CN111338484B - 一种自我学习的人机交互方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种自我学习的人机交互方法。所述自我学习的人机交互方法S1智能识别系统对用户进行识别和检测；S2识别用户通过中央处理系统判断是否符合登入人机交互的需求；S3满足需求的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或进行人机交互。本发明提供的自我学习的人机交互方法具有人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用，方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求，避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。

Description

一种自我学习的人机交互方法
技术领域
本发明涉及人机交互机器人技术领域，尤其涉及一种自我学习的人机交互方法。
背景技术
伴随着科技的不断发展与进步，智能化的机器人代替人工服务成为潮流，同时机器人与用户进行人机交互时能够对用户的需求数据进行详细的介绍，能够更专业化的展示给用户观察与借鉴，同时满足用户的不同服务项目需求的查询和咨询。
现有的人机交互机器人在使用时，不论是否进行人机交互，设备上的识别系统时钟处于启动的状态，导致识别系统运行消耗大量的电量，从而导致机器人使用寿命降低，无法对客户使用后服务项目的数据进行收集和储存，了解大部分的用户对查询服务项目的需求，每次客户进行查询服务项目时均需要消耗一定的时间才能完成操作，浪费大量的查询时间，从而影响人机交互的排队长度。
因此，有必要提供一种自我学习的人机交互方法解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供一种自我学习的人机交互方法，解决了人机交互时服务项目无法进行自我学习和对数据供统计的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供的自我学习的人机交互方法包括以下步骤：
S1智能识别系统对用户进行识别和检测；
S2识别用户通过中央处理系统判断是否符合登入人机交互的需求；
S3满足需求的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或进行人机交互；
S4不满足的用户进入中央处理模块的注册系统，进行新用户的自助注册；
S5通过注册后的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或登入人机交互系统模块进行人机交互，并且将新注册的用户信息录入中央数据库进行储存；
S6当用户进行人机交互时，智能学习系统对人机交互时使用的服务对象进行统计，并且将经常使用的服务重新排列至第一列服务项目。
优选的，所述智能识别系统包括热红外检测模块、自启动单元、人脸识别模块和语音识别单元，所述热红外检测模块通过检测指定范围内是否有用户使用人机交互机器人，并且热红外检测模块检测到用户后通过所述自启动单元来启动人脸识别模块和语音识别模块。
当未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用。
优选的，所述人脸识别模块对位于所述热红外检测模块范围内部的用户进行面部识别，识别后的用户通过所述语音识别模块进行语音识别进行正常的人机交互。
优选的，所述中央处理系统包括人机交互系统模块、智能登录模块、人机交互等待模块和中央数据库，所述智能登录模块包括面部识别登录和新用户注册单元，并且智能登录模块的输入端与所述人脸识别模块的输出端相连接，所述智能登录模块将检测到的人脸面部数据与所述中央处理模块内部的数据进行对比，实现人脸验证的效果，并且新用户注册单元通过对新用户进行人脸识别且重新录入中央处理器的内部进行储存。
实现新用户的自助注册，方便进行人机交互，新用户注册采用实名制协议进行注册，需要提供详细的姓名、身份证证明以及人脸的采集，每次登录时均采用人脸识别进行登录，保障身份验证的安全性和唯一性。
优选的，通过所述人脸识别模块后的用户直接登录智能登录模块且进入人机交互等待模块进行排号等待。
优选的，人机交互等待模块对在等待的用户进行智能排序，当当前用户位于排列顺序的1号位时，用户可以进入人机交互系统模块与机器人进行人机交互办理业务和操作相关服务项目。
人机交互系统模块包括用户对服务项目的查询和服务项目的交流互动，在互动过程中人机交互机器人通过智能学习系统对交互内容进行记录和语音文字之间的转化且记录在中央处理系统内部的中央数据库内部进行储存，服务相关内容的词汇通过只能的分析和理解后录入人机交互系统模块中，实现交互的过程中进行相应的学习。
优选的，所述中央数据库为智能登录模块注册的用户提供登录验证数据存储点，并且中央数据库为排队等待人员提供临时的排队数据存储空间。
方便数据的存储和读取，为设备的运行提供支持。
优选的，所述智能学习系统包括文本转换模块、人机交互数据统计模块和智能排序模块，所述文本转换模块可以将语音识别模块录取的语音信息提取为文字信息储存在中央数据库的内部。
优选的，所述人机交互数据统计模块对用户进行人机交互后的服务项目进行统计，经过统计后对所有的项目进行服务次数统计，并且将服务项目的次数从高到低排序。
通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求。
优选的，所述智能排序模块为统计后的服务项目根据次数高度进行依次排序，当用户进行查询服务项目时，优先观察到位于顶部的办理较多的项目，从而快速的找到满足大量用户需求的服务项目。
避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
与相关技术相比较，本发明提供的自我学习的人机交互方法具有如下有益效果：
本发明提供一种自我学习的人机交互方法，未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用，通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求，避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
附图说明
图1为本发明提供的自我学习的人机交互方法的一种较佳实施例的系统框图；
图2为图1所示的智能识别系统部分的系统框图；
图3为图1所示的中央处理系统部分的系统框图；
图4为本发明提供的自我学习的人机交互方法的流程图；
图5为图1所示的智能学习系统的系统框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
请结合参阅图1、图2、图3、图4和图5，其中，图1为本发明提供的自我学习的人机交互方法的一种较佳实施例的系统框图；图2为图1所示的智能识别系统部分的系统框图；图3为图1所示的中央处理系统部分的系统框图；图4为本发明提供的自我学习的人机交互方法的流程图；图5为图1所示的智能学习系统的系统框图。一种自我学习的人机交互方法包括以下步骤：
S1智能识别系统对用户进行识别和检测；
S2识别用户通过中央处理系统判断是否符合登入人机交互的需求；
S3满足需求的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或进行人机交互；
S4不满足的用户进入中央处理模块的注册系统，进行新用户的自助注册；
S5通过注册后的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或登入人机交互系统模块进行人机交互，并且将新注册的用户信息录入中央数据库进行储存；
S6当用户进行人机交互时，智能学习系统对人机交互时使用的服务对象进行统计，并且将经常使用的服务重新排列至第一列服务项目。
未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用，通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求，避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
所述智能识别系统包括热红外检测模块、自启动单元、人脸识别模块和语音识别单元，所述热红外检测模块通过检测指定范围内是否有用户使用人机交互机器人，并且热红外检测模块检测到用户后通过所述自启动单元来启动人脸识别模块和语音识别模块。
当未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用。
所述人脸识别模块对位于所述热红外检测模块范围内部的用户进行面部识别，识别后的用户通过所述语音识别模块进行语音识别进行正常的人机交互。
所述中央处理系统包括人机交互系统模块、智能登录模块、人机交互等待模块和中央数据库，所述智能登录模块包括面部识别登录和新用户注册单元，并且智能登录模块的输入端与所述人脸识别模块的输出端相连接，所述智能登录模块将检测到的人脸面部数据与所述中央处理模块内部的数据进行对比，实现人脸验证的效果，并且新用户注册单元通过对新用户进行人脸识别且重新录入中央处理器的内部进行储存。
实现新用户的自助注册，方便进行人机交互，新用户注册采用实名制协议进行注册，需要提供详细的姓名、身份证证明以及人脸的采集，每次登录时均采用人脸识别进行登录，保障身份验证的安全性和唯一性。
通过所述人脸识别模块后的用户直接登录智能登录模块且进入人机交互等待模块进行排号等待。
人机交互等待模块对在等待的用户进行智能排序，当当前用户位于排列顺序的1号位时，用户可以进入人机交互系统模块与机器人进行人机交互办理业务和操作相关服务项目。
人机交互系统模块包括用户对服务项目的查询和服务项目的交流互动，在互动过程中人机交互机器人通过智能学习系统对交互内容进行记录和语音文字之间的转化且记录在中央处理系统内部的中央数据库内部进行储存，服务相关内容的词汇通过只能的分析和理解后录入人机交互系统模块中，实现交互的过程中进行相应的学习。
所述中央数据库为智能登录模块注册的用户提供登录验证数据存储点，并且中央数据库为排队等待人员提供临时的排队数据存储空间。
方便数据的存储和读取，为设备的运行提供支持。
所述智能学习系统包括文本转换模块、人机交互数据统计模块和智能排序模块，所述文本转换模块可以将语音识别模块录取的语音信息提取为文字信息储存在中央数据库的内部。
所述人机交互数据统计模块对用户进行人机交互后的服务项目进行统计，经过统计后对所有的项目进行服务次数统计，并且将服务项目的次数从高到低排序。
通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求。
所述智能排序模块为统计后的服务项目根据次数高度进行依次排序，当用户进行查询服务项目时，优先观察到位于顶部的办理较多的项目，从而快速的找到满足大量用户需求的服务项目。
避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
本发明提供的自我学习的人机交互方法的工作原理如下：
智能识别系统通过热红外检测模块检测人机交互设备前是否有用户；
当热红外检测模块检测到用户的存在时通过自启动单元电启动人脸识别模块和语音识别模块，智能登录模块识别用户面部，并且与中央数据库内部注册后的用户进行验证，通过验证后的用户直接进入人机交互等待模块进行排队等待进入人机交互系统模块，等待完成后进入人机交互系统模块进行正常人机交互；
未通过面部验证的用户进入新用户注册见面进行身份证注册且进行面部采集，注册完成后重新进行人脸识别且进入人机交互等待模块进行排队等待，等待完成后进入人机交互系统模块进行正常人机交互，用户通过验证后与机器人进行人机交互时，人机交互机器人通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察大部分用户的需求；
当热红外检测模块未检测到用户的存在时人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭的状态，在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用。
与相关技术相比较，本发明提供的自我学习的人机交互方法具有如下有益效果：
未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用，通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求，避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种自我学习的人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1智能识别系统对用户进行识别和检测；
S2识别用户通过中央处理系统判断是否符合登入人机交互的需求；
S3满足需求的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或进行人机交互；
S4不满足的用户进入中央处理模块的注册系统，进行新用户的自助注册；
S5通过注册后的用户直接进行中央处理系统进行排队等候或登入人机交互系统模块进行人机交互，并且将新注册的用户信息录入中央数据库进行储存；
S6当用户进行人机交互时，智能学习系统对人机交互时使用的服务对象进行统计，并且将经常使用的服务重新排列至第一列服务项目；
所述智能识别系统包括热红外检测模块、自启动单元、人脸识别模块和语音识别单元，所述热红外检测模块通过检测指定范围内是否有用户使用人机交互机器人，并且热红外检测模块检测到用户后通过所述自启动单元来启动人脸识别模块和语音识别模块；
所述人脸识别模块对位于所述热红外检测模块范围内部的用户进行面部识别，识别后的用户通过所述语音识别模块进行语音识别进行正常的人机交互；
所述中央处理系统包括人机交互系统模块、智能登录模块、人机交互等待模块和中央数据库，所述智能登录模块包括面部识别登录和新用户注册单元，并且智能登录模块的输入端与所述人脸识别模块的输出端相连接，所述智能登录模块将检测到的人脸面部数据与所述中央处理模块内部的数据进行对比，实现人脸验证的效果，并且新用户注册单元通过对新用户进行人脸识别且重新录入中央处理器的内部进行储存；
未检测到有用户需要使用人机交互机器人时，人脸识别模块和语音识别模块均处于关闭状态，既能达到及时的启动设备的运行，同时在用户不使用人机交互机器人时能够节约电量的消耗，达到节能环保的作用，通过对用户每次进行人机交互时服务项目的次数统计，方便对用户常用服务项目进行统计和观察，从而方便进一步优化项目的重要性，方便调取重要服务项目进行统计，观察用户的需求，避免查询服务项目时消耗大量的查询时间，从而节约人机交互的时间，提高人机交互机器人的自我学习和更新能力。
2.根据权利要求1所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，通过所述人脸识别模块后的用户直接登录智能登录模块且进入人机交互等待模块进行排号等待。
3.根据权利要求2所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，人机交互等待模块对在等待的用户进行智能排序，当当前用户位于排列顺序的1号位时，用户可以进入人机交互系统模块与机器人进行人机交互办理业务和操作相关服务项目。
4.根据权利要求3所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，所述中央数据库为智能登录模块注册的用户提供登录验证数据存储点，并且中央数据库为排队等待人员提供临时的排队数据存储空间。
5.根据权利要求4所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，所述智能学习系统包括文本转换模块、人机交互数据统计模块和智能排序模块，所述文本转换模块可以将语音识别模块录取的语音信息提取为文字信息储存在中央数据库的内部。
6.根据权利要求5所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，所述人机交互数据统计模块对用户进行人机交互后的服务项目进行统计，经过统计后对所有的项目进行服务次数统计，并且将服务项目的次数从高到低排序。
7.根据权利要求6所述的自我学习的人机交互方法，其特征在于，所述智能排序模块为统计后的服务项目根据次数高度进行依次排序，当用户进行查询服务项目时，优先观察到位于顶部的办理较多的项目，从而快速的找到满足大量用户需求的服务项目。
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