大多数家庭服务机器人都有提醒功能，提醒小孩起床，提醒老人吃药。不过这种提醒很简单，就是设置一个闹钟。

如果是那种没办法设置时间，就是提醒你一些日常的生活行为，比如提醒你倒完牛奶后要把牛奶瓶放回冰箱，把电脑电源开源关闭等等行为细节，机器人又要如何完成这些提醒。

之前有简单的比如滞留物检测的算法，直接可以分析图像当中是否有物体遗忘。滞留物检测是检测确定的区域，不需要深度学习，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的比较多，比如自动取款机边，有人拿了钱忘了包包。

而如果加入深度学习，则可完成更加复杂的场景应用。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名为watch-bot的机器人，可以通过深度学习，在无需设置的情况下，可在恰当的时间和地点提醒主人该做什么事。该机器人由3d传感器、摄像机、激光发射器和笔记本电脑组成，摄像机可以用来定位被遗忘的物体，激光发射器则可以用来提醒主人去做遗忘的事情。

研究者在5间厨房和8间办公室中进行了实验。在这个过程中，watch-bot共拍摄了458段视频，其中222段记录了人们所遗忘的场景。研究员从中总结出人们日常的生活习惯和经常性遗忘的事情，并将其编入watch-bot的程序中。

比如我们从冰箱里拿出牛奶盒，在倒完牛奶后忘记将牛奶盒放回冰箱，机器人通过3d传感器和摄像头首先会对人体进行跟踪，纪录人手的运动轨迹，将抓取到的深度图像数据与提前编入程序中的模型训练数据进行匹配，从而判断人是否有遗忘将牛奶盒放回冰箱这一步骤。

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这是一个复杂的过程，需要很大的数据量做训练，首先它是有监督的训练，然后会用自己的概率模型做无监督的训练，来做数据更新。

目前watch-bot对于主人日程安排的提醒的准确率接近60%。它可以提醒主人将书放回书架，关闭电脑显示器，将牛奶放回冰箱和将微波炉里加热好的食物取出等。当然，这些对于很多人来说可能并没有什么实用性，不过对于一些神经衰退如阿尔茨海默症患者，或者是工作环境比较危险的工作者来说，适当的提醒还是很有必要的。

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