最近幾年台灣的雙薪家庭比例逐漸增高，許多人忙於工作的同時也需要抽出時間照顧孩子，尤其是當孩子從月子中心離開後到一歲左右這段期間，家長們必須耗費大量的精力照顧這些不善表達的幼兒。在時間與責任的雙重壓力下，這往往導致了家長承受過度的疲勞與負擔，更也可能造成了他們生活上的不規律與混亂。

解決方案

本次作品主要使用了下列設備：

硬體：

• 攝影機
• 紅外線熱成像儀

軟體：

• Intel OpenVINO Toolkit

方案介紹如下：

• 我們透過攝影機拍攝人臉影像以及實施溫度監測，並藉由OpenVINO臉部辨識處理核心的運作，根據幼兒的體溫、輪廓和姿勢等等，將每一禎畫面都導入合適的模型中並進行判斷。
• 每一禎畫面作為一筆資料接著會被傳送至雲端伺服器，形成一個龐大的資料集後，再由系統進行大數據分析並以此學習與診斷幼兒的病情。
• 伺服器會回傳幼兒當前的情況是否已到達相當危險的程度，如有需要的話也會發出警告以預防幼兒發生問題卻無人照看的情形。
• 同時在分析過程中，我們的系統也會透過機器學習的方式不斷地去優化模型，以達到更加精確的幼兒症狀判斷功能。
• 此外，我們的產品一旦確定了幼兒異常的狀況便會立即開啟父母手機的警示音以在第一時間進行通知，提醒幼兒可能正在發燒等類似情況。
• 同時拍攝幼兒的監視畫面，也會透過應用程式介面的即時影像呈現給父母，讓他們能即時了解幼兒的狀況，例如體溫的趨勢與當下的姿態，而介面中也會提供建議處理步驟讓父母可以針對不同的症狀對幼兒進行緊急處理。
• 後續，還能藉由連動就醫紀錄的資料與一鍵撥號送醫的功能，讓父母不至於驚慌失措並正確的應對突發狀況。

成果介紹短片

後續發展

團隊自介

本團隊成員均來自國立中山大學財務管理學系研究所，指導教授為李忠軒教授與王昭文教授。