地铁服务机器人产品设计|机器人结构设计-右手设计

机器人在日常生活中的功能更偏向于娱乐，在教育领域无法很好的发挥作用。因此，迫切需要一款桌面级少儿教育机器人，能够实时分析孩子的学习行为。学习集中度分析和学习态度分析。儿童学习行为分析是通过RGB摄像头实时捕捉儿童学习视频图像，检测并跟踪儿童面部，然后通过面部关键点估计头部姿势和面部表情。北京工业设计公司,北京产品设计公司,北京产品外观设计,产品结构设计公司,机器人结构设计,北京工业设计,北京产品设计, 位置数据、头部姿势数据和面部表情数据的组合可用于学习集中度分析和学习姿势分析。人脸检测采用Adaboost算法，视野内儿童人脸检测采用Harr特征级联分类器。人脸实时跟踪采用基于DSST算法的改进KCF目标跟踪算法进行独立尺度估计，并通过级联卷积神经网络方法预测跟踪到的人脸。 ) 预测人脸关键点的变形，即进行对齐，从而进行头部姿态估计和面部表情估计。