基于嵌入式机器学习的智能家居安全预警系统设计_张晓恒

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基于嵌入式机器学习的智能家居安全预警系统设计_张晓恒

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本文介绍了一种基于嵌入式机器学习的智能家居安全预警系统，旨在满足日益增长的智能家居安全管理需求。系统由监测终端节点和Web客户端软件两部分组成。监测终端节点在开源硬件Arduino Nano33 BLE上部署了改进的卷积神经网络（CNN）模型，通过采集家居环境声音来判断是否有异常事件发生。该CNN模型结合了Dropout正则化技术，以提高检测性能并减少过拟合。Web客户端软件能够实时显示异常事件，并在检测到异常时向用户发送预警邮件。实验结果表明，该系统能有效监测家居环境安全，满足用户对家居安全保障的需求。系统测试使用了国际公开数据集Urbansound8K，结果显示改进的CNN模型在人声和宠物声音识别上表现良好，但在枪声和燃火声音识别上准确率较低。智能家居安全预警系统的实际应用测试表明，系统能够实时监测家居异常行为，如入室盗窃、火灾、枪击等，并及时向用户发出预警。

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