[发明专利]一种多媒体智能推送机器人及推送方法

说明书

技术领域

本发明涉及多媒体推送领域，尤其涉及一种多媒体智能推送机器人及推送方法。

背景技术

随着科技的发展，以及智能移动终端的普及，通过智能移动终端播放多媒体的用户越来越多，但是目前大部分的智能终端均需要手动搜索进行播放，不能根据用户的兴趣主动推送相关的多媒体内容，以及也不能按照用户的要求主动推送或者被动推送多媒体内容。

例如：申请号为201410851773.0的中国发明专利申请，公开了一种实现多媒体推送的方法和装置，具体为：服务器端获取客户端上传的场景数据，所述场景包括运动场景、图片场景和声音场景中的至少一种；基于所述场景数据确定用户当前所处的场景分类；向所述客户端推送与所述场景分类相对应的多媒体资源。该技术能够智能地实现推送的多媒体资源与用户所处的场景相适应，满足用户的场景需求，提高用户体验，但是不能根据用户的兴趣主动推送相关的多媒体内容，以及也不能按照用户的要求主动推送或者被动推送多媒体内容。

又例如申请号为201410613917.9的中国发明专利，公开了待显示内容推送、订阅、更新方法及其相应的装置，具体包括：接收地址列表，其包含接入同一无线路由器的终端的物理地址；基于至少一个所述的物理地址定与该物理地址相关的待显示内容；将所述待显示内容推送至接入该无线路由器的至少一个终端中显示。还揭示了与推送方法相应的订阅、更新方法以及与各种方法相应的装置。实现了借助云端大数据技术，利用物理地址作为终端的识别特征，从而实现了全新的内容智能精准、个性化分享模式，开创了线下多媒体分享的新行为，克服了线下多媒体分享显示屏无目的、浪费时间，但是也没有解决本发明需要解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述问题，提供一种多媒体智能推送机器人及推送方法，可以实现根据用户的兴趣进行多媒体的推送，以及可以按照用户的要求主动推送或者被动推送多媒体内容。

具体方案为：一种多媒体智能推送机器人，包括推送终端、数据服务器和控制服务器；其中，

所述控制服务器，用于保存用户信息以及用户历史点播信息；

所述数据服务器，用于储存本地多媒体文件和收集来自互联网的多媒体文件组成推送的多媒体；

所述推送终端根据控制服务器保存的信息和数据服务器储存的多媒体数据对用户的兴趣建立兴趣模型并依据兴趣模型中兴趣指数对多媒体进行组合并将组合后的多媒体推送给用户、还用于根据用户的指令信息推送相应的多媒体。

上述的推送机器人，其中，所述推送终端包括：人体感应模块、图像采集模块、语音识别模块、降噪处理模块、音视频输出模块和互联网连接模块，其中所述人体感应模块用于在感应范围内感应用户的位置信息并根据位置信息判断是否需要推送多媒体；所述图像采集模块用于对需要推送多媒体的用户进行人脸识别；所述语音识别模块用于用户的语音语义云端识别和语音指令的本地识别；所述降噪处理模块用于对用户的语音进行降噪；所述音视频输出模块基于上述的人体感应模块判断的结果、图像采集模块识别的结果及语音识别模块识别的结果来输出相应的多媒体；所述互联网连接模块用于互联网的接入。

上述的推送机器人，其中，所述人体感应模块为热红外人体感应模块，用于判断用户的位置信息并根据位置信息触发所述图像采集模块进行人脸识别；所述降噪处理模块为双MIC拾音去回声降噪处理模块；所述互联网连接模块为wifi模块或蓝牙模块。

上述的推送机器人，其中，所述推送终端建立兴趣模型的步骤包括：

假设数据服务器中多媒体分类为C＝{C1，C2，C3...,Cm}，其中Ci为第i个多媒体分类，以及用户对多媒体分类Ci的兴趣度指数用Kci来表示；

由此，用户兴趣模型I可以表示为：

I＝<uID,{(C1,Kc1)；(C2,Kc2)；(C3,Kc3)...(Cm,Kcm)}>, (1)

其中uID为注册用户唯一标识，

假设多媒体分类Ci所包含的媒体文件集用FCi＝{f1,f2,...,fm}来表示，则用户对某类多媒体分类Ci的兴趣模型表示为：

Kci＝<cID,{(f1,kf1),(f2,kf2),...(fm,kfm),}>, (2)

其中cID为媒体分类唯一标识，

根据公式(1)和(2)，用户兴趣指数的计算步骤为：

通过公式(1)计算用户对多媒体文件的兴趣，

基于上述用户对多媒体文件兴趣的结果通过公式(2)计算用户对多媒体文件中任一种媒体文件的兴趣。