-
公开(公告)号：CN112101219B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010970662.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/08 , G10L15/22
Abstract: 本发明提出了一种面向老年陪护机器人的意图理解方法和系统，该方法包括：实时获取老年人的手势图像和姿态信息，对手势图像和姿态信息均进行图像分割分别形成手势数据集和姿态数据集；将手势数据集输入训练好的神经网络模型进行手势识别得到手势识别概率集、将姿态数据集输入训练好的隐马尔可夫模型进行姿态识别得到姿态识别概率集；基于混淆矩阵的融合算法将手势识别概率集和姿态识别概率集进行意图融合，在不同意图分类下，采用F1分数计算两个概率集融合时不同意图下的权重占比；进而确定出最终识别意图。基于该方法，还提出了意图理解系统。本发明提高了老年陪护机器人系统的意图理解率，以及老年人对于社交陪护机器人的使用满足感。
-
公开(公告)号：CN112101219A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010970662.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种面向老年陪护机器人的意图理解方法和系统，该方法包括：实时获取老年人的手势图像和姿态信息，对手势图像和姿态信息均进行图像分割分别形成手势数据集和姿态数据集；将手势数据集输入训练好的神经网络模型进行手势识别得到手势识别概率集、将姿态数据集输入训练好的隐马尔可夫模型进行姿态识别得到姿态识别概率集；基于混淆矩阵的融合算法将手势识别概率集和姿态识别概率集进行意图融合，在不同意图分类下，采用F1分数计算两个概率集融合时不同意图下的权重占比；进而确定出最终识别意图。基于该方法，还提出了意图理解系统。本发明提高了老年陪护机器人系统的意图理解率，以及老年人对于社交陪护机器人的使用满足感。
-
公开(公告)号：CN114092967A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111374811.4
申请日：2021-11-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种实时多模态陪护机器人意图理解方法和系统，该方法包括：识别用户局部信息和目标物体；测算所有目标物体到用户的距离之和，计算目标物体与用户发生意图交互的概率；获取各意图特征间的相互依赖信息；相互依赖信息包括用户的动作信息、手势信息和预先知识库中保存的目标物体信息，并将相互依赖信息输入半朴素贝叶斯分类器得出各意图的概率结果并进行概率归一化得出目标物相关的各意图概率；将用户发生意图交互的概率与目标物相关的各意图概率进行概率融合得到各意图的最终概率。基于该方法，还提出了一种实时多模态陪护机器人意图理解系统，本发明具有较好的鲁棒性，极大提高了机器人对于用户意图的理解的效率和准确率。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
