[发明专利]一种用户意图识别方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供了一种用户意图识别方法、装置、设备和存储介质。方法包括：获取用户的多个注视点位置信息；获取物体的二维质心坐标信息；获取用户的抓握位置信息；通过滑动窗口技术、用户的多个注视点位置信息以及物体的二维质心坐标信息计算第一距离；通过滑动窗口技术、用户的多个注视点位置信息以及用户的抓握位置信息计算至少两个第二距离向量；通过滑动窗口技术计算用户的多个注视点位置信息的方差，得到第一方差；将第一距离、第二距离向量以及第一方差输入至训练好的分类器，得到分类结果；根据分类结果得到用户意图。提高了意图识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种用户意图识别方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

抓握是人类日常生活中一个重要的动作，但是因为中风，肢体损伤，帕金森疾病而导致上肢功能受损的患者无法自己实现抓握动作。诸如外肢体，外骨骼，智能假肢等可穿戴机器人能够用来帮助这些患者实现抓握功能。识别抓握意图则是控制可穿戴机器人的前提。目前已有的识别人类抓握意图的方法可以分为三类：基于肌电信号(EEG)的方法，基于脑电的方法(EEG)和基于肢体动作的方法。但是对于已经失去肢体运动能力的患者，他们的意图无法通过这种方式进行测量。

发明内容

本发明要解决的技术问题的用户意图预测不准确的问题，是提供一种用户意图识别方法，包括：

获取用户的多个注视点位置信息；

获取物体的二维质心坐标信息；

获取用户的抓握位置信息；

通过滑动窗口技术、所述用户的多个注视点位置信息以及所述物体的二维质心坐标信息计算第一距离；

通过滑动窗口技术、所述用户的多个注视点位置信息以及所述用户的抓握位置信息计算至少两个第二距离向量；

通过滑动窗口技术计算所述用户的多个注视点位置信息的方差，得到第一方差；

将所述第一距离、所述第二距离向量以及所述第一方差输入至训练好的分类器，得到分类结果；

根据所述分类结果得到用户意图。

在一些可能的设计中，所述获取用户的多个注视点位置信息，包括：

通过眼动仪获取用户的多张输入图像；

通过F(t_i)＝(f_x(t_i),f_y(t_i))获取用户的多个注视点位置信息,其中t_i表示对应第i帧所述注视图像的时刻,f_x(t_i)表示在第i帧所述注视图像的二维注视横坐标，f_y(t_i)表示在第i帧所述注视图像的二维注视纵坐标，F(t_i)表示所述注视点位置信息。

在一些可能的设计中，所述获取物体的二维质心坐标信息，包括：

将所述多张输入图像输入至训练好的神经网络模型，得到多个像素坐标；

通过计算所述物体的二维质心坐标信息,其中p_ij为第i帧所述注视图像的第j个目标的像素值，x_ij为第i帧所述注视图像的第j个目标的所述像素坐标的横坐标，y_ij为第i帧所述注视图像的第j个目标的像素坐标的纵坐标，x，y为所述物体的二维质心坐标信息。

在一些可能的设计中，所述获取用户的抓握位置信息，包括：

获取数据库存储的抓握数据；