[发明专利]一种智能导购机器人系统

说明书

本发明公开了一种智能导购机器人系统，该系统包括多个摄像头、多个导购机器人以及服务器，其中，服务器用于获取摄像头在收银台区域所拍摄的第一监控视频；通过人脸识别算法提取出所述第一监控视频中的目标特征信息作为样本输入数据，基于面部表情的满意度评价模型进行计算，获得所述不同目标消费者的满意度评价结果，并更新店面满意度数据库中的满意度评价结果；根据所述店面满意度数据库中存储的满意度评价结果以及确定的所述店面信息，通过导购机器人推荐符合预设满意度的店面给用户。实现了智能导购机器人系统导航功能的准确性和目的性。

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种智能导购机器人系统。

背景技术

一般的智能导购机器人会为顾客提供路线咨询、路线带领、目标商店指示等功能。而现今，经济越来越发达，实体经济发真的越来越好，各大型商场不仅仅面积大、店面种类齐全，且同类商品店面越来越多。这样，对刚来光临商场的顾客其实是很不方便的，他们并不能够快速、准确的找到自己需要的且最好的店面及其地址。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种智能导购机器人系统及其控制方法，旨在解决现有技术中导购机器人并不能及时、准确的为需求顾客找到他们要求的、具体的店面的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种智能导购机器人系统的控制方法，所述智能导购机器人系统包括设置于商场内的多个摄像头、在所述商场内可移动地设置的多个导购机器人、以及服务器，所述智能导购机器人系统的控制方法包括步骤：

获取设置于所述商场内的店面收银台区域的摄像头所拍摄的第一监控视频，通过人脸识别算法提取出所述第一监控视频中的目标特征信息，其中，所述目标特征信息为所述第一监控视频中位于所述店面收银台区域的不同目标消费者的人脸动态信息；

将所述目标特征信息作为样本输入数据，通过基于面部表情的满意度评价模型进行计算，获得所述不同目标消费者的满意度评价结果，其中，所述基于面部表情的满意度评价模型为根据误差反向传播算法所构建的神经网络模型；

根据所述不同目标消费者的满意度评价结果更新所述服务器上存储的店面满意度数据库中的满意度评价结果；

获取所述导购机器人接收到的用户的导购输入请求，确定用户的导购需求；

根据所述导购需求，确定与所述导购输入请求对应的店面信息；

获取存储于所述服务器的所述店面满意度数据库，根据确定的所述店面信息查询所述店面满意度数据库中存储的满意度评价结果，通过所述导购机器人推荐符合预设满意度的店面给所述用户。

更优地，所述满意度数据库是所述服务器基于所述满意度评价模型通过预先获取的样本训练数据进行训练运算后所获得的。

更优地，所述预设满意度为所述满意度数据库中所有同类型店面的对应满意度评价结果最高的三个。

更优地，所述神经网络模型用于根据输入的所述第一监控视频中包含位于收银台区域的不同目标消费者的人脸动态信息的所述目标特征信息，判断所述样本输入数据的面部表情是否是笑脸。

更优地，所述满意度评价模型为根据误差反向传播算法所构建的神经网络模型的步骤中，所述误差反向传播算法的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成；

所述正向计算过程，包括：样本输入数据经隐单元层逐层处理，并转向输出结果，在输出结果得到输出与预设的期望值不符合时，转入反向计算；

所述反向计算过程，包括：将所述输出与预设的期望值不符合时所生成的输出结果作为误差信号沿算法原路返回，修改所述神经网络模型中各神经元的权值，以调整所述误差信号至预设的范围内，返回所述正向计算过程。

更优地，所述正向计算过程的具体计算方法包括：