[发明专利]一种智能天花板的人机交互系统及其工作方法

权利要求书

1.一种智能天花板的人机交互系统的工作方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

人机交互系统包括微控制器、输入装置、输出装置、控制终端、供电箱，所述微控制器分别与所述输入装置、所述输出装置、所述控制终端、所述供电箱相连接，所述输入装置包括摄像头、数字拾音器、环境传感器，所述摄像头与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA1，所述开发板FPGA1上设置有人脸识别模块，所述人脸识别模块用于对来自所述摄像头的人脸特征信息进行融合分类并确认户主身份，然后发出信号给所述微控制器，所述数字拾音器与所述微控制器之间连接设置有开发板FPGA2，所述开发板FPGA2上设置有语音识别模块，所述输出装置包括空调、电视、信号灯、扬声器、智能窗帘、照明灯，所述语音识别模块用于对来自所述数字拾音器的声音信息进行语音情感分析并调整对话模式，然后发出信号给所述微控制器；

工作方法包括：

步骤SS1：所述摄像头采集人脸信息发送给所述人脸识别模块识别户主身份，若判断为户主，则进入户主模式，转入步骤SS2，否则判断为警报模式，转入步骤SS3；

步骤SS2：户主发出唤醒指令，所述语音识别模块识别唤醒词，所述信号灯闪烁提示户主输入语音指令，所述语音识别模块对户主输入的语音指令进行识别，若判断识别成功，转入步骤SS4，否则所述信号灯闪烁提示户主重新输入语音指令；

步骤SS3：所述微控制器通过WIFI无线网络自动接通户主的所述控制终端进行远程视频监控，由户主通过所述控制终端发送指令进行手动报警或者通过WIFI无线网络启动户主模式，转入步骤SS2；

步骤SS4：所述微控制器发出控制指令，执行户主要求；

所述步骤SS1还包括：首先，采集户主的人脸图像数据库进行特征训练获得人脸特征数据库；然后，所述摄像头实时采集图像或者视频进行人脸检测，采集人脸图像进行特征提取，再与所述人脸特征数据库进行特征匹配，最后输出匹配结果；

所述特征训练采用结合SFLA特性形成改进的跳跃算法，具体包括如下步骤：

步骤S1：确定最好蛙的周围感知区域：

newX_b＝X_b+r₁·W(w₁,w₂,…,w_s) (7)

w₁²+w₂²+…w_s²＝R² (8)

其中，W为最好蛙的感知向量，R为最好蛙的感知半径，X_w为最差个体，X_b为最好个体，newX_b为适应度函数，L为个体维数，w_s代表第S维感知向量；

步骤S2：确定具备减弱趋势学习因子的最差蛙更新策略：

newD＝ω(D+r₂(P_w-X_w))+r₃(newX_b-X_w) (9)

r₁、r₂和r₃均为[0,1]之间的随机数，决定了蛙跳跃的不确定性；ω为蛙的学习因子；P_w为最差蛙经过的最好位置；I为局部迭代次数；J为全局混合迭代次数；α为[1,30]之间的整数；

步骤S3：训练支持向量机，支持向量机训练用来求解支持向量a_i，进而求出权值X_w和阈值X_b，获取分类面。

2.根据权利要求1所述的一种智能天花板的人机交互系统的工作方法，其特征在于，所述步骤SS2还包括如下步骤：

步骤SS21：输入语音到所述数字拾音器进行预处理，然后进行特征提取，进行特征训练建立参考模式库；

步骤SS22：输入语音到所述数字拾音器进行预处理，然后进行特征提取，与所述步骤SS21建立的所述参考模式库进行模式匹配，输出识别结果。