[發明專利]一種基于貝葉斯網絡的設計意圖識別方法及系統

在審

• 申請號: 202011259583.1
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112257663A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 許瑞;韓皓睿;董秋艷;王莎莎;馬嵩華
• 申請（專利權）人: 北京機電工程研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

本公開提出了一種基于貝葉斯網絡的設計意圖識別方法及系統，包括如下步驟：獲取人體生理指標數據及人體動作數據；建立人體生理指標數據、動作信號與設計意圖對應關系的人工神經網絡訓練模型；根據獲取的信號、人工神經網絡訓練模型的訓練結果及識別精度，采用貝葉斯網絡并行推理識別設計指令，獲得設計指令的組合；根據設計指令的組合確定設定意圖。本公開通過貝葉斯網絡并行推理的特點在人工神經網絡訓練模型存在識別誤差的基礎上進行進一步推理，從而使得推理獲得的設計意圖更加準確可信。

技術領域

本公開涉及人工智能相關技術領域，具體的說，是涉及一種基于貝葉斯網 絡的設計意圖識別方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，并不必然構成 在先技術。

計算機技術在硬件與軟件上的飛速發展，使智能化、概念化的產品設計方 式所具備的條件日漸成熟。隨著產品創新性的越來越受到企業的重視，為加快 產品詳細設計過程，將設計過程流暢化，利用腦電、眼動、手勢等人機交互方 式可以迅速捕捉人的設計意圖，實現設計參數、指令的便捷輸入，打破原有設 計過程中鼠標、鍵盤對于設計效率和設計思維的約束。

設計意圖即設計人員試圖完成某項設計任務的設計命令，如將草圖A沿z 軸方向拉伸100mm，將實體的面1中心打上深度為10mm的小孔。設計意圖潛藏 于設計人員內心，并不能被直接觀測，且在表達成設計命令后才能確定。通過 各種探測手段和人機交互模式，能直接觀測到設計人員所表現的腦電、眼動和 手勢等特定設計信號或產品設計狀態的改變，而這些活動則反映了設計意圖。 充分利用這些信號和設計狀態，能夠顯著加快設計過程，并保證設計人員的創 造過程不被繁瑣的鼠標、鍵盤輸入所打斷。

發明人發現，目前，已有基于手勢的設計意圖捕捉技術，往往面向于產品 概念設計過程；而產品詳細設計過程中操作指令繁多，基于手勢的人機交互需 要設計人員進行大量的前期訓練，極大增加了設計人員的學習時間和負擔。同 時，目前的設計意圖捕捉技術設計意圖識別準確率較低。

發明內容

本公開為了解決上述問題，提出了一種基于貝葉斯網絡的設計意圖識別方 法及系統，考慮人工神經網絡在設計指令識別精度不足以支撐產品詳細設計過 程，利用貝葉斯網絡并行推理的特點對設計意圖進行不確定性推理，從而使得 推理獲得的設計意圖更加準確可信。

為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：

一個或多個實施例提供了一種基于貝葉斯網絡的設計意圖識別方法，包括 如下步驟：

獲取人體生理指標數據及人體動作數據；

建立人體生理指標數據、動作數據與設計指令對應關系的人工神經網絡訓 練模型；

根據人工神經網絡訓練模型獲取信號識別的設計指令及其精度，采用貝葉 斯網絡并行推理識別設計意圖，獲得設計指令的正確組合方法；

根據設計指令的組合確定設定意圖。

一個或多個實施例提供了一種基于貝葉斯網絡的設計意圖識別系統，包括：

獲取模塊：被配置為用于獲取人體生理指標數據及人體動作數據；

人工神經網絡訓練模型建立模塊：被配置為用于建立人體生理指標數據、 動作數據與設計指令對應關系的人工神經網絡訓練模型；

識別模塊：被配置為用于根據人工神經網絡訓練模型獲取信號識別的設計 指令及其精度，采用貝葉斯網絡并行推理識別設計意圖，獲得設計指令的正確 組合方法；

設計意圖確定模塊：被配置為用于根據設計指令的組合確定設定意圖。

一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序 被處理器執行時實現上述的方法中的步驟。