智能识别方法、机器人及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及人工智能领域，公开了一种智能识别方法、机器人及计算机可读存储介质。本发明专利技术中，通过扫描并获取声源体的多帧图像，然后根据获取的声源体的多帧图像，判断声源体内部轮廓是否发生变化；当判定声源体内部轮廓未发生变化时，判定声源体为机器人，使得机器人能够识别出声源体为其他机器人。

Intelligent recognition method, robot and computer readable storage medium

The embodiment of the invention relates to the field of artificial intelligence, and discloses an intelligent identification method, a robot and a computer readable storage medium. In the invention, multi frame image and get the sound source by scanning the body, then according to the multi frame image acquisition source body, determine the internal contour of the sound source body is changed; when determining the internal contour of the sound source body did not change, determine the sound source for the robot, the robot can identify the sound source for other robots.

【技术实现步骤摘要】
智能识别方法、机器人及计算机可读存储介质
本专利技术实施例涉及人工智能领域，特别涉及智能识别方法、机器人及计算机可读存储介质。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence，简称“AI”)，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着人工智能时代的到来，机器人的数量日益增多，在生活中、工作中都能看到机器人的存在。专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：随着机器人数量的增多以及机器人在生活中扮演的角色越来越多，使得在很多时候，当其他机器人向某个机器人发出语音指令时，该机器人无法判断是其他机器人还是自然人发出的语音指令。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种智能识别方法及机器人及计算机可读存储介质，使得机器人能够识别出声源体为其他机器人。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种智能识别方法，包括：扫描并获取声源体的多帧图像；根据获取的声源体的多帧图像，判断声源体内部轮廓是否发生变化；当判定声源体内部轮廓未发生变化时，判定声源体为机器人。本专利技术的实施方式还提供了一种机器人，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的智能识别方法。本专利技术的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的智能识别方法。本专利技术实施方式相对于现有技术而言，通过扫描并获取声源体的多帧图像，然后根据获取的声源体的多帧图像，判断声源体内部轮廓是否发生变化，当判定声源体内部轮廓未发生变化时，判定声源体为机器人，由于机器人没有生命特征，因此其内部轮廓不会发生变化，当声源体内部轮廓未发生变化时，机器人能够判定声源体为其他机器人，即机器人能够识别其他机器人。另外，扫描并获取声源体的多帧图像之前，还包括：检测声源体的方向；根据检测到的声源体的方向，转动至面向声源体；扫描并获取声源体的多帧图像，具体包括：扫描声源体所在的方向；获取声源体的多帧图像。通过检测声源体的方向，转动至面向声源体扫描并获取声源体的多帧图像，使得获取的声源体的图像较完整，质量较高，且通过仅扫描声源体所在的方向，不用开启多角度扫描探头，节约成本。另外，在转动至面向所述声源体之后，扫描声源体所在的方向之前，还包括：检测声源体与机器人之间的距离；当检测到声源体与机器人之间的距离大于预设阈值时，缩小机器人与声源体之间的距离至预设阈值。通过缩小声源体与机器人之间的距离，使得扫描并获取的图像更加清晰，质量更高。另外，判断声源体内部轮廓是否发生变化具体为：判断声源体内部是否存在有规律变化的部位；当判定声源体内部存在有规律变化的部位时，智能识别方法还包括：截取声源体的变化部位图像；将截取的声源体的变化部位图像与预设心脏模型或预设肺部模型进行匹配；当所述声源体的变化部位图像与预设心脏模型或预设肺部模型匹配成功时，判定所述声源体为自然人。通过判定声源体内部存在有规律变化的部位，将有规律变化部位的图像与预设心脏模型或预设肺部模型进行匹配，匹配成功时，判定声源体为自然人，使得机器人还可以准确的识别出自然人。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是根据本专利技术第一实施方式的智能识别方法的具体流程图；图2是根据本专利技术第二实施方式的智能识别方法的具体流程图；图3是根据本专利技术第三实施方式的智能识别方法的具体流程图；图4是根据本专利技术第四实施方式的机器人的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。本专利技术的第一实施方式涉及一种智能识别方法。本实施方式的核心在于扫描并获取声源体的多帧图像；根据获取的声源体的多帧图像，判断声源体内部轮廓是否发生变化；当判定声源体内部轮廓未发生变化时，判定声源体为机器人。通过扫描并获取声源体的多帧图像，然后根据获取的声源体的多帧图像，判断声源体内部轮廓是否发生变化，当判定声源体内部轮廓未发生变化时，判定声源体为机器人，由于机器人没有生命特征，因此其内部轮廓不会发生变化，当声源体内部轮廓未发生变化时，机器人能够判定声源体为其他机器人，即机器人能够识别其他机器人。下面对本实施方式的智能识别方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。本专利技术的第一实施方式涉及一种智能识别方法。具体流程如图1所示。步骤101：扫描并获取声源体的多帧图像。具体来说，在接收到语音指令时，可以采用超声波成像技术扫描声源体并获取声源体的多帧图像。其中，超声波为振动频率每秒大于20kHZ，超过人耳听觉上限的机械振动波，能成束发射，以纵波的形式向远方传导。当超声波入射到比波长大的界面且有一定的声阻差时，就会产生反射，能够清楚显示体表及内部器官的形态及轮廓。因此，采用超声成像技术扫描声源体，可以获取清楚的声源体内部器官的形态及轮廓。其中，扫描所用超声波频率一般为2.5MHZ至10MHZ之间。步骤102：判断声源体内部是否存在有规律变化的部位。当判定为是时，进入步骤103；当判定为否时，进入步骤107。具体来说，由于通过采用超声成像技术扫描声源体，可以获取清楚的声源体内部器官的形态及轮廓，因此，将获取的多帧图像进行对比，可以从声源体内部器官的轮廓大小变化来判断是否存在有规律变化的部位。优选地，获取的多帧图像可以为间隔固定时间获取的三帧或三帧以上图像，固定时间优选地可以设置为0.5秒。当判定声源体内部器官的轮廓大小变化属于有规律的变化时，进入步骤103。步骤103：截取声源体的变化部位图像。具体来说，在根据获取的多帧图像的对比，判定声源体内部器官的轮廓大小变化属于有规律的变化后，则根据图像的对比判断发生有规律变化的部位位于图像的哪个部分，截取发生有规律变化的声源体的器官部位的图像。优选地，还可以在截取声源体的变化部位图像之前，将获取的多帧图像进行对比，选择图像较清晰、完整的一帧图像进行截取。步骤104：将截取的声源体的变化部位图像与预设心脏模型或预设肺部模型进行匹配。步骤105：判断匹配是否成功。当判定为是时，进入步骤106；当判定为否时，进入步骤107。步骤106：判定声源体为自然人。具体来说，将声源体的变化部位图像与预设的心脏模型或者肺部模型进行匹配，已知声源体的变化部位图像为心脏或肺部图像，且该变化部位图像同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以计算出该声源体的变化部位图像与预设的心脏模型或者肺部模型的匹配率。当匹配率达到预设值及以上时，即代表匹配成功。优选地，预设值可以为80％，即当声源体的变化部位图像与预设的心脏模型或者肺部模型的匹配率达到80％及以上时，则匹配成功，可以判定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能识别方法，应用于机器人，其特征在于，包括：扫描并获取声源体的多帧图像；根据获取的所述声源体的多帧图像，判断所述声源体内部轮廓是否发生变化；当判定所述声源体内部轮廓未发生变化时，判定所述声源体为机器人。

【技术特征摘要】
1.一种智能识别方法，应用于机器人，其特征在于，包括：扫描并获取声源体的多帧图像；根据获取的所述声源体的多帧图像，判断所述声源体内部轮廓是否发生变化；当判定所述声源体内部轮廓未发生变化时，判定所述声源体为机器人。2.根据权利要求1所述的智能识别方法，其特征在于，所述扫描并获取声源体的多帧图像具体为：采用超声成像技术扫描并获取声源体的多帧图像。3.根据权利要求1所述的智能识别方法，其特征在于，所述扫描并获取声源体的多帧图像之前，还包括：检测所述声源体的方向；根据检测到的所述声源体的方向，转动至面向所述声源体；所述扫描并获取声源体的多帧图像，具体包括：扫描所述声源体所在的方向；获取所述声源体的多帧图像。4.根据权利要求3中所述的智能识别方法，其特征在于，在所述转动至面向所述声源体之后，扫描所述声源体所在的方向之前，还包括：检测所述声源体与所述机器人之间的距离；当检测到所述声源体与所述机器人之间的距离大于预设阈值时，缩小所述机器人与所述声源体之间的距离至预设阈值。5.根据权利要求4所述的智能识别方法，其特征在于，所述检测所述声源体与所述机器人之间的距离具体为：采用红外传感器或超声波传感器检测所述声源体与所述机器人之间的距离。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶巧莉，王文斌，李承敏，包振毅，周金虎，禹杰，李亚军，林虎，安丽朋，黄俊岚，余登武，
申请(专利权)人：上海与德通讯技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31