[发明专利]一种对象之间关系智能认知的方法和设备

说明书

本发明公开了一种对象之间关系智能认知的方法和设备，其中，该方法包括：通过对象关系提取模型对输入的信息进行对象识别；其中，所述对象关系提取模型是基于智能深度映射DeepMap架构生成的；提取识别出的对象的属性；基于各对象的属性匹配各对象之间的关系。以此实现了对象之间关系的智能化认知。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种对象之间关系智能认知的方法和设备。

背景技术

现有技术中，机器人的核心软件技术在于基于当前计算机技术的人工智能相关算法，包括基于某一种信息的采集，量化，传输，分析，解析和大数据处理；而最核心的在于数据的智能分析，智能解析和大数据挖掘(特征匹配，分类，并行处理等)；

随着近几年的深度识别技术的发展，行业把关键智能技术聚焦在各种智能算法(比如，CNN/RNN/GAN)，能很好的解决某一信息领域(图形识别，语音识别等)的识别率问题，基于手机或者娱乐类机器人设备得到了很好的应用。或者基于某些用户反馈机制进行一些流程和架构说明，基于游戏或者软件系统有比较多的应用。

对于目前智能算法在一定程度上实现了某一信息或者某一类信息的智能信息处理和反馈，但是都没有从真正机器自身角度提供一个完善的系统性的智能架构，体现在机器人系统对外界世界的系统性认知，以及对自我存在能能力的认知。简单的说，具有局域性(不能综合各种信息)，客观性(不能从智能/机器人本身得出交互反馈)等问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提出了一种对象之间关系智能认知的方法，用于克服现有技术中的缺陷。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种对象之间关系智能认知的方法，包括：

通过对象关系提取模型对输入的信息进行对象识别；其中，所述对象关系提取模型是基于智能深度映射DeepMap架构生成的；

提取识别出的对象的属性；

基于各对象的属性匹配各对象之间的关系。

在一个具体的实施例中，输入的信息包括：文本信息、图像信息、感知信息。

在一个具体的实施例中，所述对象具体为机器对于外界可识别或抽象出的认知单元；所述对象具有可匹配和可划分的边界；所述对象可以基于一特征进行分类；

所述对象包括以下一种或多种的任意组合：有边界的实物设备，设备组件，逻辑对象,聚合对象。

在一个具体的实施例中，所述关系包括以下一种或多种的任意组合：拥有关系，组合关系，间接抽象关系，时间位移关系。

在一个具体的实施例中，该方法还包括：

基于新接收的输入信息对原有的对象之间的关系进行关系调整；其中，所述关系调整包括对原有的关系进行删除、对原有的关系进行修改、以及增加对象之间新的关系；

该方法还包括：根据反馈信息对原有的对象之间的关系进行动态平衡调整。

本发明实施例还提出了一种对象之间关系智能认知的设备，包括：

识别模块，用于通过对象关系提取模型对输入的信息进行对象识别；其中，所述对象关系提取模型是基于智能深度映射DeepMap架构生成的；

提取模块，用于提取识别出的对象的属性；

匹配模块，用于基于各对象的属性匹配各对象之间的关系。

在一个具体的实施例中，输入的信息包括：文本信息、图像信息、感知信息。