这些可恨的家伙，怎么才能预防呢？

是的，没错。小编我说的就是“携程亲子园”事件中的“芥末”。

近几日，一直在持续占据热点的“携程亲子园”虐童事件让人看了好气愤。小编是个脾气暴躁的人，凡是这样的事情都想穿过屏幕去打抱不平一下。回头看一下，其实这样在无人实时监管的情况下，发生的此类事件真是不少，随便搜索一下，就出来各种虐待婴儿、老人的新闻。

虽然这些新闻最后都报道保姆、幼师以及各种相关人员都受到应有的惩罚，但这样的事情，不发生才是最好的。现在，这些可恨的事情主要是通过观看视频监控等事后手段发现的，事前预防、事中阻止的机制基本没有。怎么办？难道除了依靠职业道德约束之外，没有其他办法了吗？要知道，人类幼年时受到虐待后造成的心理影响是一生不能痊愈的。预防和阻止，具有重要的意义。难道AI就不能在这方面发挥点作用？

带着这个问题，小编查找资料并发挥了一下想象力之后发现，这个事情还真的有谱啊！

人体动作行为是指人工智能系统，通过视频或图像检测人类动作，并分析动作特征以便做出进一步的操作。人体动作识别是人工智能、模式识别领域中的一个研究热点。这种技术在视频监控、虚拟现实、人机智能交互等领域有着广泛应用。人体动作行为识别问题实际可以被归纳为计算机经过检测动作数据而获取并符号化动作信息，继而提取和理解动作特征以实现动作行为分类的过程。

这种技术可以具体地帮助人工智能系统完成老人、病人或儿童等人群的监护工作，可以用于群体动态行为分析预警等。针对“携程亲子园”事件，可以应用人体动作识别系统监测老师及幼儿的动作特征，若出现异常动作，可以发出提示信息，如果真的有虐童事件正在发生，那这种系统可以完成“事中提醒阻止”的任务。

一个挥拳动作的识别过程(图片来源于微软亚洲研究院的博客)

语言监测实际是以语音识别为基础的人工智能及模式识别问题。这个领域现在的应用范围已经非常广泛了，在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域都有成熟的系统在运行。比如，iPhone的Siri，汽车控制系统中的语音导航等。

针对“携程亲子园”事件，在技术上可以利用语音监测并识别老师或幼儿在发音过程中的词字的方法，如果出现敏感词或敏感内容，系统可以自动提示注意正在发生的情况，以做到“事中提醒”。

语音识别过程(图片来源于网络)

前面两个技术都是用于“事中提醒”的，可是最好的情况是不发生这类事情。也就是说“事前预防”非常重要。那么情绪预测也许可以作为“事前预测”的一个可选技术。情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上的观点和态度。这个态度或许是说话者/作者的个人判断或是评估，也许是说话者/作者当时的情感状态。

针对这次事件，可以对老师或幼儿做适当的情绪预测，如果发现老师有抑郁、消积或烦躁等情感倾向，则可以建议老师适当休息，调整情绪，以避免因一时情绪影响，作出错误的动作和决定。而对幼儿来说，若发现孩子有恐惧、受惊等情感表现，则应适当多加注意及引导。

无论是采用哪种技术，使用AI来避免类似事件是可行的。

愿科技能更全面深入地用于保护人类.

愿天真纯洁的孩子们不再受到伤害。

口说无凭，跟各位推荐一些相关文章吧，都是专业人员经过严谨论证后撰写的，从这些文章中也许就能找到AI看护的未来呢……

基于图像语义分割和CNN模型的老人跌倒检测
赵斌,鲍天龙,朱明.
计算机系统应用,2017,26(10):213-218
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张向南,汪传建,兰贞益
计算机系统应用, 2016,25(6):100-105
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高睿鹏,杨丽琼,吴欣宇,王韬,吕松武,韩芳
软件学报, 2012,23(zk2):193-203
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苏本跃, 蒋京, 汤庆丰, 盛敏
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吴云鹏,赵晨阳,时增林,叶阳东
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王忠民,曹洪江,范琳
计算机科学, 2016,43(11A):56-58,87
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李瑞峰，王亮亮，王珂
模式识别与人工智能, 2014, 27(1): 35-48
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语音情感识别研究进展综述
韩文静,李海峰,阮华斌,马琳
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张华平,李恒训,李清敏
中文信息学报, 2017, 31(3): 48-54
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