一种机器人表情调用方法和家用机器人技术

本申请公开了一种机器人表情调用方法和家用机器人。用户可以委托机器人对监督目标针对监督事项进行监督，机器人获取监督信息后，依据该监督信息对监督目标进行跟踪拍摄，并通过图像处理判断监督目标是否完成了监督事项。在监督目标按照监督信息完成了监督事项的情况下，调用开心表情与监督目标互动并进行相应的鼓励；在监督目标没有按照监督信息完成了监督事项的情况下，调用生气表情与监督目标互动并进行相应的激励。如此，丰富了机器人的表达方式，使得家用机器人不再局限于简单地执行任务，还能够完成一些更加智能和高级的沟通服务。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人表情调用方法和家用机器人
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种机器人表情调用方法和家用机器人。
技术介绍
机器人是近年来发展起来的综合学科。它集中了机械工程、电子工程、计算机工程、自动控制工程以及人工智能等多种学科的最新科研成果，代表了机电一体化的最高成就。随着科学技术的发展，智能专业服务机器人也已经从小说和电影中逐渐走进人们的日常生活、工业农业生产以及医疗服务、国防事业等。而智能家用服务机器人只处在初级发展阶段。人们愈发忙碌的现代生活亟需智能家用服务机器人来对家庭生活中的日常琐事进行服务，如设定闹钟、管理家电开关、开关窗帘等。但是目前的智能家用服务机器人仅限于执行主人下达的命令，缺少与主人的交流互动，缺少表情和语言的表达功能，不能执行更高级的服务项目。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种机器人表情调用方法和机器人，可以丰富了机器人的表达方式，使得家用机器人不再局限于简单地执行任务，还能够完成一些更加智能和高级的沟通服务。第一方面，本申请实施例提供了一种机器人表情调用方法，该方法包括：获取用户输入或发送的监督信息，所述监督信息包括监督目标、监督事项和监督时间段；在所述监督时间段内对所述监督目标进行跟踪拍摄，获取跟踪图像；利用卷积神经网络图像处理技术提取所述跟踪图像的图像特征，得到所述跟踪图像的图像特征图，所述图像特征图中包含多个图像元素；对所述图像特征图中的所述图像元素进行内容识别，得到内容识别结果，依据所述内容识别结果进行图像元素之间的动作预测，得到监督结果；在所述监督结果符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示开心表情库中的开心表情；在所述监督结果不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示生气表情库中的生气表情。可以理解，本申请公开了一种机器人表情调用方法和家用机器人。用户可以委托机器人对监督目标针对监督事项进行监督，机器人获取监督信息后，依据该监督信息对监督目标进行跟踪拍摄，并通过图像处理判断监督目标是否完成了监督事项。在监督目标按照监督信息完成了监督事项的情况下，调用开心表情与监督目标互动并进行相应的鼓励；在监督目标没有按照监督信息完成了监督事项的情况下，调用生气表情与监督目标互动并进行相应的激励。如此，丰富了机器人的表达方式，使得家用机器人不再局限于简单地执行任务，还能够完成一些更加智能和高级的沟通服务。作为一种可选的实施方式，所述对所述图像特征图中的所述图像元素进行内容识别，包括：对所述图像元素进行内容分类预测得到分类结果，对所述图像元素的位置进行预测得到预测位置；所述依据所述内容识别结果进行图像元素之间的动作预测，得到监督结果包括：依据所述分类结果和所述预测位置进行所述图像元素之间的动作预测，得到所述监督结果。可以理解，处理器首先对跟踪图像中的图像元素进行内容和位置识别，随后再根据位置关系判断元素间的动作关系，从而便可以判断出监督目标是否执行了监督事项的动作，得到上述监督结果。作为一种可选的实施方式，在所述得到监督结果之后，所述机器人表情调用方法还包括：将所述监督结果记录于监督完成情况文件中，所述监督完成情况文件记录有所述用户所创建的每一项监督事项的完成结果和完成时间；所述机器人表情调用方法还包括：接收用户发出的监督分析指令和分析时间段；根据所述分析时间段内所述监督完成情况文件所记录的监督事项的完成结果和完成时间，分析所述监督目标在所述分析时间段内的执行态度。可以理解，机器人将每一次的监督结果都记录下来，形成监督完成情况文件。根据监督完成情况文件中的记录，可以对监督目标的执行态度进行有效的分析，有利于辅助用户更加深入地掌握监督事项的完成情况。作为一种可选的实施方式，所述机器人表情调用方法还包括：在所述监督结果符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放赞扬语音库中的赞扬语音；在所述监督结果不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放鼓励语音库中的鼓励语音。可以理解，除了通过设置机器人面部的显示器展示对应的表情与监督目标进行互动之外，还可以通过语言方式与监督目标进行适当的沟通互动。丰富了人机交流的渠道，有利于更多方面地对监督目标进行监督反馈。作为一种可选的实施方式，在所述通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示生气表情库中的生气表情之后，在所述通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放鼓励语音库中的鼓励语音之后，所述机器人表情调用方法还包括：在延续监督时间段内对所述监督目标进行继续跟踪拍摄，获取继续跟踪图像；利用卷积神经网络图像处理技术提取所述继续跟踪图像的图像特征，得到所述继续跟踪图像的延续图像特征图，所述延续图像特征图中包含多个延续图像元素；对所述延续图像特征图中的所述延续图像元素进行内容识别，得到延续内容识别结果，依据所述延续内容识别结果进行延续图像元素之间的动作预测，得到延续监督结果。可以理解，在第一次监督任务完成后，机器人可以继续对没有按照监督信息完成任务的监督目标继续进行跟踪拍摄，并按照上述图像处理方法对监督目标是否按照监督信息完成监督事项做出判断，得到上述延续监督结果。作为一种可选的实施方式，在所述依据所述延续内容识别结果进行延续图像元素之间的动作预测，得到延续监督结果之后，所述机器人表情调用方法还包括：在所述延续监督结果仍不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示愤怒表情库中的愤怒表情，通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放批评语音库中的批评语音。可以理解，根据上述延续监督结果，如果监督目标仍然没有按照监督信息完成对应的监督事项，则升级机器人的表情和语言反馈，进一步地刺激监督目标完成监督事项。作为一种可选的实施方式，在所述通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示愤怒表情库中的愤怒表情之后，所述机器人表情调用方法还包括：通过通信设备向所述用户的终端设备发送监督失败的提示信息；或者，通过通信设备向所述用户的终端设备发起视频通话请求或语音通话请求。可以理解，在机器人判断出监督目标始终没有按照上述监督信息完成对应的监督事项的情况下，则可以通过通信设备给设定上述监督信息的用户以信息提示，由用户人工解决问题。作为一种可选的实施方式，在所述获取用户输入或发送的监督信息之后，所述在延续监督时间段内对所述监督目标进行继续跟踪拍摄之前，所述机器人表情调用方法还包括：获取用户输入或发送的延续时间；将所述监督信息中的所述监督时间段之后的延续时间确认为所述延续监督时间段；将所述延续监督时间段记录于所述监督信息中。可以理解，上述延续监督的时间可由用户自己设定。作为一种可选的实施方式，在所述通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示开心表情库中的开心表情之前，在所述通过设置于所述机器人面部的显示器向所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人表情调用方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入或发送的监督信息，所述监督信息包括监督目标、监督事项和监督时间段；/n在所述监督时间段内对所述监督目标进行跟踪拍摄，获取跟踪图像；/n利用卷积神经网络图像处理技术提取所述跟踪图像的图像特征，得到所述跟踪图像的图像特征图，所述图像特征图中包含多个图像元素；/n对所述图像特征图中的所述图像元素进行内容识别，得到内容识别结果，依据所述内容识别结果进行图像元素之间的动作预测，得到监督结果；/n在所述监督结果符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示开心表情库中的开心表情；/n在所述监督结果不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示生气表情库中的生气表情。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人表情调用方法，其特征在于，包括：
获取用户输入或发送的监督信息，所述监督信息包括监督目标、监督事项和监督时间段；
在所述监督时间段内对所述监督目标进行跟踪拍摄，获取跟踪图像；
利用卷积神经网络图像处理技术提取所述跟踪图像的图像特征，得到所述跟踪图像的图像特征图，所述图像特征图中包含多个图像元素；
对所述图像特征图中的所述图像元素进行内容识别，得到内容识别结果，依据所述内容识别结果进行图像元素之间的动作预测，得到监督结果；
在所述监督结果符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示开心表情库中的开心表情；
在所述监督结果不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示生气表情库中的生气表情。


2.根据权利要求1所述的机器人表情调用方法，其特征在于，
所述对所述图像特征图中的所述图像元素进行内容识别，包括：
对所述图像元素进行内容分类预测得到分类结果，对所述图像元素的位置进行预测得到预测位置；
所述依据所述内容识别结果进行图像元素之间的动作预测，得到监督结果包括：依据所述分类结果和所述预测位置进行所述图像元素之间的动作预测，得到所述监督结果。


3.根据权利要求1所述的机器人表情调用方法，其特征在于，
在所述得到监督结果之后，所述机器人表情调用方法还包括：
将所述监督结果记录于监督完成情况文件中，所述监督完成情况文件记录有所述用户所创建的每一项监督事项的完成结果和完成时间；
所述机器人表情调用方法还包括：
接收用户发出的监督分析指令和分析时间段；
根据所述分析时间段内所述监督完成情况文件所记录的监督事项的完成结果和完成时间，分析所述监督目标在所述分析时间段内的执行态度。


4.根据权利要求1所述的机器人表情调用方法，其特征在于，
所述机器人表情调用方法还包括：
在所述监督结果符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放赞扬语音库中的赞扬语音；
在所述监督结果不符合所述监督事项的情况下，通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放鼓励语音库中的鼓励语音。


5.根据权利要求4所述的机器人表情调用方法，其特征在于，
在所述通过设置于所述机器人面部的显示器向所述监督目标展示生气表情库中的生气表情之后，在所述通过设置于所述机器人嘴部的扬声器向所述监督目标循环播放鼓励语音库中的鼓励语音之后，所述机器人表情调用方法还包括：
在延续监督时间段内对所述监督目标进行继续跟踪拍摄，获取继续跟踪图像；
利用卷积神经网络图像处理技术提取所述继续跟踪图像的图像特征，得到所述继续跟踪图像的延续图像特征图，所述延续图像特征图中包含多个延续图像元素；
对所述延续图像特征图中的所述延续图像元素进行内容识别，得到延续内容识别结果，依据所述延续内容识别结果进行延续图像元素之间的动作预测，得到延续监督结果。


6.根据权利要求5所述的机器人表情调用方法，其特征在于，
在所述依据所述延续内容识别结果进行延续图像元素之间的动作预测，得到延续监督结果之后，所述机器人表情调用方法还包括：
在所述延续监督...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘娴，
申请(专利权)人：刘娴，
类型：发明
国别省市：广东;44