Idea de proyecto | Rakshak

Título del proyecto: Rakshak: un compañero de mujer las 24 horas, los 7 días de la semana

Introducción:Todos somos muy conscientes de las terribles condiciones de seguridad de las mujeres en la India hoy en día. De hecho, los casos de violación y acoso sexual se han vuelto bastante comunes. En esta era moderna, tratar de contener a las mujeres dentro de las cuatro paredes de la casa por el bien de su seguridad seguramente sería incorrecto. Además, no todos están lo suficientemente en forma o tienen suficiente tiempo u oportunidad para aprender defensa personal. Entonces, tiene que haber algo que sirva como acompañante para las mujeres 24×7. Rakshak pretende ser ese compañero. El aprendizaje automático se utiliza ampliamente para analizar el mercado de acciones, las tendencias, las aplicaciones de salud, las aplicaciones agrícolas y la lista continúa. Entonces, ¿por qué no usarlo para la seguridad de nuestras mujeres? La idea es sentir emociones utilizando la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel y la conductancia de la piel y mejorar continuamente los datos recopilados para una mayor precisión. Las emociones deben verificarse continuamente y se escalarán de 0 a 10. Cuando las emociones como el terror y la ansiedad superan un nivel de 9, lo que indica una amenaza para la seguridad de las mujeres, la ubicación (que se medirá con A-GPS ) se enviará automáticamente a las 2 comisarías más cercanas. Esto puede ayudar a prevenir violaciones si la policía llega a tiempo. Además, Rakshak puede enviar la señal a las estaciones de policía sin el teléfono móvil, por lo que incluso si los culpables tiran el teléfono para aislar a la víctima, esta aún puede salvarse. Esto puede ayudar a prevenir violaciones si la policía llega a tiempo. Además, Rakshak puede enviar la señal a las estaciones de policía sin el teléfono móvil, por lo que incluso si los culpables tiran el teléfono para aislar a la víctima, esta aún puede salvarse. Esto puede ayudar a prevenir violaciones si la policía llega a tiempo. Además, Rakshak puede enviar la señal a las estaciones de policía sin el teléfono móvil, por lo que incluso si los culpables tiran el teléfono para aislar a la víctima, esta aún puede salvarse.

Marco conceptual:

Una gran cantidad de datos está fácilmente disponible en la red que se puede utilizar para aprender emociones. El modelo SVM (Support Vector Machine) se utilizará para ML porque, de varios métodos, SVM proporcionó la máxima precisión. Según muchos estudios, las emociones pueden ser categorías basadas en la excitación y la valencia negativa o positiva. A partir de eso, podemos clasificar las emociones en términos generales en cuatro partes: ira, alegría, placer y tristeza. La ira se puede dividir además en Terror, Agitación y Angustia. Claramente, si surge una situación de violación, las emociones de la víctima estarían en esta categoría. Los tres sensores mencionados anteriormente requieren bajo voltaje. ZigbeeLa tecnología se puede utilizar para cargar datos en la nube debido a su eficiencia que se puede observar en su amplio uso en aplicaciones de IoT. La memoria flash contendrá un conjunto de datos obtenidos de research/net y algunos algoritmos básicos. Cuando el usuario usa Rakshak por primera vez, se le pide que revise una serie de videos que se usarían para resaltar diferentes tipos de emociones en el espectador. Cada video estaría destinado a resaltar un solo tipo de emoción y estos videos estarían separados por un video neutral. Los sensores detectarían continuamente la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel y la conductancia de la piel del espectador. Con la ayuda de SVM, se detectaría la emoción. Luego, se mostraría un mensaje en el teléfono del usuario indicando el tipo de emoción que se detectó. Al usuario se le preguntará además sobre la emoción que realmente sintió. Las calibraciones se harían en consecuencia. La intensidad de las emociones se mediría en una escala de 0 a 10. Este procedimiento se repetiría tres veces, una vez al día. Después de eso, el usuario tendrá que pasar por un determinado conjunto de videos inquietantes (de naturaleza no demasiado gráfica) relacionados con la violación. Se mediría la intensidad de varias emociones y esta información sería solo para ese usuario en particular. (En aras de la explicación, Se mediría la intensidad de varias emociones y esta información sería solo para ese usuario en particular. (En aras de la explicación, Se mediría la intensidad de varias emociones y esta información sería solo para ese usuario en particular. (En aras de la explicación,
Asumamosesa intensidad de terror era 9, Agitation era 8 y Angustia era 10). Al usuario se le mostrarían estos datos y luego se le preguntaría en una escala de 0 a 10, cómo quiere el usuario tener los valores rojos. (Los valores rojos son la intensidad a la que se informará a la policía). Después de eso, al usuario solo se le preguntará sobre las emociones, si la intensidad de una determinada emoción es superior a 5. Los sensores continuarían cargando datos en la nube para mejora adicional en la detección de emociones. Los cambios realizados también se guardarían en la memoria flash para que todo funcione bien sin conexión a Internet. Se usaría A-GPS para proporcionar la ubicación precisa en caso de conectividad de red. En ausencia de conectividad de red, seguirá funcionando como un GPS normal.

Diagrama:

Requisitos de hardware:

• Memoria flash
• Tecnología Zigbee
• A-GPS con Sim
• Sensor de frecuencia cardíaca basado en el concepto de fotopletismografía (PPG).
• DS600 para medir la temperatura de la piel
• SCR para medir la conductancia de la piel

Requisitos de Software:

• Cloud Platform (GCP o cualquier otra, para subir datos)
• Estudio Android

Algoritmos:

• J48 Algoritmo de árbol de decisiones para encontrar la estación de policía más cercana.
• SVM (Máquina de vectores de soporte)

Aplicación: Rakshak se puede utilizar para la seguridad de las mujeres (o para cualquier otra persona). Puede ayudar a prevenir las violaciones y el tráfico. Dado que las emociones se controlan continuamente, también se puede utilizar para controlar el estado emocional y mental del usuario y ayudar a prevenir suicidios. También se pueden controlar los casos de violencia doméstica.

Referencias:

• Reconocimiento de emociones basado en la frecuencia cardíaca y la conductancia de la piel – Mickaël – Ménard, Hamza Hamdi, Paul Richard y Bruno Daucé
• Hacia el reconocimiento de emociones humanas basado en sensores inteligentes : MTQuazi, SC Mukhopadhyay, NK Suryadevara y YMHuang
• Clasificación de emociones por algoritmo de aprendizaje automático utilizando señales fisiológicas : Eun-Hye Jang, Byoung-Jun Park, Sang-Hyeob Kim y Jin-Hun Sohn
• GeoZigBee: una solución inalámbrica de seguimiento de relojes de pulsera con GPS : Alison Brown, Peter Brown y Jacob Griesbach, NAVSYS Corporation Terrence E. Boult, Universidad de Colorado en Colorado Springs
• Un algoritmo eficiente para detectar la ubicación más cercana de un mapa para un tema dado : MAP Chamikara, YPRD Yapa, SR Kodituwakku, J. Gunathilake

Nota: esta idea de proyecto es aportada por Sakshi Sharma (sakshi.97.sharma@gmail.com) para ProGeek Cup 2.0, una competencia de proyectos de GeeksforGeeks.