[发明专利]一种彩民分类的方法、装置及彩票机器人

权利要求书

1.一种彩民分类的方法，其特征在于，应用于彩票机器人，所述彩民分类的方法包括：

在感应到预设范围内有彩民时，启动摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据并启动麦克风录制所述彩民的语音得到音频数据；所述视频数据包括所述彩民的人脸和动作；

利用预置的深度学习模型分析所述视频数据、所述音频数据和所述彩民在所述彩票机器人上执行的交互操作，得到人脸分析结果、动作分析结果和语音分析结果；

基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果和所述语音分析结果，得到所述彩民的分类结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在感应到预设范围内有彩民时，启动摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据，包括：

在感应到预设范围内有彩民时，确定所述彩民与所述彩票机器人交互面的角度，控制所述彩票机器人旋转所述角度，以使所述彩票机器人交互面与所述彩民正对，启动摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据；或，

在感应到预设范围内有彩民时，确定所述彩民与所述彩票机器人的各个摄像头的距离，启动距离所述彩民最近的摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据；或

在感应到预设范围内有彩民时，启动多个摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果和所述语音分析结果，得到所述彩民的分类结果之后，还包括：

若所述彩民的分类结果为潜在彩民，则播放预置内容。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果和所述语音分析结果，得到所述彩民的分类结果，包括：

基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果、所述语音分析结果和所述彩民的历史购买数据，得到所述彩民的分类结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果、所述语音分析结果和所述彩民的历史购买数据，得到所述彩民的分类结果之后，还包括：

若所述彩民的分类结果为潜在彩民，则根据所述历史购买数据，确定所述彩民购买彩票的周期；

基于所述周期，生成并播放与所述周期对应的语音内容。

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述利用预置的深度学习模型分析所述视频数据、所述音频数据和所述彩民在所述彩票机器人上执行的交互操作，得到人脸分析结果、动作分析结果和语音分析结果，包括：

根据所述视频数据，利用人脸深度学习模型，对所述人脸进行分析，得到人脸属性标签；

根据所述视频数据和所述交互操作，利用动作深度学习模型，对所述动作进行分析，得到动作属性标签；

根据所述音频数据，利用语音深度学习模型，对所述语音进行分析，得到语音属性标签；

相应的，所述基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果和所述语音分析结果，得到所述彩民的分类结果，包括：

基于彩民分类深度学习模型、所述人脸属性标签、所述动作属性标签和所述语音属性标签，得到所述彩民的分类结果。

7.一种彩民分类的装置，其特征在于，包括：

启动模块，用于在感应到预设范围内有彩民时，启动摄像头拍摄包含所述彩民的视频数据并启动麦克风录制所述彩民的语音得到音频数据；所述视频数据包括所述彩民的人脸和动作；

第一结果模块，用于利用预置的深度学习模型分析所述视频数据、所述音频数据和所述彩民在所述彩票机器人上执行的交互操作，得到人脸分析结果、动作分析结果和语音分析结果；

第二结果模块，用于基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果和所述语音分析结果，得到所述彩民的分类结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二结果模块，包括：

历史结果模块，用于基于所述人脸分析结果、所述动作分析结果、所述语音分析结果和所述彩民的历史购买数据，得到所述彩民的分类结果。