[发明专利]一种基于图像识别的交互系统及交互方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的交互系统，其特征在于，包括：

影像模块，用于在目标区域形成影像画面；

信息获取模块，用于获取所述影像画面中预设教具的排列信息或操作体的运动轨迹；

结果匹配模块，用于将所述预设教具的排列信息或所述操作体的运动轨迹与所述影像画面对应的期望结果进行匹配，并在匹配一致时，控制所述影像模块输出第一结果信息，在匹配不一致时，控制所述影像模块输出第二结果信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的交互系统，其特征在于，所述信息获取模块包括：

图像获取单元，用于获取所述目标区域的图像信息，所述图像信息包括所述影像画面和排列于所述目标区域中的预设教具或包括轨迹影像序列，所述轨迹影像序列包括多张目标区域图像，每张所述目标区域图像包括所述影像画面和所述操作体在所述目标区域的位置信息；

信息识别单元，用于对所述图像信息进行分类或识别，以获取所述影像画面中预设教具的排列信息或操作体的运动轨迹。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别的交互系统，其特征在于，所述信息识别单元包括：

教具识别模型，用于对包括所述影像画面和排列于所述目标区域中的预设教具的图像信息进行分类，以获取所述预设教具的排列信息；

轨迹识别模型，用于对所述轨迹影像序列进行信息提取，以获取每张所述目标区域图形中的操作体在所述目标区域的位置信息，并将所有所述目标区域图形中的操作体在所述目标区域的位置信息进行组合，以获取所述操作体的运动轨迹。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别的交互系统，其特征在于，所述教具识别模型为预先经过训练样本训练的深度学习网络模型；

所述深度学习网络模型的训练过程包括：

获取训练样本，所述训练样本为预先标记所述预设教具在目标区域中的排列信息的图像；

利用所述训练样本对待训练深度学习网络模型进行训练，以获取所述深度学习网络模型。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的交互系统，其特征在于，所述结果匹配模块包括：

教具匹配单元，用于将所述预设教具的排列信息与所述影像画面对应的期望结果进行匹配，当所述预设教具的排列信息与所述影像画面对应的期望结果匹配一致时，控制所述影像模块输出第一结果信息，当所述预设教具的排列信息与所述影像画面对应的期望结果匹配不一致时，控制所述影响模块输出第二结果信息；

轨迹匹配单元，用于将所述操作体的运动轨迹与所述影像画面对应的期望结果进行匹配，当所述操作体的运动轨迹与所述影像画面对应的期望结果匹配一致时，控制所述影像模块输出第一结果信息，当所述预设教具的排列信息与所述影像画面对应的期望结果匹配不一致时，控制所述影像模块输出第二结果信息。

6.根据权利要求5所述的基于图像识别的交互系统，其特征在于，所述结果匹配模块还包括：

结果提示单元，用于在当所述预设教具的排列信息与所述影像画面对应的期望结果匹配不一致，或当操作体的运动轨迹与所述影像画面对应的期望结果匹配不一致时，控制所述影像模块输出与所述影像画面对应的结果提示信息。

7.一种基于图像识别的交互方法，其特征在于，包括：

在目标区域形成影像画面；

获取所述影像画面中预设教具的排列信息或操作体的运动轨迹；

将所述预设教具的排列信息或所述操作体的运动轨迹与所述影像画面对应的期望结果进行匹配，并在匹配一致时，控制所述影像模块输出第一结果信息，在匹配不一致时，控制所述影像模块输出第二结果信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述影像画面中预设教具的排列信息或操作体的运动轨迹包括：

获取所述目标区域的图像信息，所述图像信息包括所述影像画面和排列于所述目标区域中的预设教具或包括轨迹影像序列，所述轨迹影像序列包括多张目标区域图像，每张所述目标区域图像包括所述影像画面和所述操作体在所述目标区域的位置信息；

对所述图像信息进行分类或识别，以获取所述影像画面中预设教具的排列信息或操作体的运动轨迹。