科创中国

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。

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。

工业制造领域

在自动化生产线中，机器人可通过这种方法精准地检测和控制自身运动，实现对复杂零部件的高效装配。例如，在汽车发动机装配过程中，机器人能够根据零部件的位置和形状，通过智能运动检测实时调整抓取和安装动作，提高装配精度和效率。

对于危险环境下的工业操作，如化工、核工业等，机器人可以利用神经网络的学习能力，更好地适应复杂多变的环境，完成物料搬运、设备巡检等任务。通过智能运动控制，机器人能够灵活躲避障碍物，确保自身安全和工作的顺利进行。

服务机器人领域

在家庭服务机器人中，如清洁机器人、陪伴机器人等，这种方法可以让机器人更智能地在室内环境中移动。清洁机器人能够根据家具布局和地面状况，动态规划清洁路径，避开儿童玩具、宠物等障碍物；陪伴机器人可以根据人的动作和位置，主动靠近或跟随，提供更贴心的服务。

在医疗服务机器人方面，用于病房护理的机器人可以准确地将药品、医疗器械送到指定位置。例如，在手术室内，辅助机器人可以根据手术进程和医生的操作需求，精确地传递手术工具，提高手术效率和安全性。

教育和娱乐领域

在教育机器人中，通过智能运动检测与控制，机器人可以与学生进行更具互动性的教学活动。例如，机器人可以根据学生的动作和表情，调整自己的演示方式，如在机器人编程教学中，更直观地展示动作指令的效果。

在主题公园或娱乐场所的表演机器人中，该方法可以实现更加复杂、精准的舞蹈和表演动作，为观众带来更精彩的视觉体验。

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。

本发明的优点是：最大化利用交互机器人硬件设备资源，使用传统特征与分类器快速地对人眼进行检测，计算量小；使用神经网络完成对人眼行为精确分析，准确率高；最终有限状态机算法完成状态转换，实时性强，灵敏度高。

技术转让，许可，合作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，能够尽快承接此项目。