一种基于神经网络的交互机器人智能运动检测与控制方法

发布时间: 2024-10-22

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

生物与新医药技术,医药生物技术

成果介绍

本发明要克服上述现有技术的缺点，提供一种一种基于神经网络的交互机器人智能运动检测与控制。本发明利用计算机视觉，神经网络，人工智能方法解决问题，最终完成系统的设计与实现。使用检测快速，计算复杂度较低的Haar-like特征与Adaboost分类器作为人脸、人眼检测工具。使用卷积神经网络CNN作为人眼二次筛选与空间特征提取工具，使用长短期记忆神经网络LSTM作为时间特征提取工具，具备非常高的准确性与鲁棒性。使用有限状态机FSM作为运动状态控制算法，具备快速反应能力。

成果亮点

一种基于神经网络的交互机器人智能运动检测与控制方法，使用传统特征工程和分类器作为人眼部位初步定位，神经网络作为行为高效识别，引入有限状态机实现状态快速转换。阶段一提取Haar‑like特征并结合Adaboost级联分类器完成交互机器人人脸识别，脸部人眼识别，同时采用卷积神经网络进行人眼二次检测与筛选。阶段二，计算双眼光流图，使用CNN提取空域特征，LSTM提取时域特征，完成人眼行为识别。阶段三使用有限状态机FSM完成状态装换。该系统检测精度高，状态转换快速。

团队介绍

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2024-10-23

李静想

保定市知识产权协会

技术经理人

综合评价

该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于当前政策要求，转化成熟度很高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。技术转让，所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接次项目。

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