CN113327130A - 迎宾机器人的控制方法、迎宾机器人和存储介质 - Google Patents

迎宾机器人的控制方法、迎宾机器人和存储介质 Download PDF

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CN113327130A CN202110611796.4A CN202110611796A CN113327130A CN 113327130 A CN113327130 A CN 113327130A CN 202110611796 A CN202110611796 A CN 202110611796A CN 113327130 A CN113327130 A CN 113327130A
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Abstract

本申请涉及一种迎宾机器人的控制方法、迎宾机器人和存储介质，该控制方法应用于第一迎宾机器人，该控制方法包括：根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息；根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种，上述控制方法能够根据个性化的访客识别信息，结合预设目标推荐数据库，进而能够生成对应的目标推荐提示信息以提供给访客，由于上述目标推荐提示信息是基于每个访客的识别信息而生成的，自然具有个性化的特点，极大的提升了迎宾机器人的个性化迎宾操作功能。

Description

迎宾机器人的控制方法、迎宾机器人和存储介质
技术领域
本申请涉及机器人控制技术领域，具体涉及一种迎宾机器人的控制方法、迎宾机器人和存储介质。
背景技术
随着机器人行业的迅速发展和人工智能行业的兴起，服务型的机器人应用也越来越广泛。例如，在高档写字楼、餐饮机构和大型酒店，已经出现形式各样的迎宾机器人。
其中，目前的迎宾机器人通常只能针对访客执行简单重复的迎宾操作，针对不同的访客不能进行个性化的迎宾操作。
发明内容
鉴于此，本申请提供一种迎宾机器人的控制方法，能够通过在获取访客的人脸识别图像的基础上，根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息，进而根据该访客识别信息以及预设目标推荐数据库生成目标推荐提示信息，以使得迎宾机器人能够进行个性化的迎宾操作。
一种迎宾机器人的控制方法，应用于第一迎宾机器人，控制方法包括：
根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息；
根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种。
在一个实施例中，控制方法还包括：
获取访客选择的目标推荐提示选项；
将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使后台服务器根据访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项控制第二迎宾机器人对访客进行实时引导服务。
在一个实施例中，控制方法还包括：
对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计；
将对应的统计结果发送至后台服务器，以使后台服务器根据统计结果生成数据库调整信息；
接收后台服务器下发的数据库调整信息以对预设目标推荐数据库进行更新。
在一个实施例中，控制方法还包括：
获取访客选择的目标推荐提示选项；
将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使后台服务器对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计并根据对应的统计结果生成数据库调整信息；
接收后台服务器下发的数据库调整信息以对预设目标推荐数据库进行更新。
在一个实施例中，根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息的步骤包括：
根据获取的人脸识别图像对访客的性别和年龄进行分析识别，生成对应的年龄和性别识别信息；
根据访客识别信息和预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息的步骤包括：
根据预设的年龄和性别组合，以及年龄和性别识别信息，确定访客所属的年龄和性别组合；
根据访客所属的年龄和性别组合并结合预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息。
在一个实施例中，根据获取的人脸识别图像对访客的性别和年龄进行分析识别，生成对应的年龄和性别识别信息的步骤之前还包括：
根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为具有预设服务权限的注册人员；
当识别访客为具有预设服务权限的注册人员时，则直接获取访客的个人信息，并根据个人信息生成个性化的目标推荐提示信息；
当识别访客不为具有预设服务权限的注册人员时，则执行后续步骤。
在一个实施例中，根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为具有预设服务权限的注册人员的步骤之前还包括：
根据人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别；
当识别访客存在抽烟动作时，直接生成禁烟语音提示信息并进行播报；
当识别访客不存在抽烟动作时，则执行后续步骤。
在一个实施例中，根据人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别的步骤包括：
按照两种预设分割尺寸对人脸识别图像进行分块分割处理，以得到两种分割尺寸的人脸识别分割图像；
对每张人脸识别分割图像中的每块分割区域分别进行对比度归一化处理，以得到对应的人脸识别预处理图像；
采用神经网络目标检测算法对两张人脸识别预设处理图像进行香烟目标检测，以对访客的抽烟状况进行识别。
此外，还提供一种迎宾机器人的控制装置，包括：
识别信息生成单元，用于根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息；
提示信息生成单元，用于根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种。
此外，还提供一种迎宾机器人，迎宾机器人包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使迎宾机器人执行上述控制方法。
此外，还提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实施上述控制方法。
上述迎宾机器人的控制方法，应用于第一迎宾机器人，通过根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息，根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种，上述控制方法在通过人脸识别图像获取对应的访客识别信息的基础上，进而能够根据个性化的访客识别信息，结合预设目标推荐数据库，进而能够生成对应的目标推荐提示信息以提供给访客，由于上述目标推荐提示信息是基于每个访客的识别信息而生成的，自然具有个性化的特点，极大的提升了迎宾机器人的个性化迎宾操作功能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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他的附图。
图1是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第一种流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第二种流程示意图；
图3是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第三种流程示意图；
图4是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第四种流程示意图；
图5是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第五种流程示意图；
图6是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第六种流程示意图；
图7是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第七种流程示意图；
图8是本申请一实施例提供的一种根据人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别的方法流程示意图；
图9是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。在不冲突的情况下，下述各个实施例及其技术特征可以相互组合。
如图1所示，图1是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第一种流程示意图，该控制方法应用于第一迎宾机器人，其中，该第一迎宾机器人具有人形机器人的外表，进而能够更好的具有迎宾效果，该控制方法包括：
步骤S110，根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息。
在一个实施例中，第一迎宾机器人通常具有摄像装置，通过摄像装置能够获取现场的迎宾现场图像，进而根据获取的迎宾现场图像，对其中访客的人脸进行识别，以得到人脸识别图像。
在另一个实施例中，上述人脸识别图像也可从后台服务器获取，其中，后台服务器为云端服务器，外部摄像装置将迎宾现场图像上传至云端服务器，云端服务器对上述迎宾现场图像进行人脸图像提取以得到人脸识别图像并发送至第一迎宾机器人。
其中，第一迎宾机器人获取到人脸识别图像之后，采用人脸识别算法对上述人脸识别图形进行分析，例如可识别出对应访客的年龄区间，进而判断属于小孩、年轻人还是老人；此外，通过对人脸识别图像进行分析，还可识别出访客的性别信息。
其中，上述步骤S110也可在云端服务器进行，第一迎宾机器人直接接收云端服务器发送来的访客识别信息。
其中，上述访客识别信息还可包括访客的的脸部特征信息。
步骤S120，根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种。
其中，预设目标推荐数据库包含了针对各个类别访客所设置的产品信息、服务信息和引导提示信息，例如根据访客年龄和性别组合所设置的产品信息、服务信息和引导提示信息。
第一迎宾机器人在获取到访客识别信息例如年龄和性别信息之后，即可进一步结合预设目标推荐数据库，针对不同类别的访客，生成不同的目标推荐提示信息，其中，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种，例如针对成年女性顾客，可从预设目标推荐数据库中推荐护肤品、女性服装以及女性鞋品信息。
上述迎宾机器人的控制方法，应用于第一迎宾机器人，通过根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息，根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种，上述控制方法在通过人脸识别图像获取对应的访客识别信息的基础上，进而能够根据个性化的访客识别信息，结合预设目标推荐数据库，进而能够生成对应的目标推荐提示信息以提供给访客，由于上述目标推荐提示信息是基于访客识别信息而生成的，自然具有个性化的特点，极大的提升了迎宾机器人的个性化迎宾操作功能。
在一个实施例中，如图2所示，图2是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第二种流程示意图，上述控制方法还包括：
步骤S130，获取访客选择的目标推荐提示选项。
其中，在生成对应的目标推荐提示信息之后，通常需要展示给访客，访客从目标推荐提示信息中所包含的一个或多个目标推荐提示选项中选择某一目标推荐提示选项，在访客选择某一目标推荐提示选项后，第一迎宾机器人即可获得访客选择的目标推荐提示选项。
在一个实施例中，第一迎宾机器人在提供目标推荐提示信息时，通常将该目标推荐提示信息通过设置的显示触摸屏显示给访客，当访客在显示触摸屏上进行选择后，第一迎宾机器人即可获得访客选择的目标推荐提示信息。
其中，上述显示触摸屏既可设置在第一迎宾机器人上，也可外接到特定的位置，以便于访客进行目标推荐提示选项的选择操作。
步骤S140，将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使后台服务器根据访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项控制第二迎宾机器人对访客进行实时引导服务。
其中，针对访客选择的目标推荐提示选项，若该目标推荐提示选项中访客需要引导，此时第一迎宾机器人可将上述访客识别信息和访客选择的目标推荐提示选项一起发送至后台服务器进行处理。
其中，后台服务器在获得上述访客识别信息和目标推荐提示选项之后，可进一步确定上述目标推荐提示选项中访客的目的地和访问路径，进而将上述目的地和访问路径信息一并发送至第二迎宾机器人，以控制第二迎宾机器人对访客进行实时引导服务。
上述控制方法，通过获取访客选择的目标推荐提示选项，进而能够将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，使得后台服务器根据访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项控制第二迎宾机器人对访客进行实时引导服务，极大的增强了第一迎宾机器人的迎宾操作的个性化和多样性，总体上使得第一迎宾机器人的迎宾操作更加智能和个性化。
在一个实施例中，如图3所示，图3是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第三种流程示意图，上述控制方法还包括：
步骤S150，对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计。
第一迎宾机器人在获取各个访客的访客识别信息以及对应选择的目标推荐提示选项之后，还可对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计，以区分不同类别的访客的选择爱好，进而为后续第一迎宾机器人能够及时的调整目标推荐提示信息奠定基础。
其中，在访客识别信息中，上述统计过程可根据年龄区间和性别等特征进行分类统计，例如，可针对某一目标推荐提示信息进行不同性别或年龄区间的选择信息统计，也可以针对同一年龄区间或同一性别的访客所选择的各个目标推荐提示选项进行统计，还可针对不同性别和年龄区间的组合类别进行统计。
步骤S160，将对应的统计结果发送至后台服务器，以使后台服务器根据统计结果生成数据库调整信息。
其中，在获得对应的统计结果后，第一迎宾机器人可将上述统计结果上传至后台服务器，后台服务器接收到上述统计结果后，可进行进一步的分析处理，以生成对应的数据库调整信息。
在一个实施例中，后台服务器收到该统计结果之后，针对各个年龄区间所对应的统计信息进行分析，或者针不同性别所对应的统计结果进行分析，还可针对不同性别和年龄区间组合所对应的统计结果进行分析。
例如，在某个年龄区间中，对于某一目标推荐提示信息选择较多，后台服务器则增加该类目标推荐提示信息的数目或显示频次的调整信息；若对于某一类的目标推荐提示信息选择较少，后台服务器生成调换其它的目标推荐提示信息的调整信息。
步骤S170，接收后台服务器下发的数据库调整信息以对预设目标推荐数据库进行更新。
第一迎宾机器人在获取到上述数据库调整信息之后，可进一步根据该数据库调整信息对预设目标推荐数据库进行更新，例如增加或者删除某一预设目标推荐提示信息，以及增加或者减少某一类别的预设目标推荐提示信息的数量或显示频次。
通过第一迎宾机器人将上述统计结果发送至后台服务器，使得后台服务器对上述统计结果进行分析，进而生成数据库调整信息并发送至第一迎宾机器人，使得第一迎宾机器人能够不断的调整自身所生成的目标推荐提示信息，进而能够更好的为访客提供个性化的迎宾服务。
在一个实施例中，如图4所示，图4是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第四种流程示意图，上述控制方法还包括：
步骤S180，获取访客选择的目标推荐提示选项。
步骤S190，将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使后台服务器对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计并根据对应的统计结果生成数据库调整信息。
步骤S200，接收后台服务器下发的数据库调整信息以对预设目标推荐数据库进行更新。
其中，第一迎宾机器人可直接将访客识别信息和目标推荐提示选项发送至后台服务器，后台服务器然后对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计并根据对应的统计结果生成数据库调整信息即可。
一方面，随着无线网络通信技术的发展，带宽越来越宽，无线传输速度越来越快，另一方面，第一迎宾机器人面对大量数据处理信息能力不足时，为提高效率可通过无线技术网络直接将访客识别信息和目标推荐提示选项快速发送至后台服务器，后台服务器直接对预设时间范围内的访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行处理即可，上述控制方法进一步提升了第一迎宾机器人的处理速度，使得第一迎宾机器人能够不断的调整自身所生成的目标推荐提示信息，进而能够更好的为访客提供个性化的迎宾服务操作，从总体上提高了第一迎宾机器人的个性化迎宾操作能力。
在一个实施例中，如图5所示，图5是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第五种流程示意图，其中，步骤S110包括：
步骤S111，根据获取的人脸识别图像对访客的性别和年龄进行分析识别，生成对应的年龄和性别识别信息。
其中，在获取人脸识别图像之后，第一迎宾机器人可进一步对访客的性别和年龄进行分析识别，例如可采用深层卷积神经网络模型对人脸识别图像进行处理以获取对应访客的年龄和性别识别信息。
其中，上述深层卷积神经网络模型需进行预设识别训练，可通过包含访客实际年龄和性别信息的预设人脸数据库进行预设识别训练。
步骤S120包括：
步骤S121，根据预设的年龄和性别组合，以及年龄和性别识别信息，确定访客所属的年龄和性别组合。
其中，针对每个年龄区间的男性和女性而言，通常各自的爱好和选择不同，因此，第一迎宾机器人通常将年龄区间和性别进行组合，针对不同年龄区间的男性或者女性，进行进一步的区分处理。
其中，在获取访客的年龄和性别识别信息之后，第一迎宾机器人可根据预设的年龄和性别组合，确定访客所属的年龄和性别组合。例如，可把访客按照年龄区间划分为小孩、成年男性、成年女性和老年人。
步骤S122，根据访客所属的年龄和性别组合并结合预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息。
根据访客所属的年龄和性别组合，第一迎宾机器人可进一步从预设目标推荐数据库中选择对应的产品信息、服务信息和引导提示信息中的至少一种，进而生成对应的目标推荐提示信息。
例如，当访客为小孩时，第一迎宾机器人从预设目标推荐书库中可选择玩具新品的产品及折扣信息，或者小孩服装的产品及折扣信息，还可以是预设语音欢迎信息，以生成对应的目标推荐提示信息，预设语音可为可爱语音，例如小孩语音。
例如，当访客为成年男性时，第一迎宾机器人可从预设目标推荐书库中选择男性衣服的产品及折扣信息，或者男性鞋品的产品及折扣信息，或者家用电器的产品及折扣信息，或者预设男性语音欢迎信息，或者某项产品信息的目的地引导提示信息，或者某项服务信息的目的地引导提示信息，以生成对应的目标推荐提示信息。
其中，当访客为成年女性时，第一迎宾机器人可从预设目标推荐书库中选择女性衣服的产品及折扣信息，或者女性鞋品的产品及折扣信息，或者日用品的产品及折扣信息，或者女性护肤品的产品及折扣信息，或者预设女性语音欢迎信息，或者某项产品信息的目的地引导提示信息，或者某项服务信息的目的地引导提示信息，以生成对应的目标推荐提示信息。
其中，当访客为老年人时，第一迎宾机器人可从预设目标推荐书库中选择老年用品信息及折扣信息，或是日用品的产品及折扣信息，或者预设老年语音欢迎信息，以生成对应的目标推荐提示信息。
在一个实施例中，如图6所示，图6是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第六种流程示意图，步骤S111之前还包括：
步骤S112，根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为具有预设服务权限的注册人员，当识别访客为具有预设服务权限的注册人员时，进入步骤S113进行处理，当识别访客不为具有预设服务权限的注册人员时，则执行后续步骤。
其中，第一迎宾机器人在步骤S112的处理过程中，可根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为预设服务权限的注册人员，例如根据获取的人脸识别图像判断是否为VIP服务权限的注册人员，为后续提供个性化的迎宾服务奠定基础。
步骤S113，直接获取访客的个人信息，并根据个人信息生成个性化的目标推荐提示信息。
其中，第一迎宾机器人在识别访客为具有预设服务权限的注册人员时，此时则直接获取访客的个人信息，例如访客的生日信息和个人爱好信息等，然后根据该访客的个人信息，从预设目标数据库中选择合适的产品信息、服务信息和引导提示信息中的一种或者多种，以生成个性化的目标推荐提示信息。
在一个实施例中，上述目标推荐提示信息为生日问候提醒信息。
上述控制方法，根据获取的人脸识别图像判断访客是否为具有预设服务权限的注册人员，进而能够进一步为访客提供个性化的迎宾操作，从整体上提高了第一迎宾机器人的个性化迎宾能力。
在一个实施例中，如图7所示，图7是本申请一实施例提供的一种迎宾机器人的控制方法的第七种流程示意图，步骤S112之前还包括：
步骤S114，根据人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别，当识别访客存在抽烟动作时，进入步骤S115进行处理，当识别访客不存在抽烟动作时，则返回步骤S112进行处理。
步骤S115，直接生成禁烟语音提示信息并进行播报。
其中，目前的公共场所，基本上都有禁烟提示，然而部分访客由于吸烟习惯等客观原因，经常在公共场所发生抽烟行为。
其中，第一迎宾机器人可通过人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别，当访客存在抽烟动作时，直接生成禁烟语音提示信息并进行播报以明确提醒顾客，使得访客在进入该公共场所之前自行去除抽烟行为，进一步增强了自身的个性化迎宾能力。
此外，如图8所示，步骤S114的处理过程中，还提供一种香烟的目标检测方法，该目标检测方法包括以下步骤：
步骤S114a，按照两种预设分割尺寸对所述人脸识别图像进行分块分割处理，以得到两种分割尺寸的人脸识别分割图像。
步骤S114b，对每张人脸识别分割图像中的每块分割区域分别进行对比度归一化处理，以得到对应的人脸识别预处理图像。
其中，该对比度归一化处理采用全局对比度归一化公式进行处理。
步骤S114c，采用神经网络目标检测算法对两张人脸识别预设处理图像进行香烟目标检测，以对访客的抽烟状况进行识别。
其中，上述神经网络目标检测算法采用YOLO-V3(You Only Look Once，你只看一次)网络。
在一个实施例中，神经网络目标检测算法采用YOLO-V3网络，人脸识别图像为416*416原始图像，采用以下分割公式进行分割：
Grid_size＝2*(Input_size/Feature_map_size) (1)
Grid_num＝(Input_size/Grid_size)2 (2)
其中，Input_size表示人脸识别图像的尺度，Feature_map_size表示输出特征图的尺度，Grid_size表示人脸识别分割图像中每个图像块(图像网格)的尺度，Grid_num表示人脸识别分割图像中图像块的数量，以上尺度的单位均采用像素。
其中，YOLO-V3网络输入层的图像尺度大小缩放为416*416，则输出层的3个特征图尺度为：13*13、26*26和52*52。因为对于输出特征层来说，输入层的图像尺度经过几次卷积压缩后会按照一定比例变小，如416*416的图像输出为52*52的特征图后，相当于原先输入图像尺度为8*8的区域映射为输出特征图中尺度为1*1的区域。因为考虑到尽可能把包含香烟的图像块在做全局对比度归一化处理时进行完整覆盖，而尺度8*8的原始特征点可能无法完整覆盖到香烟特征，所以采用优化的方式，即按照公式(1)体现的(Input_size/Feature_map_size)的2倍来扩大输入层图片中分割图像块的面积，即改成16*16的尺度块进行分割，更有利于人脸识别图像中香烟的覆盖完整性。同理，输出尺度为26*26的特征图，对应着对输入层图片中分割方块尺度为32*32。虽然YOLO-V3网络的输出特征图尺度还包括13*13，但是该13*13的特征图尺度主要用来检测更大的目标，对于香烟这种小目标可不进行对应输入层的图像进行预处理。
具体的，人脸识别图像的尺度缩放为416*416，则Input_size＝416，对于特征图尺度为26*26，则Feature_map_size＝26，计算方式如下：
Grid_size＝2*(416/26)＝32，Grid_num＝(416/32)*(416/32)＝169；同理，对于特征图尺度为52*52，则Feature_map_size＝52，计算方式如下：
Grid_size＝2*(416/52)＝16，Grid_num＝(416/16)*(416/16)＝676。
采用上述两种预设分割尺度，可以把尺度为416*416的单张人脸识别图像，产生两张人脸识别分割图像：其中一张拥有169个图像块(尺度为32*32)；另外一张为拥有676个图像块(尺度为16*16)。然后进一步将每张人脸识别分割图像中的小方块，单独进行全局对比度归一化处理，以得到对应的人脸识别预处理图像，最后把两张人脸识别预处理图像一起送入YOLO-V3网络的输入层进行香烟目标检测，以对访客的抽烟状况进行识别。进一步的，YOLO-V3网络输入层变成6通道(R1、G1、B1、R2、G2、B2)，其中，R1、G1和B1代表其中一张人脸识别预处理图像的处理通道，R2、G2和B2代表另外一张人脸识别预处理图像的处理通道。
上述香烟的目标检测方法，通过按照两种预设分割尺寸对所述人脸识别图像进行分块分割处理，以得到两种分割尺寸的人脸识别分割图像，然后进一步将每张人脸识别分割图像中的每块分割区域分别进行对比度归一化处理，以得到对应的人脸识别预处理图像，最后采用神经网络目标检测方法对两张人脸识别预设处理图像进行香烟目标检测，以对访客的抽烟状况进行识别，大大提高了人脸识别图像中香烟的识别准确度。
此外，如图9所示，还提供一种迎宾机器人的控制装置200，包括：
识别信息生成单元210，用于根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息；
提示信息生成单元220，用于根据访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种。
此外，还提供一种迎宾机器人，迎宾机器人包括处理器和存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使迎宾机器人执行上述控制方法。
此外，还提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实施上述控制方法。
尽管已经相对于一个或多个实现方式示出并描述了本申请，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本申请包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。
即，以上所述仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，例如各实施例之间技术特征的相互结合，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，本申请给出了以上描述。在以上描述中，为了解释的目的而列出了各个细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实施例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。

Claims (10)

1.一种迎宾机器人的控制方法，其特征在于，应用于第一迎宾机器人，所述控制方法包括：
根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息；
根据所述访客识别信息以及预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息，所述目标推荐提示信息包括产品推荐信息、服务推荐信息以及引导提示信息中的至少一种。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
获取访客选择的目标推荐提示选项；
将所述访客识别信息和所述目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使所述后台服务器根据所述访客识别信息以及所述访客选择的目标推荐提示选项控制第二迎宾机器人对访客进行实时引导服务。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
对预设时间范围内的所述访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计；
将对应的统计结果发送至后台服务器，以使所述后台服务器根据所述统计结果生成数据库调整信息；
接收所述后台服务器下发的数据库调整信息以对所述预设目标推荐数据库进行更新。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
获取访客选择的目标推荐提示选项；
将所述访客识别信息和所述目标推荐提示选项发送至后台服务器，以使所述后台服务器对预设时间范围内的所述访客识别信息以及访客选择的目标推荐提示选项进行统计并根据对应的统计结果生成数据库调整信息；
接收所述后台服务器下发的数据库调整信息以对所述预设目标推荐数据库进行更新。
5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据获取的人脸识别图像生成对应的访客识别信息的步骤包括：
根据获取的人脸识别图像对访客的性别和年龄进行分析识别，生成对应的年龄和性别识别信息；
所述根据所述访客识别信息和预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息的步骤包括：
根据预设的年龄和性别组合，以及所述年龄和性别识别信息，确定访客所属的年龄和性别组合；
根据访客所属的年龄和性别组合并结合预设目标推荐数据库，生成对应的目标推荐提示信息。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述根据获取的人脸识别图像对访客的性别和年龄进行分析识别，生成对应的年龄和性别识别信息的步骤之前还包括：
根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为具有预设服务权限的注册人员；
当识别访客为具有预设服务权限的注册人员时，则直接获取访客的个人信息，并根据个人信息生成个性化的目标推荐提示信息；
当识别访客不为具有预设服务权限的注册人员时，则执行后续步骤。
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述根据获取的人脸识别图像判断对应访客是否为具有预设服务权限的注册人员的步骤之前还包括：
根据所述人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别；
当识别访客存在抽烟动作时，直接生成禁烟语音提示信息并进行播报；
当识别访客不存在抽烟动作时，则执行后续步骤。
8.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述人脸识别图像对访客的抽烟状况进行识别的步骤包括：
按照两种预设分割尺寸对所述人脸识别图像进行分块分割处理，以得到两种分割尺寸的人脸识别分割图像；
对每张人脸识别分割图像中的每块分割区域分别进行对比度归一化处理，以得到对应的人脸识别预处理图像；
采用神经网络目标检测算法对两张人脸识别预设处理图像进行香烟目标检测，以对访客的抽烟状况进行识别。
9.一种迎宾机器人，其特征在于，所述迎宾机器人包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述迎宾机器人执行权利要求1至8中任一项所述的控制方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实施权利要求1至8中任一项所述的控制方法。
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