[发明专利]智能电视人机交互方法、智能电视及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202111607761.X | 申请日: | 2021-12-24 |
公开(公告)号: | CN114286183A | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
发明(设计)人: | 王维才;刘熙桐;刘天宇;郑东岩 | 申请(专利权)人: | 深圳创维-RGB电子有限公司 |
主分类号: | H04N21/4415 | 分类号: | H04N21/4415;H04N21/442;H04N21/422;H04N21/4223;G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08;G06V40/10;G06V10/46;G06V10/82 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 黄廷山 |
地址: | 518057 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 电视 人机交互 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种智能电视人机交互方法,其特征在于,所述智能电视人机交互方法包括以下步骤:
在检测到智能电视多模态交互模式开启后,基于智能电视关联的摄像头采集智能电视观影方向上当前用户的生物特征信息和交互特征信息;
判断所述当前生物特征信息是否有效;
若所述当前生物特征信息有效,则将所述交互特征信息输入所述多模态交互模式的多模态交互模型中,控制智能电视输出对应的功能响应。
2.如权利要求1所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述在检测到智能电视多模态交互模式开启后的步骤之前,还包括:
基于智能电视关联的摄像头对样本用户的基准生物特征信息和基准交互特征信息进行采集;
根据所述基准生物特征信息和基准交互特征信息,获取第一关键点阵数据;
将所述第一关键点阵数据作为样本用户信息数据,以训练和构建多模态交互模型。
3.如权利要求2所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述将所述第一关键点阵数据作为样本用户信息数据,以训练和构建多模态交互模型的步骤包括:
将所述第一关键点阵数据作为样本用户信息数据输入至预设深度卷积神经网络中进行训练,以构建训练模型;
将待测试用户信息输入至训练模型,得到所述待测试用户信息的参考值;
判断所述参考值是否达到预设基准值;
若所述参考值达到预设基准值,则构建所述多模态交互模型;
若所述参考值未达到预设基准值,则获取第二关键点阵数据;
基于所述第二关键点阵数据对所述训练模型进行训练,返回执行所述将待测试用户信息输入至训练模型的步骤。
4.如权利要求1所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述判断所述当前生物特征信息是否有效的步骤之后,还包括:
若所述当前生物特征信息无效,则智能电视的内部处理器对采集的无效的生物特征信息和对应的交互特征信息进行删除。
5.如权利要求1至4中任一项所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述若所述当前生物特征信息有效的步骤之后,还包括:
基于所述当前生物特征信息,获取当前用户与智能电视的显示界面之间的距离;
基于所述距离,控制智能电视自动调整所述显示界面的观看模式。
6.如权利要求5所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述若所述当前生物特征信息有效的步骤之后,还包括:
判断所述当前生物特征信息是否包含预设的儿童生物特征;
若所述当前生物特征信息包含所述儿童生物特征,则控制智能电视自动开启儿童观看模式;
若所述当前生物特征信息不包含所述儿童生物特征,则保持智能电视的观看模式不变。
7.如权利要求1所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述将交互特征信息输入所述多模态交互模式的多模态交互模型中,控制智能电视输出对应的功能响应的步骤包括:
将所述交互特征信息输入至所述多模态交互模型中,以获得初始手部关键点阵;
根据所述初始手部关键点阵,查找与所述初始手部关键点阵匹配的目标手部关键点阵;
基于所述目标手部关键点阵,控制智能电视输出与所述目标手部关键点阵对应的功能响应。
8.如权利要求1所述的智能电视人机交互方法,其特征在于,所述实现所述当前用户与智能电视的人机交互的步骤之后,还包括:
获取所述摄像头处于无识别状态的持续时长,其中,所述无识别状态为所述摄像头未识别到所述生物特征信息的状态;
在所述持续时长达到预设休眠时长时,控制所述智能电视进入休眠状态。
9.一种智能电视,其特征在于,所述智能电视包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的智能电视人机交互方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有智能电视人机交互程序,所述智能电视人机交互程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的智能电视人机交互方法的步骤。
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