CN114677727A - 一种人机交互方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人机交互方法及系统，通过安防触发模块、语音反馈模块、生理调控模块以及个性学习模块的设置，实现了对范围内人员出现自动响应完成基础控制，并激活语音程序以进行进一步的控制获取语执行的目的，相较于现有技术，基于图像识别的触发方式能够提供良好的安全性，降低语音控制的误触发概率，图像识别的基础触发能够有效的提高使用体验，进一步的，个性化学习模块能够提高用户基于移动设备的人体交互的体验，通过基于历史数据的学习，能够更精准的对用户的控制需求做出响应。
Description
技术领域
本发明涉及人机交互控制相关领域，具体是一种人机交互方法及系统。
背景技术
随着计算机技术与电子技术的快速发展，智能设备的种类越来越多，也逐渐得到了普及，为使用者提供了众多的便利。
现有技术中，对于智能设备的交互方式包括直接控制以及智能语音识别控制等，其中直接控制包括了触摸式的控制方式以及按键式的控制方式；在家庭中，随着智能设备的逐渐增加，用于控制家中其它所有智能电子设备的管家设备逐渐普及，现有技术中的管家设备大多通过智能便携设备遥控，部分通过语音控制的方式进行直接控制。
但现有技术的控制方式缺乏一定的安全性，不具备可靠的安全触发方式，可以响应知晓控制方式的任何人员发出的控制请求，且在使用时，由开发者预设的控制逻辑在长期使用时会产生过多的重复操作，同样的操作方式需要通过重复的步骤实现，且现有技术的语音控制方式往往存在较多的误触发，影响使用体验。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人机交互方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种人机交互方法及系统，包括：
安防触发模块，用于采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定；
语音反馈模块，用于当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析；
生理调控模块，用于采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应；
个性学习模块，用于根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
作为本发明的进一步方案：所述安防触发模块包括：
图像采集单元，用于采集并生成图像检测数据，所述图像采集单元的数量为多个，多个所述图像采集单元覆盖所述区块划分的多个子区块；
基础触发单元，用于对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备；
控制触发单元，用于当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
作为本发明的再进一步方案：所述控制触发单元包括：
人脸获取子单元，用于当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息；
人脸识别子单元，用于对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合；
交互响应子单元，用于当所述认证结果为符合时，输出个性化控制选项。
作为本发明的再进一步方案：所述语音反馈模块包括：
语音身份识别单元，用于对所述语音控制数据进行声纹特征的提取，并根据预设的声纹数据库对所述声纹特征进行检索判定，若符合，则执行所述语音识别程序。
作为本发明的再进一步方案：所述个性学习模块包括：
区块分发单元，用于获取所述控制信号，所述控制信号包括执行对象信息，所述执行对象信息包括执行对象的区块信息，根据所述区块信息对所述控制信号进行划分；
时间判断单元，用于获取区块分发后的所述控制信号的生成时间信息，根据所述生成时间信息以及预设的时间段对所述控制信号进行划分；
序列记录单元，用于对不同区块划分中不同时间段内的多个所述控制信号按执行次数正序排序，生成历史控制序列；
个性化更新单元，用于获取所述历史控制序列中预定数目个所述控制信号，并用于更新所述个性化控制选项，所述个性化控制选项与区块划分以及所述时间段一一对应。
本发明实施例旨在提供一种人机交互方法，其特征在于，包括步骤：
采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识别用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定；
当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析；
采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应；
根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
作为本发明的进一步方案：所述采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤具体包括：
采集并生成图像检测数据，所述图像检测数据包括多组，多组所述图像检测数据覆盖所述区块划分的多个子区域；
对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备；
当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
作为本发明的再进一步方案：所述当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤包括：
当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息；
对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合；
若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过安防触发模块、语音反馈模块、生理调控模块以及个性学习模块的设置，实现了对范围内人员出现自动响应完成基础控制，并激活语音程序以进行进一步的控制获取语执行的目的，相较于现有技术，基于图像识别的触发方式能够提供良好的安全性，降低语音控制的误触发概率，图像识别的基础触发能够有效的提高使用体验，进一步的，个性化学习模块能够提高用户基于移动设备的人体交互的体验，通过基于历史数据的学习，能够更精准的对用户的控制需求做出响应。
附图说明
图1为一种人机交互系统的结构组成框图。
图2为一种人机交互系统中安防触发模块的组成框图。
图3为一种人机交互系统中控制触发模块的组成框图。
图4为一种人机交互系统中个性学习模块的组成框图。
图5为一种人机交互方法的流程框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现方式进行详细描述。
如图1所述，为本发明一个实施例提供的一种人机交互系统，适用于家庭中的设备管家，通过无接触的交互方式实现对家庭中众多设备的控制，包括：
安防触发模块100，用于采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定。
本实施例中，安防触发模块是基于安防设备或是各种摄像头设置的，例如家中安装的安防摄像头以及电子设备的摄像头（如电脑前的摄像头），通常情况下，对于家庭管家等装置系统，人机交互的方式多为控制器控制，例如采用专门的遥控设备或是利用智能手机等移动设备进行控制，随着技术的发展，部分设备开始使用语音控制的方式来更加方便和随意的完成控制操作的步骤，无需手动的进行调节控制，但是这样存在语音误识别等多种问题，这里的安防触发模块100在使用时，当用户需要进行相关的控制时，通过将面部在互联的摄像装置中给出，用于系统的反应判断，从而输出控制选项（这里的输出并不是必须的，当然可以通过区域内的现实设备进行输出，可以起到控制引导的作用），这样可以有效的提高安全性。
语音反馈模块300，用于当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析。
本实施例中，这里的语音反馈模块则是与现有技术的控制方式相近的控制方式，通过获取使用者发出的语音信息，并对其进行内容的提取以获取控制的内容并响应通过局域网络或是直接连接的控制设备控制相关设备。
生理调控模块500，用于采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应。
本实施例中，所述环境控制标准用于表征用户的最佳所述生理状态数据与环境所述环境状态数据的对应关系，在使用时，可以通过传感器设备（包括在家庭环境中设置的传感器设备或是用户随身携带的智能手环、智能设备等）对用户的生理状态（包括用户的体表温度、心率状态、血氧血压等，当人体在不同的环境中时，为了维持身体状态，会通过激素改变这些生理因素，从而对用户的体感进行调节）进行监测，从而判断当前的环境（例如温度湿度）是否合适，从而自动的环境进行一定范围内的微调节。
个性学习模块700，用于根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
本实施例中，个性学习模块700的作用是对用户在不同时间段不同区域内的控制操作进行记录，从而便可以获得用户在不同区域和时间段的操作习惯，从而生成个性化控制选项，方便用户的控制选择。
如图2所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述安防触发模块100包括：
图像采集单元101，用于采集并生成图像检测数据，所述图像采集单元101的数量为多个，多个所述图像采集单元覆盖所述区块划分的多个子区块。
基础触发单元102，用于对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备。
控制触发单元103，用于当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
本实施例中，这里对安防触发模块100进行了进一步的说明，主要包括图像采集、基础触发以及控制触发三个部分功能的相关模块，在使用时，图像采集单元101可以视为摄像头等装置，（包括后台的数据处理的相关结构），基础触发单元102当检测到摄像头采集到的图像中有移动物体时，则根据室内环境选择性的控制室内灯具的开启，从而对室内进行光照补充，可以帮助摄像装置的图像采集，也能够方便用户在室内的行动等。
如图3所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述控制触发单元103包括：
人脸获取子单元1031，用于当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息。
人脸识别子单元1032，用于对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合。
交互响应子单元1033，用于当所述认证结果为符合时，输出个性化控制选项。
作为本发明另一个优选的实施例，所述语音反馈模块300包括：
语音身份识别单元，用于对所述语音控制数据进行声纹特征的提取，并根据预设的声纹数据库对所述声纹特征进行检索判定，若符合，则执行所述语音识别程序。
本实施例中，语音身份识别单元的作用是对获取到的语音控制数据进行身份的识别，语音身份识别单元的设置可以有效的起到安全保护的作用，当外人进入到室内的时候，具有一定的安全保护效果。
如图4所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述个性学习模块700包括：
区块分发单元701，用于获取所述控制信号，所述控制信号包括执行对象信息，所述执行对象信息包括执行对象的区块信息，根据所述区块信息对所述控制信号进行划分。
时间判断单元702，用于获取区块分发后的所述控制信号的生成时间信息，根据所述生成时间信息以及预设的时间段对所述控制信号进行划分。
序列记录单元703，用于对不同区块划分中不同时间段内的多个所述控制信号按执行次数正序排序，生成历史控制序列。
个性化更新单元704，用于获取所述历史控制序列中预定数目个所述控制信号，并用于更新所述个性化控制选项，所述个性化控制选项与区块划分以及所述时间段一一对应。
本实施例中，对个性学习模块700进行了说明，一片区域会划分为多个子区域（例如不同的房间），这些子区域会分别执行独立的控制，因此，对控制信号分区域并分时间段记录（对于同一用户的控制信号），这样就会形成控制的偏好，例如在某一时间段内进入某一房间时，常常偏向于某一控制的执行，以此为依据更新个性化控制选项。
如图5所示，本发明还提供了一种人机交互方法，其包含步骤：
S200，采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识别用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定。
S400，当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析。
S600，采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应。
S800，根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
作为本发明另一个优选的实施例，所述采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤具体包括：
采集并生成图像检测数据，所述图像检测数据包括多组，多组所述图像检测数据覆盖所述区块划分的多个子区域。
对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备。
当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
作为本发明另一个优选的实施例，所述当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤包括：
当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息。
对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合。
若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种人机交互系统，其特征在于，包括：
安防触发模块，用于采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识别用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定；
语音反馈模块，用于当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析；
生理调控模块，用于采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应；
个性学习模块，用于根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
2.根据权利要求1所述的人机交互系统，其特征在于，所述安防触发模块包括：
图像采集单元，用于采集并生成图像检测数据，所述图像采集单元的数量为多个，多个所述图像采集单元覆盖所述区块划分的多个子区块；
基础触发单元，用于对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备；
控制触发单元，用于当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
3.根据权利要求2所述的人机交互系统，其特征在于，所述控制触发单元包括：
人脸获取子单元，用于当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息；
人脸识别子单元，用于对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合；
交互响应子单元，用于当所述认证结果为符合时，输出个性化控制选项。
4.根据权利要求1所述的人机交互系统，其特征在于，所述语音反馈模块包括：
语音身份识别单元，用于对所述语音控制数据进行声纹特征的提取，并根据预设的声纹数据库对所述声纹特征进行检索判定，若符合，则执行所述语音识别程序。
5.根据权利要求1所述的人机交互系统，其特征在于，所述个性学习模块包括：
区块分发单元，用于获取所述控制信号，所述控制信号包括执行对象信息，所述执行对象信息包括执行对象的区块信息，根据所述区块信息对所述控制信号进行划分；
时间判断单元，用于获取区块分发后的所述控制信号的生成时间信息，根据所述生成时间信息以及预设的时间段对所述控制信号进行划分；
序列记录单元，用于对不同区块划分中不同时间段内的多个所述控制信号按执行次数正序排序，生成历史控制序列；
个性化更新单元，用于获取所述历史控制序列中预定数目个所述控制信号，并用于更新所述个性化控制选项，所述个性化控制选项与区块划分以及所述时间段一一对应。
6.一种人机交互方法，其特征在于，包括步骤：
采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项，所述认证识别用于根据预设的白名单对所述采集到的图像监测数据进行人脸检索判定；
当所述认证结果为符合时，则采集并生成语音控制数据，通过预设的语音识别程序对所述语音控制数据进行语意提取，生成控制信号并响应，所述语音识别程序用于对所述语音控制数据进行内容转文字、特征提取以及语意分析；
采集并生成用户生理状态数据，并根据预设的环境控制标准以及当前环境状态数据对所述用户生理状态数据进行比对分析，生成环境控制数据并响应；
根据预设的区块划分对所述控制信号按时间段记录，生成历史控制记录，所述历史控制记录用于更新所述个性化控制选项。
7.根据权利要求6所述的人机交互方法，其特征在于，所述采集并生成图像监测数据，根据预设的人脸识别程序对所述图像监测数据进行认证识别，若认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤具体包括：
采集并生成图像检测数据，所述图像检测数据包括多组，多组所述图像检测数据覆盖所述区块划分的多个子区域；
对所述图像检测数据进行运动体检测，若检测到运动物体，则生成基础控制信号并响应，所述基础控制信号用于控制灯具设备；
当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
8.根据权利要求7所述的人机交互方法，其特征在于，所述当检测到运动物体时，通过预设的人脸识别程序对所述运动物体进行认证识别，若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项的步骤包括：
当检测到运动物体时，对所述运动物体进行人脸检测，若检测到人脸，则获取所述人脸的面部信息；
对所述面部信息进行面部特征的提取，并根据预设的白名单对所述面部特征进行认证识别，生成认证结果，当所述面部特征在所述白名单中存在时，则所述认证结果为符合；
若所述认证结果为符合，则输出个性化控制选项。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210235679.7A CN114677727A (zh) | 2022-03-11 | 2022-03-11 | 一种人机交互方法及系统 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210235679.7A CN114677727A (zh) | 2022-03-11 | 2022-03-11 | 一种人机交互方法及系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2022
- 2022-03-11 CN CN202210235679.7A patent/CN114677727A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116913451A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 西南医科大学 | 一种医疗随访系统 |
| CN116913451B (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-28 | 西南医科大学 | 一种医疗随访系统 |
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