基于卷积神经网络的人-机器人交互安全检测方法及系统

本发明公开了基于卷积神经网络的人‑机器人交互安全检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集人‑机器人交互环境的RGB‑D图像及机器人关节位置；使用关节点检测算法从所述RGB‑D图像中提取人体关节点序列，使用人体模型重建网络提取用户体态参数；构建基于卷积神经网络的安全检测网络，所述安全检测网络接收输入的人体关节点序列、体态参数及机器人关节位置，实时输出交互过程中人和机器人之间的距离和接触状态，检测是否发生碰撞或存在潜在碰撞危险；响应发生碰撞或存在潜在碰撞危险，发送对应警示信息或发送对应操作指令至机器人。本发明可提高人机交互环境中的安全检测准确率，并保障安全检测的实时性。