智能电视人机交互方法、智能电视及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种智能电视人机交互方法、智能电视和计算机可读存储介质，该方法包括：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；判断所述生物特征信息是否有效；若所述生物特征信息有效，则将所述生物特征信息输入所述多模态交互模式的多模态交互模型中，输出对应的交互特征信息，并基于所述交互特征信息控制智能电视输出对应的功能响应，实现所述当前用户与智能电视的人机交互。实现了用户在无需电视遥控器的情况下，依旧能对智能电视起到相应功能的调整，通过摄像头识别用户的生物特征信息，实现显示界面的光感和模式等的不同调整和对应功能的响应。应功能的响应。应功能的响应。

【技术实现步骤摘要】
智能电视人机交互方法、智能电视及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及智能电视领域，尤其涉及专利技术一种智能电视人机交互方法、智能电视及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，电视已作为家庭必备家具走进千家万户，成为家中必不可少的用品。在日常使用电视的时候我们可以发现，对于频道切换、节目播放、开关机控制等都是基于用户手动操作电视遥控器进行的，一旦出现电视遥控器不在身边的情况，用户还需起身找寻电视遥控器，非常浪费用户的时间和精力。
[0003]因此，在现有技术中至少存在以下问题：由于需要通过电视遥控器才能对电视进行操作，一旦电视遥控器不在用户身边，用户对于电视的操作会变得非常困难，减低用户对于电视的使用感，也没有体现电视的智能化和人性化，缺乏一种能在无需电视遥控器的情况下，依旧能对电视进行操作的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种智能电视人机交互方法、智能电视及计算机可读存储介质，旨在解决如何实现在无需电视遥控器的情况下，依旧能对电视进行操作的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种智能电视人机交互方法，所述智能电视人机交互方法包括以下步骤：
[0006]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；
[0007]判断所述当前生物特征信息是否有效；
[0008]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。
[0009]可选地，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：
[0010]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；
[0011]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；
[0012]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。
[0013]可选地，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：
[0014]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；
[0015]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；
[0016]判断所述参考值是否达到预设基准值；
[0017]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；
[0018]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；
[0019]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。
[0020]可选地，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：
[0021]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。
[0022]可选地，所述若所述当前生物特征信息有效的步骤之后，还包括：
[0023]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；
[0024]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。
[0025]可选地，所述若所述当前生物特征信息有效的步骤之后，还包括：
[0026]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；
[0027]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；
[0028]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。
[0029]可选地，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：
[0030]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；
[0031]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；
[0032]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。
[0033]可选地，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：
[0034]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；
[0035]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。
[0036]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种智能电视，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上述智能电视内容推送方法的步骤。
[0037]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，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上述智能电视人机交互方法的步骤。
[0038]本专利技术通过开启智能电视端的多模态交互模式，实现了用户在无需电视遥控器的情况下，依旧能对智能电视起到相应功能的调整，通过将智能电视的模式分为普通模式和多模态交互模式，为用户提供了充分的模式选择，满足个别用户喜好基于电视遥控器对智能电视进行操作的需求，通过摄像头识别用户的生物特征信息和交互特征信息，实现了当前用户信息的采集，通过将采集到的有效的生物特征信息对应的交互特征信息输入至多模
态交互模型中输出对应的功能响应，实现了模板式功能的快速响应和智能电视对应功能的响应，提升了用户的使用感和智能电视的智能化，使得用户对智能电视的操控更加便利。
附图说明
[0039]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的智能电视结构示意图；
[0040]图2为本专利技术智能电视人机交互方法一实施例的流程示意图；
[0041]图3为图2中步骤S10的细化流程示意图；
[0042]图4为图2中步骤S30的细化流程示意图；
[0043]图5为图2中步骤S30的细化流程示意图；
[0044]图6为智能电视基于采集到的交互特征信息进行对应的功能响应的场景示意图；
[0045]图7为样本用户的基准生物特征信息关键点阵数据的点阵示意图；
[0046]图8为样本用户的基准交互特征信息关键点阵数据的点阵示意图。
[0047]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0048]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0049]本专利技术实施例的主要解决方案是：智能电视电视通过深度学习完成用户的生物特征信息的多模态交互模型的构建之后，可通过与智能电视关联的摄像头识别有效的生物特征信息和交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：