【摘 要】
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目的综述了运用传感器数据感知用户行为的最新进展和研究成果,为多模态数据驱动的服务机器人用户行为认知应用提供技术支撑。方法主要从4个方面总结了用户行为识别方法的最新进展,具体包括:基于可穿戴传感器的数据感知与行为识别;基于机器视觉的行为识别;基于环境传感器数据的行为识别;异常行为识别与预测。结论服务机器人在行为感知到认知方面的研究仍处于初步阶段,运用多模态数据全面建模用户行为有望提升基于机器人的养老
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(62163007,61863005),贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2020]6007,黔科合支撑[2019]2814,黔科合支撑[2021]一般439,黔科合平台JXCX[2021]001),贵州省研究生科研基金(黔教合YJSCXJH[2020]090)。
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目的综述了运用传感器数据感知用户行为的最新进展和研究成果,为多模态数据驱动的服务机器人用户行为认知应用提供技术支撑。方法主要从4个方面总结了用户行为识别方法的最新进展,具体包括:基于可穿戴传感器的数据感知与行为识别;基于机器视觉的行为识别;基于环境传感器数据的行为识别;异常行为识别与预测。结论服务机器人在行为感知到认知方面的研究仍处于初步阶段,运用多模态数据全面建模用户行为有望提升基于机器人的养老产品智能化水平。
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