[发明专利]基于深度学习的视觉—触觉交互模型构建方法有效
| 申请号： | 201911029362.2 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110737339B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 赵铁松;薛鸿;徐艺文;陈炜玲;乔杨珺;袁迪 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06N3/04;G06F11/34 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的视觉—触觉交互模型构建方法。首先，基于设计的三种虚拟交互任务，获得不同任务下视觉注意力和触感控制之间的相关性，进行跨模态行为分析；其次，根据相关性，利用LSTM神经网络建立视觉—触觉交互预测模型，实现不同任务的交互模型，并进行性能对比和评价；最后，利用训练模型预测出的结果在虚拟控制任务中进行实施，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用传统的基于机器学习的训练模型相比，基于深度学习的LSTM神经网络模型预测效果最好，并在非随机任务中任务完成度较高，优势明显。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视觉 触觉 交互 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的视觉—触觉交互模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1、基于虚拟交互任务，得到不同虚拟交互任务下视觉注意力与触感控制之间的相关性；/n步骤S2、使用LSTM长短期记忆神经网络，利用主端用户的视觉注意力预测触感控制下的动觉位置，实现视觉—触觉交互模型的构建及性能验证；/n步骤S3、利用训练模型预测出的结果在控制任务中进行实施，判断任务中目标的完成情况。/n
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