【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能調控，特別是涉及一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統及方法。
技術介紹
1、在現代生活中，背景音樂已經成為許多場合不可或缺的一部分。無論是購物中心、餐廳、健身房還是家庭環境，背景音樂都能為人們帶來愉悅的氛圍。然而，傳統的背景音樂調控系統往往缺乏智能化，無法根據實際環境和用戶需求進行動態調整。例如，在購物中心中，背景音樂通常由人工選擇播放，無法根據顧客的步態特征和情緒狀態進行個性化調整，導致音樂與環境和用戶需求不匹配的情況時有發生。
2、現有技術中，雖然有一些基于生物特征的音樂調控系統，但這些系統大多依賴于面部表情、心率等生理信號，而忽略了步態這一重要的行為特征。步態不僅能夠反映一個人的情緒狀態，還能揭示其身體狀況和心理特征。因此，亟需一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統及方法，能夠根據用戶的步態特征自動選擇和調整背景音樂，以滿足不同用戶的需求，提升用戶體驗。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統及方法，解決背景音樂通常由人工選擇播放，無法根據顧客的步態特征和情緒狀態進行個性化調整，或者僅依賴于面部表情、心率等生理信號，而忽略了步態這一行為特征的問題。
2、本專利技術提供了一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統，包括：
3、數據采集模塊，所述數據采集模塊內設定有目標區域，所述數據采集模塊用于采集目標區域內目標對象的步態數據和面部特征數據，所述步態數據包括步頻數據、步長數據和運動加速度數
4、步態識別模塊，用于基于步態識別模型，根據所述步態數據確定目標對象的性別、年齡段和職業；
5、情緒識別模塊，用于基于面部情緒識別模型，根據所述面部特征數據確定目標對象的實時情緒；
6、音樂調整模塊，用于根據目標對象的性別、年齡段、職業和實時情緒確定背景音樂曲目，并根據所述背景音樂曲目對當前播放列表進行調整，得到調整播放列表，并進行背景音樂的播放；
7、分析修正模塊，用于根據目標對象的行為數據判斷目標對象是否進行目標行為，根據判斷結果確定是否對調整播放列表進行修正。
8、優選的，所述數據采集模塊在用于采集目標區域內目標對象的步態數據時，包括：
9、對目標區域內的運動目標進行人臉識別掃描，若確定存在人臉特征，則將所述人臉特征對應的運動目標設定為目標對象；
10、對所述目標對象進行跟蹤分析，確定所述目標對象的步態數據。
11、優選的，所述步態識別模塊在用于基于步態識別模型，根據所述步態數據確定目標對象的性別、年齡段和職業時，包括：
12、所述步態數據還包括目標對象的體型和運動姿態；
13、對所述步態數據進行預處理，所述預處理包括去噪處理、異常值處理和標準化處理；
14、將預處理后的步態數據輸入到所述步態識別模型，得到所述步態識別模型輸出的目標對象的年齡段和職業，根據所述運動姿態確定目標對象的性別。
15、優選的，所述面部特征數據包括嘴巴形狀、眼睛睜閉程度、眉毛變化和面部肌肉松緊度。
16、優選的，所述音樂調整模塊在用于根據目標對象的性別、年齡段、職業和實時情緒確定背景音樂曲目時，包括：
17、預設有音樂對照表，所述音樂對照表包括若干音樂曲目，所述音樂曲目設置有對應的情感表達特征、年齡段喜愛度、職業喜愛度和性別喜愛度；
18、基于目標對象的性別、年齡段和職業，對所述音樂對照表進行一次篩選，得到初始音樂曲目；
19、根據目標對象的實時情緒對所述初始音樂曲目進行二次篩選，保留所述實時情緒與所述情感表達特征一致的音樂曲目，設定保留的音樂曲目為背景音樂曲目。
20、優選的，所述音樂調整模塊在用于根據所述背景音樂曲目對當前播放列表進行調整，得到調整播放列表，并進行背景音樂的播放時，包括：
21、確定當前播放列表的音樂曲目；
22、將當前播放列表的音樂曲目與所述背景音樂曲目進行對比，若所述當前播放列表的音樂曲目與所述背景音樂曲目一致，則保留當前播放列表的音樂曲目；
23、若所述當前播放列表的音樂曲目與所述背景音樂曲目不一致，則將所述背景音樂曲目添加到所述當前播放列表中，并將添加的所述背景音樂曲目進行置頂操作，得到調整播放列表，并立即依照調整播放列表切換背景音樂。
24、優選的，所述分析修正模塊在用于根據目標對象的行為數據判斷目標對象是否進行目標行為，根據判斷結果確定是否對調整播放列表進行修正時，包括：
25、根據所述行為數據確定目標對象的調整行為，將所述調整行為與所述目標行為進行對比，若所述調整行為與所述目標行為一致，則確定目標對象進行了目標行為，不對調整播放列表進行修正；
26、若所述調整行為與所述目標行為不一致，則確定目標對象未進行目標行為，則控制所述數據采集模塊采集目標對象的調整面部特征數據，根據所述調整面部特征數據對調整播放列表進行修正。
27、優選的，所述分析修正模塊在用于根據所述調整面部特征數據對調整播放列表進行修正時，包括：
28、將所述調整面部特征數據輸入至所述面部情緒識別模型中，得到所述面部識別模型輸出的目標對象的調整情緒；
29、將所述調整情緒與所述實時情緒進行對比，若所述調整情緒的正向度高于所述實時情緒的正向度，則不對所述播放列表進行二次調整；
30、若所述調整情緒的正向度低于所述實時情緒的正向度，則根據所述調整情緒確定調整背景音樂曲目，并基于所述調整背景音樂曲目對所述播放列表進行二次調整。
31、本專利技術提供了一種基于步態識別分析的背景音樂調控方法，應用于上述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，所述方法包括：
32、確定目標區域，采集目標區域內目標對象的步態數據，所述步態數據包括步頻數據、步長數據和運動加速度數據；
33、基于步態識別模型，根據所述步態數據確定目標對象的性別、年齡段和職業；
34、采集目標對象的面部特征數據，并基于面部情緒識別模型，根據所述面部特征數據確定目標對象的實時情緒；
35、根據目標對象的性別、年齡段、職業和實時情緒確定背景音樂曲目，并根據所述背景音樂曲目對當前播放列表進行調整；
36、當播放列表調整后，經過預設時間段采集目標對象的行為數據，根據目標對象的行為數據判斷目標對象是否進行目標行為，根據判斷結果確定是否對調整播放列表進行修正。
37、與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于，通過本專利技術的系統及方法，能夠根據用戶的步態特征自動選擇和調整背景音樂，從而更好地滿足用戶的個性化需求，提升整體的用戶體驗。本專利技術根據目標對象的性別、年齡、職業和實時情緒來選擇和調整背景音樂，能夠為目標對象提供更加貼合其需求和感受的個性化音樂體驗，提升其滿意本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述數據采集模塊在用于采集目標區域內目標對象的步態數據時，包括：
3.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述步態識別模塊在用于基于步態識別模型，根據所述步態數據確定目標對象的性別、年齡段和職業時，包括：
4.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述面部特征數據包括嘴巴形狀、眼睛睜閉程度、眉毛變化和面部肌肉松緊度。
5.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述音樂調整模塊在用于根據目標對象的性別、年齡段、職業和實時情緒確定背景音樂曲目時，包括：
6.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述音樂調整模塊在用于根據所述背景音樂曲目對當前播放列表進行調整，得到調整播放列表，并進行背景音樂的播放時，包括：
7.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調
8.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述分析修正模塊在用于根據所述調整面部特征數據對調整播放列表進行修正時，包括：
9.一種基于步態識別分析的背景音樂調控方法，應用于如權利要求1-8任一項所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述方法包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述數據采集模塊在用于采集目標區域內目標對象的步態數據時，包括：
3.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述步態識別模塊在用于基于步態識別模型，根據所述步態數據確定目標對象的性別、年齡段和職業時，包括：
4.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述面部特征數據包括嘴巴形狀、眼睛睜閉程度、眉毛變化和面部肌肉松緊度。
5.根據權利要求1所述的基于步態識別分析的背景音樂調控系統，其特征在于，所述音樂調整模塊在用于根據目標對象的性別、年齡段、職業和實時情緒確定背景音樂曲目時，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：彭青松，李雄，羅光霞，曹淼，
申請(專利權)人：上海電子信息職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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