情绪监控和预警方法及系统技术方案

技术编号:14529243 阅读:104 留言:0更新日期:2017-02-02 11:47
本发明专利技术公开了一种情绪监控和预警方法及系统,该方法包括:获取用户图像,根据所述用户图像对用户进行身份识别;根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控;当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出。本发明专利技术能够提高用户与智能机器人的交互体验,增强机器人的智能化和人性化以满足用户越来越高的交互需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能机器人领域,尤其涉及一种情绪监控和预警方法及系统。
技术介绍
随着智能机器人产品的逐渐普及,更多的智能机器人走进家庭,成为孩子的玩伴和大人的管家。在智能机器人与用户进行交互时,大多数情况下是进行问题答复和生活辅助查询。在这种交互模式中,一般由用户主动发起话题,机器人根据用户发起的话题进行答复。然而具备这种交互功能的机器人仅是能够与用户进行对话,相对来说,其智能化和人性化较弱,降低了机器人与用户的交互需求。因此,亟需提供一种解决方案,能够提高用户与智能机器人的交互体验,增强智能机器人的智能化和人性化,以满足用户越来越高的交互需求。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题之一是需要提供一种能够提高用户与智能机器人的交互体验,增强机器人的智能化和人性化以满足用户越来越高的交互需求的解决方案。为了解决上述技术问题,本申请的实施例首先提供了一种情绪监控和预警方法,该方法包括:获取用户图像,根据所述用户图像对用户进行身份识别;根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控;当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出。优选地,所述异常情绪包括消沉情绪和极端情绪。优选地,通过如下步骤对用户情绪进行监控,设置第一阈值和第二阈值,当从所述用户的多模态输入信息中获取的情绪值在所述第一阈值与所述第二阈值之间时,判断为消沉情绪,当所述情绪值在所述第二阈值之上时,判断为极端情绪。优选地,当检测到异常情绪时,将预警发送到家长端。优选地,在根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出的步骤中,进一步包括:当用户身份为儿童时,若该用户处于消沉情绪时,则向家长端预警发送;若该用户处于极端情绪时,则向家长端预警发送的同时进行言语和/或肢体干预;当用户身份为成人时,若该用户处于异常情绪时,则对该用户进行言语和/或肢体干预。另一方面,本专利技术实施例还提供了一种情绪监控和预警系统,包括:身份识别模块,其配置为获取用户图像,根据所述用户图像对用户进行身份识别;情绪监控模块,其配置为根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控;多模态输出模块,其配置为当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出。优选地,所述异常情绪包括消沉情绪和极端情绪。优选地,所述情绪监控模块配置为,其通过执行如下操作对用户情绪进行监控,设置第一阈值和第二阈值,当从所述用户的多模态输入信息中获取的情绪值在所述第一阈值与所述第二阈值之间时,判断为消沉情绪,当所述情绪值在所述第二阈值之上时,判断为极端情绪。优选地,所述多模态输出模块配置为当检测到异常情绪时,将预警发送到家长端。优选地,所述多模态输出模块进一步配置为执行如下操作:当用户身份为儿童时,若该用户处于消沉情绪时,则向家长端预警发送;若该用户处于极端情绪时,则向家长端预警发送的同时进行言语和/或肢体干预;当用户身份为成人时,若该用户处于异常情绪时,则对该用户进行言语和/或肢体干预。与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:本专利技术实施例获取用户图像,根据用户图像对用户进行身份识别,然后根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控,当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出,能够进行情绪监控与预警,对异常情绪下的家庭成员进行安抚和劝解,提高了增强智能机器人的智能化和人性化,以满足用户越来越高的交互需求。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本专利技术的技术方案而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构和/或流程来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分。其中,表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,但并不构成对本申请技术方案的限制。图1是根据本专利技术实施例的情绪监控和预警系统的结构框图。图2是根据本专利技术实施例的情绪监控和预警方法的流程示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式,借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题,并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征,在不相冲突前提下可以相互结合,所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。另外,附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。现有的智能机器人一般只是与用户进行娱乐、沟通和交流,在家庭成员出现异常情绪,尤其是儿童出现异常情绪时,智能机器人不能进行任何处理措施,无法对儿童进行安抚和劝解以保护其身心健康。因此,本专利技术实施例提供一种能够对用户进行情绪监控与预警,对异常情绪下的家庭成员进行安抚和劝解的解决方案。在家庭场景中,本实施例的智能机器人会实时监控与分析每位家庭成员的情绪状态,并设置阈值及预警界限。当家庭成员有两位以上处于阈值以上的异常情绪状态(愤怒、焦躁、辱骂)时,进行肢体或言语干预。再比如在进行儿童陪伴与看护时,当发现儿童在较长一段时间内处于情绪异常状态(如闷闷不乐、焦虑、沉默),便会及时预警发送到家长端,提醒家长注意孩子的身心健康。更进一步,儿童出现极端情绪(如暴怒、哭泣)时,智能机器人也会尝试以言语或肢体动作干预儿童的状态,并发送警报给家长。(实施例)图1是根据本专利技术实施例的情绪监控和预警系统100的结构框图。如图1所示,本申请实施例的情绪监控和预警系统100,主要包括:身份识别模块110、情绪监控模块120以及多模态输出模块140。身份识别模块110,其配置为获取用户图像,根据用户图像对用户进行身份识别。具体地,身份识别模块110首先启动人脸检测与追踪。在检测到人脸后,通过智能机器人的摄像头获取视觉边界内的所有用户图像,利用人脸识别技术根据用户图像对用户身份进行识别以获取有关该用户的身份信息。更具体地,在机器人被唤醒后,身份识别模块110开始进行人脸检测,即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。然后,在检测到人脸后,进行人脸识别,即将已检测到的待识别的人脸与数据库中已知人脸图像进行比较匹配,得到相关信息。人脸识别可以采取提取人脸几何特征的方法和模板匹配的方法,本例中优先采取模板匹配的方法。人脸识别的具体过程包括:人脸图像获取、图像预处理、人脸特征的提取与选择以及进行分类决策。在通过上面一系列步骤从图片库中查找到匹配图片,并根据匹配图片确定用户身份后,调取有关于该用户的身份记录信息。其中,用户的身份记录信息包括姓名、家庭成员、年龄、职业等。例如,在通过人脸识别检测出用户是“麦克”时,则可以调取有关“麦克”的如下身份信息:姓名“麦克”、家庭成员“儿子”、年龄“5岁”等。当然,还可以检测出其他的成人家庭成员,此处不再赘述。由于本专利技术实施例预先针对不同的用户会设定不同的异常情绪应对模型,因此机器人在进行情绪监控和预警的过程中,需要通过身份识别模块110识别用户身份,以至在后面的处理过程中可以根据用户的特征,执行与不同用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种情绪监控和预警方法,包括:获取用户图像,根据所述用户图像对用户进行身份识别;根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控;当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出。

【技术特征摘要】
1.一种情绪监控和预警方法,包括:获取用户图像,根据所述用户图像对用户进行身份识别;根据该用户的多模态输入信息对用户情绪进行监控;当该用户出现异常情绪时,根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出。2.根据权利要求1所述的情绪监控和预警方法,其特征在于,所述异常情绪包括消沉情绪和极端情绪。3.根据权利要求2所述的情绪监控和预警方法,其特征在于,通过如下步骤对用户情绪进行监控,设置第一阈值和第二阈值,当从所述用户的多模态输入信息中获取的情绪值在所述第一阈值与所述第二阈值之间时,判断为消沉情绪,当所述情绪值在所述第二阈值之上时,判断为极端情绪。4.根据权利要求1~3任一项所述的情绪监控和预警方法,其特征在于,当检测到异常情绪时,将预警发送到家长端。5.根据权利要求2所述的情绪监控和预警方法,其特征在于,在根据预设的异常情绪应对模型,生成多模态输出数据并进行输出的步骤中,进一步包括:当用户身份为儿童时,若该用户处于消沉情绪时,则向家长端预警发送;若该用户处于极端情绪时,则向家长端预警发送的同时进行言语和/或肢体干预;当用户身份为成人时,若该用户处于异常情绪时,则对该用户进行言语和/或肢体干预。6.一种情绪监控和预警系统,包括:身份识别模...

【专利技术属性】
技术研发人员:栗安
申请(专利权)人:北京光年无限科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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