【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能玩具交互领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别系统及方法。
技术介绍
1、玩具交互动作识别主要运用了人机交互，人机交互是指研究系统与用户之间的交互关系，提高系统的可用性和用户友好性；系统宽泛上指各种机器设备或是计算机化的系统和软件；用户可通过人机交互界面与系统友好互动；通常机器人身上会安装一个显示屏，用户可通过显示屏与机器人互动，交换信息。
2、现有的用于玩具的交互识别方面的改进，通常是对交互识别中的语音识别进行改进，比如在申请公开号为cn113920993a的中国专利中，公开了一种语音交互毛绒玩具的智能唤醒方法及装置，该方案就是通过提供的语音交互毛绒玩具的智能唤醒方法，使语音交互毛绒玩具具有主动性，提升了用户体验，其他的用于玩具的交互识别方面的改进，通常是通过录用影像直接输入至常规的卷积神经网络等机器学习算法中，并仅以手势进行交互动作，这会导致玩具在与用户交互时无法准确地捕捉用户的动作信息从而无法及时作出回应从而影响用户体验，鉴于此，有必要对现有的玩具交互动作识别技术进行改进。
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【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于：
2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于，所述将第一用户影像处理得到第一图像帧数特征或将所述第二用户影像处理得到第二图像帧数特征采用以下方法，所述第一图像帧数特征或所述第二图像帧数特征通过所述第一用户影像或所述第二用户影像在第i秒对应第f帧图片以图片左下角为原点构建的笛卡尔坐标系横坐标为x列的灰度值、所述第一用户影像或所述第二用户影像在第i秒对应第f帧图片以图片左下角为原点构建的笛卡尔坐标系横坐标为y行的图像灰度值获取。
3.如权利要求2所述的一种...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于：
2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于，所述将第一用户影像处理得到第一图像帧数特征或将所述第二用户影像处理得到第二图像帧数特征采用以下方法，所述第一图像帧数特征或所述第二图像帧数特征通过所述第一用户影像或所述第二用户影像在第i秒对应第f帧图片以图片左下角为原点构建的笛卡尔坐标系横坐标为x列的灰度值、所述第一用户影像或所述第二用户影像在第i秒对应第f帧图片以图片左下角为原点构建的笛卡尔坐标系横坐标为y行的图像灰度值获取。
3.如权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于，通过第一图像帧数特征、第一触觉特征、第一距离特征以及玩具使用者性别而确定的压力调整系数和温度调整系数和帧数调整系数确定第一玩具交互特征。
4.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别方法，其特征在于，通过第二图像帧数特征、第二触觉特征、第二距离特征以及玩具使用者性别而确定的压力调整系数和温度调整系数和帧数调整系数确定第二玩具交互特征。
5.一种基于卷积神经网络的玩具交互动作识别系统，其特征在于，玩具交互动...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦春花，
申请(专利权)人：广东幸福小屋玩具有限公司，
类型：发明
国别省市：
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