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    广西11选5: 一种智能虚拟装配动作识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    CN201510347010.7

    申请日:

    2015.06.19

    公开号:

    CN104932804A

    公开日:

    2015.09.23

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 3/0487申请日:20150619|||公开
    IPC分类号: G06F3/0487(2013.01)I; G06K9/00 主分类号: G06F3/0487
    申请人: 济南大学
    发明人: 冯志全; 梁丽伟
    地址: 250022山东省济南市市中区南辛庄西路336号
    优先权:
    专利代理机构: 济南舜源专利事务所有限公司37205 代理人: 商金婷
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510347010.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.29|||2015.10.21|||2015.09.23

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种智能虚拟装配动作识别方法,属于虚拟装配领域。该方法根据场景模型中的任务编号和当前操作编号,确定场景中的当前操作物体;对用户的动作进行识别得到用户动作识别结果;将当前操作物体的操作属性及用户动作识别结果当作事实,遍历专家系统的规则库,寻找与规则前提匹配的规则,推理出结论,即用户的操作意图。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述方法根据场景模型中的任务编号和当前操作编号,确定场景中的当前操作物体;
    对用户的动作进行识别得到用户动作识别结果;
    将当前操作物体的操作属性及用户动作识别结果当作事实,遍历专家系统的规则库,寻找与规则前提匹配的规则,推理出结论,即用户的操作意图。

    2.  根据权利要求1所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述用户的动作包括手移动、手握紧和手张开;
    对用户的动作进行识别是采用基于kinect提取手势图像空间坐标点分布特征实现的。

    3.  根据权利要求2所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述方法包括:
    S1:建立并读取用户手势库、场景知识库、用户知识库和规则库,初始化事实库、将开始检测标志初始化为假、将操作标记初始化为0、将当前任务编号初始化为1;
    S2:判断当前任务编号是否超过场景库中的最大任务编号,如果是,则转入S12;如果否,转S3;
    S3:判断当前物体操作状态与场景库里物体操作状态是否相同,如果是,转S11,如果否,转S4;
    S4:判断开始检测标志是否为假,如果否,则转入S6;如果是,则转入S5;
    S5:记录手的初始位置及手的当前位置,然后判断手的当前位置与初始位 置的差值是否大于50mm,如果是,则转入S6;如果否,则返回S5;
    S6:将开始检测标记改为真,开始检测;
    S7:根据场景知识库和当前任务编号,确定当前的操作物体;
    S8:判断当前用户操作标记是否为真,如果是,则转入S10;如果否,则转入S9;
    S9:识别用户动作,利用专家系统规则库推理出用户的意图,根据用户的意图将相应的操作标记改为真;
    S10:根据用户的意图执行相应操作,并将开始检测标志改为假;
    S11:当前物体操作完成时,当前任务编号增加1,当前物体的操作状态改为假;
    S12:结束。

    4.  根据权利要求3所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述用户手势库用于存放:12指抓和12指放的特征,以txt文件存放;
    所述场景知识库用于存放:任务编号task、零件位置location、零件的操作属性type、零件的状态status和零件操作完成标志flag;
    所述用户知识库用于存放:当前用户的手部位置变化和手势handgesture;其中手部位置变化包括z变化Zchange和x、y变化XYchange;
    所述规则库用于存放:上一次推理的意图last intention、零件的操作属性type、手势handgesture、规则数目num、动作action、意图intention和可信度certainty。
    所述事实库指综合数据库,用于存放装配过程中的场景信息和用户信息,包括场景模型和用户模型中的成员,开始时将其成员变量初始化为0。

    5.  根据权利要求4所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述S7是这样实现的:如果当前任务编号和场景知识库的某个任务编号相等,则将与场景库知识中该任务编号对应位置的操作物体确定为当前操作物体。

    6.  根据权利要求5所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述S9是这样实现的:
    利用肤色模型进行手部分割,获取十帧用户的手势主方向特征和手部位置,并存入事实库中;
    选取第一帧和第十帧的手势特征,与用户手势库特征进行匹配;选取第一帧和第十帧的手部位置判断手势位置变化;将手势识别结果和手部位置变化规整为用户知识库中的知识表达形式;
    将综合数据库中的物体的操作属性、手势识别结果和手部位置变化作为当前事实,遍历规则库,推理出最终结论及不确定性,存入综合数据库中;
    结合操作物体的属性和用户手势语义,确定用户的意图。

    7.  根据权利要求6所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述遍历规则库,推理出最终结论及不确定性是这样实现的:
    将综合数据库中物体的操作属性、手势识别结果和手部位置变化作为当前事实,遍历规则库;
    当规则前提与事实一致时,计算证据的不确定性,即证据与规则的匹配度,并存入综合数据库。当匹配度大于设定阈值时,启用该规则;否则,匹配失败,不启用该规则;
    当有多条规则前提与当前事实相匹配时,选取规则数目多的规则启用,并将启用的规则编号存入综合数据库;
    将启用规则的结论作为新的事实存入综合数据库中,继续遍历规则库,直到遍历完规则为止,将最终结论存入综合数据库中;计算结论不确定性,当结论不确定性小于设定阈值时,重置结论的可信度为1.0。

    8.  根据权利要求7所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述阈值取值为0.6。

    9.  根据权利要求7所述的智能虚拟装配动作识别方法,其特征在于:所述结合操作物体的属性和用户手势语义,确定用户的意图是这样实现的:
    当操作物体的属性为抓取平移释放时,12指抓手势代表抓取物体,12指放手势代表释放物体,手移动代表平移;
    当操作物体的属性为放大缩小时,12指抓代表缩小物体,12指放代表放大物体。

    关 键 词:
    一种 智能 虚拟 装配 动作 识别 方法
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