买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于机器学习的交互意图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：CN114120399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111328911.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于机器学习的交互意图识别方法是由何苗;毕健;胡方超;丁军;王玉金设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的交互意图识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的交互意图识别方法，通过摄像头采集图像数据，并提取图像数据中潜在交互对象的特征信息，对特征信息进行降维处理得到特征集；将交互意图按照强度逐级分类，并按照分类给特征集样本增加标签；建立模型训练的数据集；将数据集分为训练集和测试集，利用机器学习方法训练交互意图分类模型；训练后，利用测试集对训练后的交互意图分类模型进行测试与评估，完成交互意图分类模型的训练。采用交互意图分类模型对图像数据中的潜在交互对象进行交互意图识别。本发明具有能够利用视觉信息识别交互意图，提高服务机器人与人交互的自然性与智能性等优点。

本发明授权一种基于机器学习的交互意图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的交互意图识别方法，其特征在于，先通过摄像头采集图像数据，再采用基于机器学习的交互意图分类模型对图像数据中的潜在交互对象进行交互意图识别；所述交互意图分类模型的训练步骤如下： S1、通过摄像头采集图像数据，并提取图像数据中潜在交互对象的视线、面部朝向、交互距离以及面部表情的特征信息，对特征信息进行降维处理得到特征集； S2、将交互意图按照强度逐级分类，并按照分类给特征集样本增加标签； S3、重复步骤S1和S2，获取包含所述特征集的数据集； S4、将数据集分为训练集和测试集，基于机器学习方法，利用训练集训练交互意图分类模型；训练后，利用测试集对训练后的交互意图分类模型进行测试，完成交互意图分类模型的训练； 所述特征集包含的视觉特征数据{Rg,Rp,D,E}，Rg为视线注意力偏移系数，Rp为面部朝向注意力偏移系数，D为社交距离，E为表情交互意图量化参考值； 所述步骤S4中，还包括如下步骤： 对训练后的交互意图分类模型进行SHAP可解释性分析，分别统计数据集中的视线和面部朝向的SHAP值分布，拟合面部朝向的SHAP值的分布曲线和视线的SHAP值的分布曲线，并结合专家经验对分布曲线进行调整，得到面部朝向与视线的交互意图隶属度曲线，根据隶属度曲线将面部朝向和视线的特征数据归一化至[0,1]区间，得到特征数据Ap和Ag；合并视线特征与面部朝向特征，得到视觉注意力特征Apg＝Ag+Ap-AgAp； 将特征集的参数更新为{Ap,Ag,D,E}、{Apg,D,E}或{Ap,Ag,Apg,D,E}，用更新后的数据集对交互意图分类模型进行二次训练和测试，完成交互意图分类模型的优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆理工大学，其通讯地址为：400054 重庆市巴南区红光大道69号重庆理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。