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    重庆时时彩怎么投注: 一种机器人智能互动的方法及智能机器人.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611005272.6

    申请日:

    2016.11.11

    公开号:

    CN106570491A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20161111|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/62; G06F3/16 主分类号: G06K9/00
    申请人: 华南智能机器人创新研究院
    发明人: 曹永军; 王亚梅; 周雪峰
    地址: 528315 广东省佛山市顺德区乐从镇岭南大道南2号中欧中心F座四层
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611005272.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种机器人智能互动的方法及智能机器人,其方法包括:于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位;在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸部特征数据;基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数据识别人体目标对象的年龄范围;基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。通过本发明实施例,实现互动场景内容的精准匹配,使得交互场景模式更加趣味化。

    权利要求书

    1.一种机器人智能互动的方法,其特征在于,包括如下步骤:
    基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;
    在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位;
    在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸部特征数据;
    基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;
    在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数据识别人体目标对象的年
    龄范围;
    基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;
    基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。
    2.如权利要求1所述的机器人智能互动的方法,其特征在于,所述共面P4P的单目视觉
    定位原理对人体目标对象进行定位包括:
    基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;
    通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。
    3.如权利要求1所述的机器人智能互动的方法,其特征在于,所述基于人脸识别技术获
    取脸部特征数据包括:
    人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取。
    4.如权利要求1所述的机器人智能互动的方法,其特征在于,所述基于脸部特征数据判
    断所述人体目标对象是否为可互动对象包括:
    基于脸部特征数据判断是否有关联于所述脸部特征数据的互动场景数据库,如果存在
    互动场景数据库,则判断所述人体目标对象为可互动对象。
    5.如权利要求1至4任一项所述的机器人智能互动的方法,其特征在于,所述基于脸部
    特征数据识别人体目标对象的年龄范围包括:
    基于深度学习的方法识别人体目标对象的年龄和性别。
    6.如权利要求5所述的机器人智能互动的方法,其特征在于,所述基于人体目标对象的
    年龄范围构建场景模式数据包括:
    基于年龄范围调用与年龄范围相关联的场景模式模型;
    从场景模式模型中提取一个场景模式数据。
    7.一种智能机器人,其特征在于,包括:
    红外感应???,用于基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;
    定位???,用于在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象
    进行定位;
    人脸识别???,用于在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸部特
    征数据;
    判断???,用于基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;
    年龄检测???,用于在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数据识
    别人体目标对象的年龄范围;
    场景???,用于基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;
    互动???,用于基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。
    8.如权利要求7所述的智能机器人,其特征在于,所述定位??榘ǎ?br />第一定位单元,用于基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;
    第二定位单元,用于通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的
    精确位姿。
    9.如权利要求7所述的智能机器人,其特征在于,所述判断??榛诹巢刻卣魇菖卸?br />是否有关联于所述脸部特征数据的互动场景数据库,如果存在互动场景数据库,则判断所
    述人体目标对象为可互动对象。
    10.如权利要求7至9任一项所述的智能机器人,其特征在于,所述年龄检测??椴捎蒙?br />度学习的方法识别人体目标对象的年龄和性别;以及所述场景??榛谀炅浞段У饔糜肽?br />龄范围相关联的场景模式模型,从场景模式模型中提取一个场景模式数据。

    说明书

    一种机器人智能互动的方法及智能机器人

    技术领域

    本发明涉及智能制造技术领域,具体涉及一种机器人智能互动的方法及智能机器
    人。

    背景技术

    随着科学技术的不断进步和机器人技术的不断发展,智能机器人已逐渐走入千家
    万户,市场上也出现了不少智能机器人给人们的生活带来便利和乐趣,其中,交互机器人作
    为智能机器人的一种,能够和人们互动,给人们的生活,尤其是给老人或孩子的生活增添了
    许多乐趣。

    市面上现有的交互机器人以自然语言处理和语义理解为核心,整合语音识别等技
    术,实现和各种设备的拟人化交互。但这些现有交互机器人还存在不足之处,具体表现为:
    交互方式单一。如只有语音或手势等;交互理解力差,交互信息被理解时的正确率低,使得
    交互机器人实用性大打折扣。

    发明内容

    本发明提供了一种机器人智能互动的方法及智能机器人,通过红外感应器实现人
    物进入判断,启动摄像头实现对目标定位,实现脸部识别和年龄识别,实现互动场景内容的
    精准匹配,使得交互场景模式更加趣味化。

    本发明提供了一种机器人智能互动的方法,包括如下步骤:

    基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;

    在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位;

    在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸部特征数据;

    基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;

    在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数据识别人体目标对象
    的年龄范围;

    基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;

    基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。

    所述共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行定位包括:

    基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;

    通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。

    所述基于人脸识别技术获取脸部特征数据包括:

    人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取。

    所述基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象包括:

    基于脸部特征数据判断是否有关联于所述脸部特征数据的互动场景数据库,如果
    存在互动场景数据库,则判断所述人体目标对象为可互动对象。

    所述基于脸部特征数据识别人体目标对象的年龄范围包括:

    基于深度学习的方法识别人体目标对象的年龄和性别。

    所述基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据包括:

    基于年龄范围调用与年龄范围相关联的场景模式模型;

    从场景模式模型中提取一个场景模式数据。

    相应的,本发明还提供了一种智能机器人,包括:

    红外感应???,用于基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;

    定位???,用于在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标
    对象进行定位;

    人脸识别???,用于在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸
    部特征数据;

    判断???,用于基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;

    年龄检测???,用于在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数
    据识别人体目标对象的年龄范围;

    场景???,用于基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;

    互动???,用于基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。

    所述定位??榘ǎ?br />

    第一定位单元,用于基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;

    第二定位单元,用于通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系
    下的精确位姿。

    所述判断??榛诹巢刻卣魇菖卸鲜欠裼泄亓谒隽巢刻卣魇莸幕ザ?br />景数据库,如果存在互动场景数据库,则判断所述人体目标对象为可互动对象。

    所述年龄检测??椴捎蒙疃妊暗姆椒ㄊ侗鹑颂迥勘甓韵蟮哪炅浜托员?;以及所
    述场景??榛谀炅浞段У饔糜肽炅浞段喙亓某【澳J侥P?,从场景模式模型中提取
    一个场景模式数据。

    在本发明中,通过红外感应器感应目标区域内是否有人进入,从而启动整个人体
    目标对象的脸部识别过程,在进行脸部识别过程中,也实现了年龄匹配,从而在互动中实现
    相匹配的场景模式互动,从而增加了智能机器人的趣味性和智能化。

    附图说明

    为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现
    有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本
    发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以
    根据这些附图获得其它的附图。

    图1是本发明实施例中的机器人智能互动的方法流程图;

    图2是本发明实施例中的智能机器人结构示意图;

    图3是本发明实施例中的定位??榻峁故疽馔?。

    具体实施方式

    下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
    整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例?;?br />本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它
    实施例,都属于本发明?;さ姆段?。

    相应的,图1示出了本发明实施例中的机器人智能互动的方法流程图,具体包括如
    下步骤:

    开始;

    S101、基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在入,如果有人进
    入则进入S102,否则继续该步骤;

    S102、在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标对象进行
    定位;

    具体实施过程中,基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;通过牛顿
    迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。

    机器人在运动学标定过程中,通过视觉测量手段完成误差测量的关键在于视觉定
    位方法,基于4个空间点共面且所在平面与摄像机光轴不平行时,则对应的共面P4P问题有
    唯一解,因此通过4个共面点实现人体目标对象定位具有很强的实用价值,当4个空间共面
    点组成平行四边形时,该P4P问题的解可以通过平行四边形的两个消隐点很方便的求解???br />虑到测量噪声以及四个特征点位置误差的影响,以消隐点计算出的结果作为初始值通过牛
    顿迭代法进行优化可以得到人体目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿态,本发明实施例
    中的这种定位方法首选需要对摄像机参数进行标定。

    S103、在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸部特征数据;

    该步骤实施过程中,包括:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征
    提取。

    人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态
    图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围
    内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

    人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定
    出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模
    板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特
    征实现人脸检测。

    主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种
    用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

    人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类
    器),按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器
    串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。

    人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理
    并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干
    扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预
    处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图
    均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

    人脸图像特征提?。喝肆呈侗鹣低晨墒褂玫奶卣魍ǔ7治泳跆卣?、像素统计特
    征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征
    进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的
    方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计
    学习的表征方法。

    基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性
    来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角
    度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描
    述,可作为识别人脸的重要特征,这些特征被称为几何特征?;谥兜娜肆潮碚髦饕?br />基于几何特征的方法和模板匹配法。

    S104、基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象,如果是可互
    动对象,则进入S105,否则进入S101步骤;

    具体实施过程中,基于脸部特征数据判断是否有关联于所述脸部特征数据的互动
    场景数据库,如果存在互动场景数据库,则判断所述人体目标对象为可互动对象。对于定制
    性的智能机器人,可以采取脸部特征数据与互动场景数据库间的匹配关系,只有这两者关
    联起时,才进入互动场景。

    S105、在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数据识别人体目
    标对象的年龄范围;

    具体实施过程中,可以基于深度学习的方法识别人体目标对象的年龄和性别。预
    处理训练样本集和测试样本集中的所有图像,通过高斯混合模型提取出人体目标对象。其
    次,对训练样本集中各种目标行为建立样本库,定义不同类别的识别行为作为先验知识,用
    于训练深度学习网络。最后,结合深度学习所得到的网络模型,分类识别测试样本集中的各
    种行为,并将识别的结果和当前流行方法进行了比较。

    S106、基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;

    具体实施过程中,基于年龄范围调用与年龄范围相关联的场景模式模型;从场景
    模式模型中提取一个场景模式数据。

    根据不同的年龄范围建立不同的场景模式模型,其可以针对不同年龄段设置互动
    环节或者场景内容等等。

    S107、基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。

    具体实施过程中,其可以通过语音播放、显示屏显示灯方式输出整个内容,其保障
    了整个互动的趣味性和良好的体验性。

    由此可见,通过红外感应器感应目标区域内是否有人进入,从而启动整个人体目
    标对象的脸部识别过程,在进行脸部识别过程中,也实现了年龄匹配,从而在互动中实现相
    匹配的场景模式互动,从而增加了智能机器人的趣味性和智能化。

    相应的,图2示出了本发明实施例中的智能机器人结构示意图,该系统包括:

    红外感应???,用于基于机器人上的红外感应器判断目标范围内是否有人存在;

    定位???,用于在判断有人存在时,基于共面P4P的单目视觉定位原理对人体目标
    对象进行定位;

    人脸识别???,用于在完成人体目标对象的定位之后,基于人脸识别技术获取脸
    部特征数据;

    判断???,用于基于脸部特征数据判断所述人体目标对象是否为可互动对象;

    年龄检测???,用于在判断所述人体目标对象为可互动对象时,基于脸部特征数
    据识别人体目标对象的年龄范围;

    场景???,用于基于人体目标对象的年龄范围构建场景模式数据;

    互动???,用于基于语音交互??槭涑龀【澳J绞菟杂Φ挠镆裟谌?。

    具体实施过程中,图3示出了本发明实施例中的定位??榻峁故疽馔?,该定位???br />包括:

    第一定位单元,用于基于平行四边形成像消隐点进行人体目标对象定位;

    第二定位单元,用于通过牛顿迭代法进行优化获得人体目标对象在摄像机坐标系
    下的精确位姿。

    具体实施过程中,该判断??榛诹巢刻卣魇菖卸鲜欠裼泄亓谒隽巢刻卣?br />数据的互动场景数据库,如果存在互动场景数据库,则判断所述人体目标对象为可互动对
    象。

    具体实施过程中,该年龄检测??椴捎蒙疃妊暗姆椒ㄊ侗鹑颂迥勘甓韵蟮哪炅?br />和性别;以及所述场景??榛谀炅浞段У饔糜肽炅浞段喙亓某【澳J侥P?,从场景
    模式模型中提取一个场景模式数据。

    综上,通过红外感应器感应目标区域内是否有人进入,从而启动整个人体目标对
    象的脸部识别过程,在进行脸部识别过程中,也实现了年龄匹配,从而在互动中实现相匹配
    的场景模式互动,从而增加了智能机器人的趣味性和智能化。

    本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可
    以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于计算机可读存储介质中,存储介
    质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access
    Memory)、磁盘或光盘等。

    以上对本发明实施例所提供的机器人智能互动的方法及智能机器人进行了详细
    介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明
    只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本
    发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应
    理解为对本发明的限制。

    关 键 词:
    一种 机器人 智能 互动 方法
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