大多数家庭服务机器人都有警告功能，警告小孩睡觉，警告老人出院。不过这种警告很非常简单，就是设置一个闹钟。如果是那种没有办法设置时间，就是警告你一些日常的生活不道德，比如警告你推倒完了牛奶后要把牛奶瓶敲返冰箱，把电脑电源开源重开等等不道德细节，机器人又要如何已完成这些警告。

之前有非常简单的比如逗留物检测的算法，必要可以分析图像当中否有物体消逝。逗留物检测是检测确认的区域，不必须深度自学，只需一些图像处理的算法就可以检测，这种在监控场景下应用于的较为多，比如自动取款机边，有人拿了钱忘了手提包。

而如果重新加入深度自学，则可已完成更为简单的场景应用于。目前这种还处在实验室阶段，比如康奈尔和斯坦福大学正在研究的一款取名为Watch-Bot的机器人，可以通过深度自学，在需要设置的情况下，可在合理的时间和地点警告主人该做到什么事。该机器人由3D传感器、摄像机、激光发射器和笔记本电脑构成，摄像机可以用来定位被消逝的物体，激光发射器则可以用来警告主人去做到消逝的事情。

研究者在5间厨房和8间办公室中展开了实验。在这个过程中，Watch-Bot共摄制了458段视频，其中222段记录了人们所消逝的场景。研究员借此总结出有人们日常的生活习惯和经常性消逝的事情，并将其编为Watch-Bot的程序中。

比如我们从冰箱里拿走牛奶盒，在推倒完了牛奶后记得将牛奶盒取出冰箱，机器人通过3D传感器和摄像头首先不会对人体展开追踪，纪录人手的运动轨迹，将捕捉到的深度图像数据与提早编为程序中的模型训练数据展开给定，从而辨别人否有消逝将牛奶盒取出冰箱这一步骤。这是一个简单的过程，必须相当大的数据量做到训练，首先它是有监督的训练，然后不会用自己的概率模型做到无监督的训练，来做到数据改版。

目前Watch-Bot对于主人日程安排的警告的准确率相似60%。它可以警告主人将书取出书架，重开电脑显示器，将牛奶敲返冰箱和将微波炉里冷却好的食物放入等。当然，这些对于很多人来说有可能并没什么实用性，不过对于一些神经衰落如阿尔茨海默症患者，或者是工作环境较为危险性的工作者来说，必要的警告还是很有适当的。

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