摘要
本发明公开了应用于AI眼镜的智能交互系统,涉及人机交互技术领域,用于解决资源利用冗余增大,设备功耗效率降低的问题,通过集成于AI眼镜中的惯性测量单元采集三轴加速度与角速度数据,计算旋转合成值与加速度变化强度,融合形成头部姿态变化量,基于MAD算法分析其离散程度以判断交互场景复杂度;根据复杂度选择执行资源优化或增强交互响应策略,如提升语音识别准确率与适配复杂声场;进一步引入光照强度、运动速度与噪声强度比例系数,构建长短时记忆神经网络模型预测交互复杂度,并通过门控机制与正则化方法实现动态交互模式调节,依据预测输出判断是否改进交互模式,保障AI眼镜在复杂环境下的自适应与高可靠性交互能力。
技术关键词
智能交互系统
语音识别准确率
环境光照强度
噪声强度
预测输出值
场景
AI眼镜
复杂度
时间段
数据采集模块
意图识别
光照强度数据
人机交互技术
周期
正则化方法
三轴加速度
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