[发明专利]一种防护过程引导系统及机器人

权利要求书

1.一种防护过程引导系统，其特征在于，包括：

语音接收模块，用于接收待引导对象的第一语音指令和第二语音指令；其中，所述第一语音指令用于启动引导流程，所述第二语音指令用于选择穿防护用具场景或者脱防护用具场景；

图像获取模块，用于获取所述待引导对象穿防护用具或者脱防护用具的动作图像；

界面显示模块，用于显示所述待引导对象选择的穿防护用具场景或者脱防护用具场景的完整标准动作流程、所述待引导对象当前阶段需要进行的标准动作和所述待引导对象下一阶段需要进行的标准动作；

动作识别模块，用于将所述动作图像输入当前的识别模型中，判断所述待引导对象的动作是否为当前阶段需要进行的标准动作，并在所述待引导对象的动作为当前阶段需要进行的标准动作时，通过下一识别模型识别下一阶段需要进行的标准动作，直至所述待引导对象完成所有的标准动作。

2.根据权利要求1所述的防护过程引导系统，其特征在于，所述防护过程引导系统还包括语音播放模块，用于在所述待引导对象的动作为当前阶段需要进行的标准动作时，播放第一提示语音；以及

用于在所述待引导对象的动作不为当前阶段需要进行的标准动作时，播放第二提示语音。

3.根据权利要求2所述的防护过程引导系统，其特征在于，所述界面显示模块还用于播放与所述待引导对象当前阶段需要进行的动作对应的教学视频和教学文字；

所述语音播放模块还用于播放与所述教学文字对应的教学语音。

4.根据权利要求1所述的防护过程引导系统，其特征在于，所述界面显示模块还用于显示所述动作图像；其中，对于不同的动作图像，采用限位框将部分图像框出，表示动作的识别必须在所述限位框内进行。

5.根据权利要求4所述的防护过程引导系统，其特征在于，所述界面显示模块还用于显示当前的识别模型的识别结果图像；

其中，所述识别结果图像具体通过如下步骤获取：

获取识别模型的最后一个卷积层中的每一个神经元的权重；

将识别模型的最后一个卷积层中的每一个神经元的权重与对应的神经元相乘，并将所有的乘积相加；

通过ReLU函数对相加得到的值进行处理得到所述识别结果图像。

6.根据权利要求5所述的防护过程引导系统，其特征在于，识别模型的最后一个卷积层中的每一个神经元的权重的计算公式如下：

其中，为第k个神经元在类别c下的权重值，Z为像素值的个数，y^c为类别c的分类分数，为第k个神经元的第i行第j个像素值；

识别模型的最后一个卷积层中的每一个神经元的权重与对应的神经元相乘并将所有的乘积相加的计算公式如下：

其中，α^c为相加得到的值，A^k为第k个神经元。

7.根据权利要求1所述的防护过程引导系统，其特征在于，在所述完整动作流程中，所述待引导对象已完成的动作采用第一标识进行标记，所述待引导对象正在进行的动作采用第二标识进行标记，所述待引导对象未完成的动作采用第三标识进行标记。

8.根据权利要求1所述的防护过程引导系统，其特征在于，所述语音接收模块还用于接收所述待引导对象的第三语音指令和第四语音指令；其中，所述第三语音指令用于将当前的识别模型切换到下一识别模型，所述第四语音指令用于将当前的识别模型切换到上一识别模型。

9.一种防护过程引导机器人，其特征在于，所述防护过程引导机器人包括如上述权利要求1至8任一项所述的防护过程引导系统。