[发明专利]基于多脑区协同计算的人类动作意图识别训练方法有效
| 申请号： | 201711319214.5 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108304767B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 赵宇轩;曾毅;王桂香;赵菲菲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F3/01;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于认知神经科学领域，具体涉及一种基于多脑区协同计算的人类动作意图识别训练方法，包括：1，对人体动作进行图像采集；2，获取的人体关节信息，进行人体动作类别识别；3，基于类脑计算模型，采用多脑区协同计算的方式，依据人类执行的动作类别，计算机器人动作策略；4，输入对3所计算的机器人动作策略的正确性判断；5，基于4中输入的所述正确性判断，通过STDP机制调节所述类脑计算模型的参数；6，若4中输入的所述正确性判断为错误则执行1进行重复训练，直至4中输入的所述正确性判断为正确。本发明克服了传统人机交互技术中需要预先编程等不够灵活的缺点，提升了使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多脑区 协同 计算 人类 动作 意图 识别 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多脑区协同计算的人类动作意图识别训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对人体动作进行图像采集；步骤S2，基于步骤S1采集的人体动作的图像，获取的人体关节信息，进行人体动作类别识别；步骤S3，基于类脑计算模型，采用多脑区协同计算的方式，依据人类执行的动作类别，计算机器人动作策略；步骤S4，基于预设的动作‑意图规则，输入对步骤S3所计算的机器人动作策略的正确性判断；所述正确性判断包括正确、错误两种类型；步骤S5，基于步骤S4中输入的所述正确性判断，通过STDP机制调节所述类脑计算模型的参数；步骤S6，若步骤S4中输入的所述正确性判断为错误则执行步骤S1进行重复训练，直至步骤S4中输入的所述正确性判断为正确。
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