一种基于深度学习的家庭机器人智能行为识别与控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的家庭机器人智能行为识别与控制方法，涉及家庭机器人技术领域。包括数据采集：获取已标记和未标记的视频信息；特征提取：划分样本序列，对样本序列进行特征提取，获取序列特征向量；融合向量：对第二序列特征向量进行融合，获取融合向量；相似度计算：对不同行为特征对应的多个第一序列特征向量分别求取平均特征向量，并分别计算出与融合向量的相似度，根据相似度判定行为特征；行为控制：根据行为特征的识别，启动预设控制程序。本发明在特征提取的过程中，能够对后续连续帧图片之间的特征变化进行特征提取，提高序列特征向量对连续性行为特征代表的准确性，从而提高行为识别的准确性。