CN107330369A - 人体识别机器人 - Google Patents

人体识别机器人 Download PDF

Info

Publication number
CN107330369A
CN107330369A CN201710390539.6A CN201710390539A CN107330369A CN 107330369 A CN107330369 A CN 107330369A CN 201710390539 A CN201710390539 A CN 201710390539A CN 107330369 A CN107330369 A CN 107330369A
Authority
CN
China
Prior art keywords
human
information
module
face
human body
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710390539.6A
Other languages
English (en)
Inventor
陈琦
许壮志
徐健华
范传奇
梅志
易昊
刘彬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhu Xingtu Robot Technology Co Ltd
Original Assignee
Wuhu Xingtu Robot Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhu Xingtu Robot Technology Co Ltd filed Critical Wuhu Xingtu Robot Technology Co Ltd
Priority to CN201710390539.6A priority Critical patent/CN107330369A/zh
Publication of CN107330369A publication Critical patent/CN107330369A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168Feature extraction; Face representation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/174Facial expression recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明涉及机器人对人体的识别领域,公开人体识别机器人,该人体识别机器人包括:机体(4)、图像采集器、特征提取模块、数据库和比对模块;其中,所述图像采集器设置于所述基体的外表面上,以对人体的图像信息进行采集;所述特征提取模块被配置成连接于所述图像采集器,以对所采集的图像信息中的重要特征进行提取;所述比对模块分别连接于所述特征提取模块和数据库,以根据所提取的重要特征找出所述数据库中的人体信息,并将人体信息发送至后台服务器。

Description

人体识别机器人
技术领域
本发明涉及机器人对人体的识别领域,具体地,涉及一种人体识别机器人。
背景技术
机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学、农业甚至军事等领域中均等有重要用途。
现如今的机器人领域中,没有办法对人体进行识别,对于机器人而言,如何实现人员的识别,成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供人体识别机器人,该人体识别机器人克服了现有技术中没有办法对人体进行识别的问题,实现了人体的自动识别。
为了实现上述目的,本发明提供一种人体识别机器人,该人体识别机器人包括:机体、图像采集器、特征提取模块、数据库和比对模块;其中,所述图像采集器设置于所述基体的外表面上,以对人体的图像信息进行采集;所述特征提取模块被配置成连接于所述图像采集器,以对所采集的图像信息中的重要特征进行提取;所述比对模块分别连接于所述特征提取模块和数据库,以根据所提取的重要特征找出所述数据库中的人体信息,并将人体信息发送至后台服务器。
优选地,所述图像采集器包括:多个摄像头,所述多个摄像头设置于所述机体的外周面上,且沿所述机体的周向方向相间隔地设置以采集所述机体周围的全息影像。
优选地,所述图像采集器还包括:人体感应器;所述多个摄像头设置于所述机体的外周面上,且所述多个摄像头电连接于所述人体感应器,在所述人体感应器感应到人体的情况下,所述人体感应器输出驱动信号至所述多个摄像头以开启所述多个摄像头采集所述机体周围的人体的全息影像。
优选地,所述特征提取模块包括:人脸定位模块和提取模块;所述人脸定位模块被配置成连接于所述图像采集器,以将所采集的图像信息中的人脸图像进行定位;所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的特征信息。
优选地,所述数据库中包括有3D人脸数据、表情图数据和人物信息;所述比对模块接收所述3D人脸数据,并将所述3D人脸数据和特征信息进行比对,找出对应的3D人脸数据,并对应找出该人物的表情图数据和人物信息。
优选地,所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的性别信息。
优选地,所述性别信息包括:右耳顶端与下巴距离、右耳底端到左耳顶端的距离、右眼宽度、鼻侧到上嘴唇中心的距离、上嘴唇中心到嘴角的距离、右嘴角到左耳低端的距离和眉毛宽度。
通过上述技术方案,利用图像采集器对人体的图像进行采集,再利用特征提取模块实现人体脸部特征的提取,后面根据预设在数据库中的数据,来进行比对,从而让实现人物脸部的识别,确认人体的信息之后将人体信息发送至后台的服务器,实现人物的管理和监控。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是说明本发明的一种优选实施方式的人体识别机器人的结构示意图。
附图标记说明
3 摄像头 4 机体
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
本发明提供一种人体识别机器人,该人体识别机器人包括:机体4、图像采集器、特征提取模块、数据库和比对模块;其中,所述图像采集器设置于所述基体的外表面上,以对人体的图像信息进行采集;所述特征提取模块被配置成连接于所述图像采集器,以对所采集的图像信息中的重要特征进行提取;所述比对模块分别连接于所述特征提取模块和数据库,以根据所提取的重要特征找出所述数据库中的人体信息,并将人体信息发送至后台服务器。
通过上述技术方案,利用图像采集器对人体的图像进行采集,再利用特征提取模块实现人体脸部特征的提取,后面根据预设在数据库中的数据,来进行比对,从而让实现人物脸部的识别,确认人体的信息之后将人体信息发送至后台的服务器,实现人物的管理和监控。通过人脸对人体进行识别,人脸是最好的识别部分。
在本发明的一种具体实施方式中,所述图像采集器可以包括:多个摄像头3,所述多个摄像头3设置于所述机体4的外周面上,且沿所述机体4的周向方向相间隔地设置以采集所述机体4周围的全息影像。
通过上述的实施方式,可以实现机体4周围的全息影像的采集,在周向方向上,采集到机体4周围的全息影像。
在该种实施方式中,所述图像采集器还可以包括:人体感应器;所述多个摄像头3设置于所述机体4的外周面上,且所述多个摄像头3电连接于所述人体感应器,在所述人体感应器感应到人体的情况下,所述人体感应器输出驱动信号至所述多个摄像头3以开启所述多个摄像头3采集所述机体4周围的人体的全息影像。
通过人体传感器,可以实现人体的感应,当有人体出现的情况下,所述人体感应器输出驱动信号至所述多个摄像头3以开启所述多个摄像头3采集所述机体4周围的人体的全息影像。一方面为了省电,另一方面也提高了采集图像的效率。
在本发明的一种具体实施方式中,所述特征提取模块可以包括:人脸定位模块和提取模块;所述人脸定位模块被配置成连接于所述图像采集器,以将所采集的图像信息中的人脸图像进行定位;所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的特征信息。
通过人脸定位模块实现人脸的定位,通过提取模块将人脸的特征信息提取出来,方便进行后续的处理。
在该种实施方式中,所述数据库中包括有3D人脸数据、表情图数据和人物信息;所述比对模块接收所述3D人脸数据,并将所述3D人脸数据和特征信息进行比对,找出对应的3D人脸数据,并对应找出该人物的表情图数据和人物信息。
通过上述的信息可以采集到人物的所有信息,方便对人物进行分析和监控。
在该种实施方式中,为了实现人物性别的判定,所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的性别信息。
在该种实施方式中,所述性别信息可以包括:右耳顶端与下巴距离、右耳底端到左耳顶端的距离、右眼宽度、鼻侧到上嘴唇中心的距离、上嘴唇中心到嘴角的距离、右嘴角到左耳低端的距离和眉毛宽度。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式,但是,本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明的保护范围。另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合,为了避免不必要的重复,本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明的思想,其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (7)

1.一种人体识别机器人,其特征在于,该人体识别机器人包括:机体(4)、图像采集器、特征提取模块、数据库和比对模块;其中,所述图像采集器设置于所述基体的外表面上,以对人体的图像信息进行采集;所述特征提取模块被配置成连接于所述图像采集器,以对所采集的图像信息中的重要特征进行提取;所述比对模块分别连接于所述特征提取模块和数据库,以根据所提取的重要特征找出所述数据库中的人体信息,并将人体信息发送至后台服务器。
2.根据权利要求1所述的人体识别机器人,其特征在于,所述图像采集器包括:多个摄像头(3),所述多个摄像头(3)设置于所述机体(4)的外周面上,且沿所述机体(4)的周向方向相间隔地设置以采集所述机体(4)周围的全息影像。
3.根据权利要求2所述的人体识别机器人,其特征在于,所述图像采集器还包括:人体感应器;所述多个摄像头(3)设置于所述机体(4)的外周面上,且所述多个摄像头(3)电连接于所述人体感应器,在所述人体感应器感应到人体的情况下,所述人体感应器输出驱动信号至所述多个摄像头(3)以开启所述多个摄像头(3)采集所述机体(4)周围的人体的全息影像。
4.根据权利要求1所述的人体识别机器人,其特征在于,所述特征提取模块包括:人脸定位模块和提取模块;所述人脸定位模块被配置成连接于所述图像采集器,以将所采集的图像信息中的人脸图像进行定位;所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的特征信息。
5.根据权利要求4所述的人体识别机器人,其特征在于,所述数据库中包括有3D人脸数据、表情图数据和人物信息;所述比对模块接收所述3D人脸数据,并将所述3D人脸数据和特征信息进行比对,找出对应的3D人脸数据,并对应找出该人物的表情图数据和人物信息。
6.根据权利要求4所述的人体识别机器人,其特征在于,所述提取模块被配置成连接于所述人脸定位模块,以提取出人脸图像中的性别信息。
7.根据权利要求6所述的人体识别机器人,其特征在于,所述性别信息包括:右耳顶端与下巴距离、右耳底端到左耳顶端的距离、右眼宽度、鼻侧到上嘴唇中心的距离、上嘴唇中心到嘴角的距离、右嘴角到左耳低端的距离和眉毛宽度。
CN201710390539.6A 2017-05-27 2017-05-27 人体识别机器人 Pending CN107330369A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710390539.6A CN107330369A (zh) 2017-05-27 2017-05-27 人体识别机器人

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710390539.6A CN107330369A (zh) 2017-05-27 2017-05-27 人体识别机器人

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107330369A true CN107330369A (zh) 2017-11-07

Family

ID=60194059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710390539.6A Pending CN107330369A (zh) 2017-05-27 2017-05-27 人体识别机器人

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107330369A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108445881A (zh) * 2018-03-16 2018-08-24 上海乐愚智能科技有限公司 一种机器人的找人方法和机器人
CN108656130A (zh) * 2018-05-31 2018-10-16 芜湖星途机器人科技有限公司 自动找人机器人
CN108839014A (zh) * 2018-05-31 2018-11-20 芜湖星途机器人科技有限公司 远程控制机器人
CN108908352A (zh) * 2018-05-31 2018-11-30 芜湖星途机器人科技有限公司 自识别屏显机器人

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1716273A (zh) * 2004-06-28 2006-01-04 李剑华 商用迎宾机器人的外形构造及识别方法
CN201163417Y (zh) * 2007-12-27 2008-12-10 上海银晨智能识别科技有限公司 具有人脸识别的智能机器人
US20110158476A1 (en) * 2009-12-24 2011-06-30 National Taiwan University Of Science And Technology Robot and method for recognizing human faces and gestures thereof
CN202306130U (zh) * 2011-09-28 2012-07-04 深圳市数虎图像科技有限公司 感应互动全息影像系统
CN102682294A (zh) * 2012-05-17 2012-09-19 南京理工大学常熟研究院有限公司 一种基于人脸形状及广义自组织映射的性别识别方法
CN105857177A (zh) * 2015-12-14 2016-08-17 乐视云计算有限公司 全息行车记录装置及方法
CN106054897A (zh) * 2016-07-18 2016-10-26 旗瀚科技有限公司 一种可以进行人体跟随的机器人

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1716273A (zh) * 2004-06-28 2006-01-04 李剑华 商用迎宾机器人的外形构造及识别方法
CN201163417Y (zh) * 2007-12-27 2008-12-10 上海银晨智能识别科技有限公司 具有人脸识别的智能机器人
US20110158476A1 (en) * 2009-12-24 2011-06-30 National Taiwan University Of Science And Technology Robot and method for recognizing human faces and gestures thereof
CN202306130U (zh) * 2011-09-28 2012-07-04 深圳市数虎图像科技有限公司 感应互动全息影像系统
CN102682294A (zh) * 2012-05-17 2012-09-19 南京理工大学常熟研究院有限公司 一种基于人脸形状及广义自组织映射的性别识别方法
CN105857177A (zh) * 2015-12-14 2016-08-17 乐视云计算有限公司 全息行车记录装置及方法
CN106054897A (zh) * 2016-07-18 2016-10-26 旗瀚科技有限公司 一种可以进行人体跟随的机器人

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108445881A (zh) * 2018-03-16 2018-08-24 上海乐愚智能科技有限公司 一种机器人的找人方法和机器人
CN108656130A (zh) * 2018-05-31 2018-10-16 芜湖星途机器人科技有限公司 自动找人机器人
CN108839014A (zh) * 2018-05-31 2018-11-20 芜湖星途机器人科技有限公司 远程控制机器人
CN108908352A (zh) * 2018-05-31 2018-11-30 芜湖星途机器人科技有限公司 自识别屏显机器人

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107330369A (zh) 人体识别机器人
Jalal et al. Automatic recognition of human interaction via hybrid descriptors and maximum entropy markov model using depth sensors
Kitpo et al. Early rice disease detection and position mapping system using drone and IoT architecture
CN107924472B (zh) 基于脑部计算机界面的图像分类的方法及系统
Cardinaux et al. Video based technology for ambient assisted living: A review of the literature
CN106074021B (zh) 基于脑机接口的智能轮椅系统及其动作方法
CN110163236A (zh) 模型的训练方法和装置、存储介质、电子装置
CN108960022B (zh) 一种情绪识别方法及其装置
Cheng et al. Real world activity summary for senior home monitoring
CN105787442A (zh) 一种基于视觉交互面向视障人群的穿戴式辅助系统及其使用方法
WO2012100081A2 (en) Aggregation of bio-signals from multiple individuals to achieve a collective outcome
Sarkar et al. 3D Human Action Recognition: Through the eyes of researchers
CN103294982A (zh) 一种网络图片中人物检测、身体部位定位、年龄估计和性别识别的方法及系统
Iosifidis et al. Eating and drinking activity recognition based on discriminant analysis of fuzzy distances and activity volumes
CN106203497A (zh) 一种基于图像质量评价的手指静脉感兴趣区域图像筛选方法
CN110688910A (zh) 一种可穿戴人体基本姿态识别的实现方法
Thiam et al. Audio-visual recognition of pain intensity
CN103996033A (zh) 一种基于人脸五官坐标跟踪的真人识别方法
Thiam et al. Hierarchical Combination of Video Features for Personalised Pain Level Recognition.
Schiboni et al. A privacy-preserving wearable camera setup for dietary event spotting in free-living
Dadwhal et al. Data-driven skin detection in cluttered search and rescue environments
Srivastava et al. Automated emergency paramedical response system
CN110276288A (zh) 一种基于生物特征的身份识别方法和装置
JP2018077766A5 (zh)
CN108985174A (zh) 会员认证方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20171107