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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种实时人机交互意图强度识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115272927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210887139.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种实时人机交互意图强度识别方法是由何苗;毕健;王玉金;胡方超;潘永康设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时人机交互意图强度识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人交互技术领域，具体涉及一种实时人机交互意图强度识别方法，包括以下步骤：S1，通过机器人身上设置的采集单元采集行人的视频后对视频进行抽帧处理，并利用3D骨架提取模型按时间顺序分别提取各帧图像中各行人的骨架信息；S2，基于各帧图像中各行人的骨架信息，用预设的轻量化运动行为识别模型，对各行人的交互参考信息进行识别；S3，对行人的直线距离、朝向信息以及运动行为这三类交互参考信息进行分析处理，得到行人相对于机器人的实时交互意图强度。本发明法能够准确的识别出行人的交互意图，从而提高社交机器人与人交互时的主动性与自然性。

本发明授权一种实时人机交互意图强度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种实时人机交互意图强度识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过机器人身上设置的采集单元采集行人的视频后对视频进行抽帧处理，并利用3D骨架提取模型按时间顺序分别提取各帧图像中各行人的骨架信息； S2，基于各帧图像中各行人的骨架信息，用预设的轻量化运动行为识别模型，对各行人的交互参考信息进行识别；所述交互参考信息包括与机器人的直线距离、朝向信息、以及运动行为；所述运动行为包括接近、远离、经过和站立； S3，对行人的直线距离、朝向信息以及运动行为这三类交互参考信息进行分析处理，得到行人相对于机器人的实时交互意图强度； S4，根据得到的交互意图强度，控制机器人执行对应的交互决策；所述交互决策包括不交互、试探交互和主动交互； 其中，S2中，所述轻量化运动行为识别模型为改进后，仅有一个ConvLSTM层，且输入层与ConvLSTM层之间设有高阶特征提取层的ConvLSTM网络模型；所述高阶特征提取层由高阶特征提取器与门函数组成；所述高阶特征提取器有三个，分别用于对每帧骨架信息处理后，对直线距离、朝向信息及帧间变化的特征信息进行提取；门函数用于选择送入ConvLSTM网络层的特征信息； S3中，使用预设的DOM模型，对行人的直线距离、朝向信息以及运动行为这三类交互参考信息进行分析处理，得到行人相对于机器人的实时交互意图强度；所述DOM模型包括相互垂直的S轴和D轴；S轴代表静态信息，所述静态信息包括行人的距离意图值和朝向意图值；D轴代表动态信息，所述动态信息包括行人的运动意图值； 其中，使用基于Mamdani模糊推理系统对行人的直线距离、朝向信息以及运动行为这三类交互参考信息进行融合；基于Mamdani模糊推理系统的工作过程包括：按照预设的模糊化规则，将输入的直线距离、朝向信息及运动行为进行模糊化处理后，根据预设的模糊推理规则对行人的交互意图进行推理分析，得到行人的交互意图的模糊值；再通过去模糊算法对交互意图的模糊值进行去模糊化，得到行人的交互意图的精确值； 所述模糊推理规则包括动态推理规则和动态推理规则；静态规则用于根据距离与朝向信息，判定行人处于站立状态下的交互意图强度等级；动态规则用于根据直线距离及行动行为，判定行人处于接近、经过或远离状态时的交互意图强度等级； S3包括： S31、根据行人的直线距离计算对应的距离意图值： ； 其中，为最大幅值，且=10；为行人的直线距离；为预设的缩放参数，用于调节横轴跨度； S32、根据行人的朝向信息计算对应的朝向意图值： ； 其中，为最大幅值且=10，表示行人的朝向信息，为预设的缩放参数，用于调节横轴跨度； S33、根据行人的运动行为计算对应的运动意图值： ； ； 其中，为人的运动行为，为的幅值缩放系数且=5； S34、使用预设的DOM模型，计算行人的交互意图强度值： ； 其中，与为预设的比例参数，当≠1时，=1，=0；当=1时，==0.5； 并根据行人的交互意图强度值，确定行人的交互意图强度。

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