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人工智能场景识别以及控制系统在青少年电子设备治理上的应用实践

一、研究背景
问题的描述(100-200)
根据2023年调查报告显示,中国有超过50%的中小学生存在不同程度的网瘾问题,其中男性青少年更为严重,占到了总数的60%以上。而且,随着青少年上网时间的增加,网瘾问题呈现出不断升级的趋势。
此外,调查结果还显示,全国范围内未成年人互联网普及率已经达到95%以上,几乎所有未成年人都能够访问互联网。近八成的未成年人每天都会使用互联网,平均每天使用时间为3~4小时。未成年人主要使用互联网进行学习资料、社交娱乐、观看视频等,其中学习资料是最主要的使用目的。大多数未成年人在家中使用互联网,其次是学校和网吧。未成年人主要使用手机、电脑和平板电脑等个人设备进行上网。
以上数据表明,当前国内青少年沉迷电子设备的问题比较严重,需要引起家长、学校和社会的关注和重视。根据2023年的调查报告显示,中国有超过50%的中小学生存在不同程度的网瘾问题,其中男性青少年更为严重,占到了总数的60%以上。而且,随着青少年上网时间的增加,网瘾问题呈现出不断升级的趋势。
此外,调查结果还显示,全国范围内未成年人互联网普及率已经达到95%以上,几乎所有未成年人都能够访问互联网。近八成的未成年人每天都会使用互联网,平均每天使用时间为3~4小时。未成年人主要使用互联网进行学习资料、社交娱乐、观看视频等,其中学习资料是最主要的使用目的。大多数未成年人在家中使用互联网,其次是学校和网吧。未成年人主要使用手机、电脑和平板电脑等个人设备进行上网。
以上数据表明,当前国内青少年沉迷电子设备的问题比较严重,需要引起家长、学校和社会的关注和重视。
二、选题的目的意义
保护青少年的身心健康:青少年沉迷电子设备会对身心健康造成负面影响,如视力下降、睡眠质量差、心理问题等。解决这一问题的技术课题可以帮助家长和学校更好地监管和控制青少年的电子设备使用时间,从而保护他们的身心健康。
提高青少年的学习效率:过度使用电子设备会影响青少年的学习效率,导致学习成绩下降。解决这一问题的技术课题可以帮助青少年更好地管理使用电子设备的时间,提高学习效率。
推动相关技术的发展:解决青少年沉迷电子设备相关技术课题需要研究和开发新的技术手段,如家长控制软件、游戏限制等。这些技术的发展可以推动相关产业的发展,促进科技创新。
提高社会对青少年问题的关注度:解决青少年沉迷电子设备问题需要社会各界的关注和参与,相关技术课题的研究和实践可以引起更多人对青少年问题的关注,从而促进相关政策和措施的制定和实施。
综上所述,解决青少年沉迷电子设备相关技术课题的目的和意义是多方面的,既有利于青少年的健康成长,也有利于科技创新和社会发展。
三、国内外相关领域的现状分析(300-800)
3.1国内研究状况:

中国政府对青少年电子设备治理问题采取了一系列措施。在政策层面,政府出台了《中华人民共和国未成年人保护法》和《中华人民共和国网络安全法》,明确规定了未成年人网络保护的相关条款,为青少年电子设备治理提供了法律支持。
在学术研究方面,国内研究者通过多种方法来探讨青少年电子设备治理问题。一些学者通过调查研究和实地考察,深入了解青少年电子设备使用的现状和问题,提出了针对性的解决方案。例如,针对青少年沉迷游戏的问题,研究者们提出了游戏分级制度、游戏时间限制、游戏内容审核等措施,以减少青少年沉迷游戏的可能性。
家长控制软件:这类软件可以通过人工智能技术识别青少年的使用场景,限制使用时间,过滤不良内容等。例如,“绿网天下”等公司开发的家长控制软件,可以帮助家长对孩子的手机、平板电脑等设备进行远程监控和管理,限制使用时间、应用种类和内容,防止孩子沉迷和不良使用。
智能设备管理:一些国内企业推出了智能设备管理平台,这些平台可以通过人工智能技术对青少年电子设备的使用行为进行分析和预测,以实现更加精准的管理和控制。例如,“小天才”等品牌的儿童手表,可以限制通话对象、通话时间和短信内容,防止不良电话和短信的干扰。
青少年模式:一些社交媒体平台和视频网站在国内推出了青少年模式,该模式可以通过人工智能技术识别用户年龄和行为特征,自动过滤不适宜青少年的内容,同时限制使用时间。例如,微信、QQ等社交媒体平台和爱奇艺、优酷等视频网站都推出了青少年模式,以保护青少年免受不良信息和过度使用的影响。
AI教育机器人:随着人工智能技术的不断发展,国内市场上也出现了越来越多的AI教育机器人。这些机器人可以通过智能语音交互、人脸识别等技术,为青少年提供更加个性化和智能化的学习体验。同时,AI教育机器人还可以通过智能算法对青少年的学习行为进行分析和预测,帮助家长和教师更好地了解孩子的学习状况,提高学习效果。
3.2国外研究状况:

与国内相似,国外研究者也在积极探索青少年电子设备治理的相关技术。一些国际知名企业如谷歌、苹果等在操作系统层面集成了家长控制功能,可以对孩子的设备使用时间、访问内容等进行限制。这些企业还通过人工智能技术对青少年的使用行为进行分析和预测,以实现更加精准的管理和控制。
谷歌家庭:谷歌家庭(Google Home)是一个智能家居控制系统,它可以通过人工智能技术识别家庭成员的使用场景,进行个性化的管理和控制。例如,家长可以通过语音指令限制孩子的设备使用时间,或者设置设备在特定时间段内无法使用。
苹果家庭共享:苹果家庭共享(Apple Family Sharing)是一种家庭设备管理系统,它可以帮助家长对孩子的设备进行远程监控和管理。通过家庭共享,家长可以限制孩子的设备使用时间、应用种类和内容,以及查看孩子的设备使用记录等。
微软儿童电脑:微软推出了一系列针对儿童的电脑和软件,这些产品具有家长控制功能,可以帮助家长对孩子的电脑使用进行管理。例如,家长可以设置孩子的使用时间、禁止访问的网站和应用等。
Facebook青少年模式:Facebook也推出了青少年模式,该模式可以通过人工智能技术识别用户年龄和行为特征,自动过滤不适宜青少年的内容,同时限制使用时间。与国内的模式类似,家长可以为孩子的账户设置年龄限制和内容过滤选项,以保护孩子免受不良信息和过度使用的影响。
总体而言,人工智能场景识别以及控制系统在青少年电子设备治理上的研究与应用正在不断深入和发展。国内外研究者针对这一问题进行了广泛而深入的研究,开发出了一系列实用的技术和解决方案。未来,随着技术的不断进步和应用领域的拓展,相信这一领域的研究和实践将会取得更多的突破和创新。。
四、解决路径(400-1000 字)


4.1 系统设计

人工智能场景识别以及控制系统,包括系统的功能模块、系统架构、数据流程等。其系统包括人工智能引擎,用于识别青少年的使用场景和行为特征;控制模块,用于根据识别结果对设备进行控制;用户界面,方便家长和孩子进行交互和管理。系统整体架构如下:









4.2 各主体子系统介绍如下

1、Yolov5 模型
YOLOv5 是一种目标检测模型,用于在视频或图像中识别和定位物体。它是 YOLO(You Only Look Once)算法的最新版本,在 YOLOv4 的基础上进行了改进。
YOLOv5 模型主要由以下几个部分构成:









上图即Yolov5的网络结构图,可以看出,还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。
大家可能对Yolov3比较熟悉,因此大白列举它和Yolov3的一些主要的不同点,并和Yolov4进行比较。
(1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放
(2)Backbone:Focus结构,CSP结构
(3)Neck:FPN+PAN结构
(4)Prediction:GIOU_Loss
此外,Yolov5在前期 Yolo算法中常用 416×416、608×608 等尺寸,对 800×600 的图像进行缩放和填充。而 Yolov5作者认为,在项目实际应用时,很多图像的长宽比不同,因此均直接进行缩放填充后,两端的灰边大小会不同,而如果填充的比较多,则存在信息的冗余,也可能会影响推理速度。因此 Yolov5的 Letterbox 函数对原始图像进行自适应的缩放和填充,使其能够被最小的32倍数整除,同时添加最少的灰边,以减少信息冗余和推理速度的影响。这样可以有效地处理不同大小和长宽比的图像,并保证网络的稳定和高效。
2、设备端识别常驻服务
设备端识别常驻服务其功能上可以做到:游戏场景识别、短视频场景识别、不健康场景识别、其他场景识别、时长统计以及习惯等。通过基于Yolov5的数据模型,按照系统设定的频率,不断抓取电子设备的屏幕内容,屏幕内容通过Yolov5模型的识别,判定当前电子设备处于哪个场景,具体来说,设备端识别常驻服务的原理可以分为以下几个步骤:
数据采集:不断抓取屏幕数据,同时将对应的数据保存在ROM中。
数据处理:对抓取的数据进行初步处理,包括一些简单的噪音处理以及图片初步过滤。
模式识别:将处理过的屏幕数据,基于Yolov5模型给出对应的场景。
决策执行:对系统设定的场景进行决策执行:例如关闭电子设备、做对应的提醒、将相关的数据通过设备控制通信子系统发送给家长控制端,让家长控制端执行对应的策略。
3、设备控制常驻子系统
设备状态监测:该子系统可以实时监测设备的运行状态,例如屏幕亮度,声音大小以及数据网络。
设备控制:该子系统可以控制电子设备端,例如对电源控制、对LCD 控制以及触摸屏控制等。
远程监控与控制:该子系统可以通过互联网或无线网络实现对设备的远程监控和控制。用户可以通过手机、电脑等终端设备随时随地查看设备的运行状态和工作参数,并进行远程控制操作。
数据管理与分析:该子系统可以对设备运行数据进行管理和分析,包括数据的采集、存储、查询、统计等功能。
4、设备控制通信子系统
设备通信支持:该子系统能够支持设备之间的各种通信协议和接口,需要完成设备传输私有化协议的实现。
数据传输与处理:可以对设备运行数据进行传输和处理,主要是通过解析私有化协议,完成数据的解析。
安全与可靠性:能够保证设备通信的安全和稳定。采用多种安全措施,如加密通信、身份验证等,确保设备登录使用以及传输的安全性。
5、家长侧设备控制子系统
设备控制与调节:家长可以通过该子系统对所监测的设备,例如手机、平板、电脑等其他设备进行控制和调节,控制其LCD、TP、电源、提醒等。
场景模式设定:家长可以根据家庭需求和生活习惯,预设不同的场景模式,如观影模式、阅读模式、作业模式等,通过一键式操作,可以快速切换场景。
定时任务管理:家长可以通过该子系统设置设备的定时任务,让其所监测的电子设备在规定的时间中完成对应的内容。
统计以及报告:可以通过对所监测的电子设备进行多维度的统计,可以按照时间段做统计(周、月、日),并对统计的数据进行分析和建议。
总之,家长侧设备控制子系统具有多种功能,可以帮助家长方便快捷地控制和管理家中的各种设备。
4.3 主体子系统相关实现(以Yolov5 主体模块为例)

4.2.1数据准备:
收集一个标记过的游戏场景数据集,包括各种不同的游戏场景(例如:战斗、探索、对话等)。
对每个场景进行标注,通常使用COCO或PASCAL VOC格式。
4.2.2训练YOLOv5模型:
使用Darknet框架和YOLOv5算法。
训练模型时,使用上述标记过的游戏场景数据集。
4.2.3模型推理:
在推理时,使用训练好的YOLOv5模型。
输入游戏画面到模型中。
模型会输出每个边界框的类别概率和边界框坐标。
4.2.4后处理:
根据类别概率和边界框坐标识别场景。例如,如果检测到一个物体被频繁标记为“玩家”,那么当前可能是一个玩家操控的场景。
4.2.5集成和应用:
将上述步骤集成到设备端识别常驻服务中,并使用一定的框架让模型运行,例如Android 端可以使用Tensorflow 等模型框架嵌入。
4.2.6 具体识别算法:
import darknet import cv2
# 加载YOLOv5模型
net = darknet.Darknet("yolov5s.cfg") net.load_weights("yolov5s.weights")
# 读取游戏画面
image = cv2.imread("game_scene.jpg") image = cv2.resize(image, (416, 416))
# 调整为模型输入的大小
# 进行模型推理
boxes, labels, _ = net.predict(image)
# 后处理:识别场景
scene_label = None for box, label in zip(boxes, labels): if label["name"] == "游戏场景":
# 假设游戏场景的类别标签是"游戏场景" scene_label = label["id"]
# 假设每个场景有一个唯一的ID break
# 根据识别的场景进行后续处理
if scene_label == "战斗场景":
# 处理战斗场景的逻辑
pass elif scene_label == "探索场景":
# 处理探索场景的逻辑
pass
else:
# 处理其他场景或默认逻辑
pass
五、总结和展望
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)的应用场景越来越广泛。其中,AI的场景识别技术对于青少年电子设备治理具有重要的实践意义。
5.1、效果分析

AI在青少年电子设备治理上的应用取得了显著的效果。首先,它大大提高了监控的效率和精度,使得家长和教师可以更全面地了解孩子使用电子设备的情况。其次,通过内容过滤和识别,有效减少了青少年接触不良信息的可能性。此外,AI的屏幕时间管理功能有效控制了青少年的屏幕时间,有助于防止近视等问题。最后,AI的提醒与通知功能有效地提高了青少年的学习效率和生活质量。
5.2、未来展望

随着AI技术的不断进步,其在青少年电子设备治理上的应用将更加广泛和深入。首先,AI将能够更准确地识别和理解青少年的行为和需求,从而提供更加个性化的管理方案。其次,AI将能够更好地整合家庭、学校和社会资源,形成全方位的青少年电子设备治理体系。此外,随着5G、物联网等新技术的普及,AI将能够实现更高效、精确的管理和控制。最后,AI的应用将有助于建立更加科学、合理的电子设备治理标准和实践体系,推动社会的可持续发展。

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