服務(wù)機器人產(chǎn)品設(shè)計外觀設(shè)計，產(chǎn)品設(shè)計，結(jié)構(gòu)設(shè)計,右手工業(yè)設(shè)計
外觀設(shè)計+結(jié)構(gòu)設(shè)計+批量生產(chǎn)
機器人在日常生活中的功能更偏向于娛樂，在教育領(lǐng)域無法很好的發(fā)揮作用。 因此，迫切需要一款桌面級少兒教育機器人，能夠?qū)崟r分析孩子的學(xué)習(xí)行為。 學(xué)習(xí)集中度分析和學(xué)習(xí)態(tài)度分析。 兒童學(xué)習(xí)行為分析是通過RGB攝像頭實時捕捉兒童學(xué)習(xí)視頻圖像，檢測并跟蹤兒童面部，然后通過面部關(guān)鍵點估計頭部姿勢和面部表情。北京工業(yè)設(shè)計公司,北京產(chǎn)品設(shè)計公司,北京產(chǎn)品外觀設(shè)計,產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計公司,機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計,北京工業(yè)設(shè)計,北京產(chǎn)品設(shè)計, 位置數(shù)據(jù)、頭部姿勢數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)的組合可用于學(xué)習(xí)集中度分析和學(xué)習(xí)姿勢分析。 人臉檢測采用Adaboost算法，視野內(nèi)兒童人臉檢測采用Harr特征級聯(lián)分類器。 人臉實時跟蹤采用基于DSST算法的改進(jìn)KCF目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行獨立尺度估計，并通過級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測跟蹤到的人臉。 ) 預(yù)測人臉關(guān)鍵點的變形，即進(jìn)行對齊，從而進(jìn)行頭部姿態(tài)估計和面部表情估計。
