基于人工智能的客服表情演练方法及相关设备技术

本发明专利技术涉及人工智能，提供一种基于人工智能的客服表情演练方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：采集客服的人脸视频；检测出人脸视频中的多张人脸图像；对于非正脸人脸图像，采用3D重建参数提取模型提取出3D重建参数，基于3D重建参数重建出正脸人脸图像；识别正脸人脸图像得到客服的服务领域，并获取服务领域对应的多个能力评分阈值；识别正脸人脸图像中的多个表情，根据多个表情及多个能力评分阈值计算客服的多个服务能力评分；根据多个服务能力评分分析客服是否需要进行下一轮表情演练。本发明专利技术可应用于智慧政务中，能够个性化对不同服务领域的客服进行表情演练。此外本发明专利技术还涉及区块链技术领域，多个能力评分阈值可存储于区块链中。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的客服表情演练方法及相关设备
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的客服表情演练方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着社会的现代化发展和互联网技术的不断创新，客服人员已经成为不可或缺的社会角色。客服部门是企业和客户联系的窗口，其服务质量的好坏对企业的发展影响深远。现有技术中，虽有通过表情识别技术来识别客服在服务客户的时候的表情，根据表情识别结果对客服的服务质量进行考核。然而，这种考核具有滞后性，导致考核效率较低；此外，对于非正脸人脸图像，则无法识别出表情。此外，现有技术中缺乏一个统一的平台，能够自动对客服进行表情演练，且针对不同的服务行业提供不同的考核标准。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的客服表情演练方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了非正脸人脸图像的表情识别及实现了根据不同服务领域的多个能力评分阈值对对应服务领域内的客服个性化和定制化的表情演练。本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的客服表情演练方法，所述方法包括：响应于客服的表情演练请求，启动视频采集设备采集所述客服的人脸视频；调用人脸检测模型检测出所述人脸视频中的多张人脸图像，并判断每张人脸图像是否为正脸人脸图像；输入非正脸人脸图像至预先训练好的3D重建参数提取模型中以提取出所述非正脸人脸图像中的3D重建参数，并基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像；调用人脸识别模型识别所述正脸人脸图像得到所述客服的服务领域，并获取与所述服务领域对应的多个能力评分阈值；调用表情识别模型识别每张正脸人脸图像中的多个表情，并根据所述多个表情及所述多个能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分；根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述方法包括：显示客服演练交互界面；接收所述客服演练交互界面中输入的服务领域及多个能力评分阈值；关联存储所述服务领域及所述多个能力评分阈值。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述根据所述多个表情及所述多个能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分包括：对所述多个表情进行分类；对于同一种表情类别，计算出现的数量，作为对应表情的计数值；通过预设表情演练考核模型根据每种表情类别对应的计数值及对应的能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像包括：获取平均脸及与所述平均脸对应的基准向量；根据所述3D重建参数及所述基准向量计算调整参数；根据所述调整参数对所述平均脸进行调整得到正脸人脸图像。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练包括：判断所述多个服务能力评分中的每一个服务能力评分是否大于预设基准值；当所述多个服务能力评分中的每一个服务能力评分大于所述预设基准值时，确定所述客服不需要进行下一轮的表情演练；当所述多个服务能力评分中的任意一个服务能力评分小于或者等于所述预设基准值时，确定所述客服需要进行下一轮的表情演练。根据本专利技术的一个可选的实施例，在所述确定所述客服需要进行下一轮的表情演练之后，所述方法还包括：获取小于或者等于所述预设基准值的目标服务能力评分；确定与所述目标服务能力评分对应的目标表情；显示所述目标表情。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述方法还包括：当确定所述客服不需要进行下一轮的表情演练时，发送第一通知信息至与所述客服对应的设备；当确定所述客服需要进行下一轮的表情演练时，开启下一轮的表情演练，并计算所述客服进行表情演练的轮数；当所述轮数大于预设轮数阈值时，发送第二通知信息至与所述客服对应的设备。本专利技术的第二方面提供一种基于人工智能的客服表情演练装置，所述装置包括：视频采集模块，用于响应于客服的表情演练请求，启动视频采集设备采集所述客服的人脸视频；人脸检测模块，用于调用人脸检测模型检测出所述人脸视频中的多张人脸图像，并判断每张人脸图像是否为正脸人脸图像；人脸重建模块，用于输入非正脸人脸图像至预先训练好的3D重建参数提取模型中以提取出所述非正脸人脸图像中的3D重建参数，并基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像；领域识别模块，用于调用人脸识别模型识别所述正脸人脸图像得到所述客服的服务领域，并获取与所述服务领域对应的多个能力评分阈值；评分计算模块，用于调用表情识别模型识别每张正脸人脸图像中的多个表情，并根据所述多个表情计算所述客服的多个服务能力评分；演练分析模块，用于根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练。本专利技术的第三方面提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述基于人工智能的客服表情演练方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于人工智能的客服表情演练方法。综上所述，本专利技术所述的基于人工智能的客服表情演练方法、装置、计算机设备及存储介质，通过开发一套表情演练平台，实现了非正脸人脸图像的表情识别及能够适用于不同服务领域的客服进行表情演练，让服务领域的管理者自行配置多个能力评分阈值，使得对客服的表情演练更具针对性和定向化，考核效率高；此外，在客服上岗之前，先对客服进行表情演练，使得对客服的表情考核具有先见性，考核具有实际意义。本专利技术实现了根据不同服务领域的多个能力评分阈值对对应服务领域内的客服个性化和定制化的表情演练。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于人工智能的客服表情演练方法的流程图。图2是本专利技术实施例二提供的基于人工智能的客服表情演练装置的结构图。图3是本专利技术实施例三提供的计算机设备的结构示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。所述基于人工智能的客服表情演练方法应用于计算机设备中，相应地，所述基于人工智能的客服表情演练装置由所述计算机设备执行。图1是本专利技术实施例一提供的基于人工智能的客服表情演练方法的流程图。所述基于人工智能的客服表情演练方法，可应用于智慧政务中，用以提高政务中的服务人员的服务能力，从而促进智慧城市的建设。所述基于人工智能的客服表情演练方法具体包括以下步骤，根据不同的需求本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述方法包括：/n响应于客服的表情演练请求，启动视频采集设备采集所述客服的人脸视频；/n调用人脸检测模型检测出所述人脸视频中的多张人脸图像，并判断每张人脸图像是否为正脸人脸图像；/n输入非正脸人脸图像至预先训练好的3D重建参数提取模型中以提取出所述非正脸人脸图像中的3D重建参数，并基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像；/n调用人脸识别模型识别所述正脸人脸图像得到所述客服的服务领域，并获取与所述服务领域对应的多个能力评分阈值；/n调用表情识别模型识别每张正脸人脸图像中的多个表情，并根据所述多个表情及所述多个能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分；/n根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于客服的表情演练请求，启动视频采集设备采集所述客服的人脸视频；
调用人脸检测模型检测出所述人脸视频中的多张人脸图像，并判断每张人脸图像是否为正脸人脸图像；
输入非正脸人脸图像至预先训练好的3D重建参数提取模型中以提取出所述非正脸人脸图像中的3D重建参数，并基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像；
调用人脸识别模型识别所述正脸人脸图像得到所述客服的服务领域，并获取与所述服务领域对应的多个能力评分阈值；
调用表情识别模型识别每张正脸人脸图像中的多个表情，并根据所述多个表情及所述多个能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分；
根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练。


2.如权利要求1所述的基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述方法包括：
显示客服演练交互界面；
接收所述客服演练交互界面中输入的服务领域及多个能力评分阈值；
关联存储所述服务领域及所述多个能力评分阈值。


3.如权利要求2所述的基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述根据所述多个表情及所述多个能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分包括：
对所述多个表情进行分类；
对于同一种表情类别，计算出现的数量，作为对应表情的计数值；
通过预设表情演练考核模型根据每种表情类别对应的计数值及对应的能力评分阈值计算所述客服的多个服务能力评分。


4.如权利要求1所述的基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述基于所述3D重建参数重建出正脸人脸图像包括：
获取平均脸及与所述平均脸对应的基准向量；
根据所述3D重建参数及所述基准向量计算调整参数；
根据所述调整参数对所述平均脸进行调整得到正脸人脸图像。


5.如权利要求1至4中任意一项所述的基于人工智能的客服表情演练方法，其特征在于，所述根据所述多个服务能力评分分析所述客服是否需要进行下一轮的表情演练包括：
判断所述多个服务能力评分中的每一个服务能力评分是否大于预设基准值；
当所述多个服务能力评分中的每一个服务能力评分大于所述预设基准值时，确定所述客服不需要进行下一轮的表...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏若常，周长川，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44