目标跟随方法及装置、机器人和可读存储介质

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种目标跟随方法及装置、机器人和可读存储介质。

背景技术

目前，随着机器人技术的发展，服务型机器人的应用越来越广泛，服务型机器人的功能也逐渐丰富，例如，越来越多的机器人具备人脸跟随功能。然而，目前具备人脸跟随功能的机器人，在跟随人脸进行识别时，误识率较高，对于目标的跟随效果较差。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的第一个方面在于提出一种目标跟随方法。

本发明的第二个方面在于提出一种目标跟随装置。

本发明的第三个方面在于提出另一种目标跟随装置。

本发明的第四个方面在于提出一种机器人。

本发明的第五个方面在于提出一种可读存储介质。

有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种目标跟随方法，该方法包括：确定待跟随的目标对象，及存储目标对象对应的目标对象特征；响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征匹配，跟随识别到的对象；响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征未匹配，继续对视野范围内的对象进行对象特征识别，当再次识别到与预先存储的目标对象特征匹配的对象特征时，跟随再次识别到的对象。

本发明提供的目标跟随方法的技术方案的执行主体可以为智能机器人，还可以为目标跟随装置，还可以根据实际使用需求进行确定，在此不作具体限定。为了更加清楚地描述本发明提供的目标跟随方法，下面以目标跟随方法的执行主体为智能机器人进行说明。

本发明提供的目标跟随方法，用于控制智能机器人工作，以使智能机器人完成相应的跟随识别任务，如通过智能机器人进行视频通话。在实际的应用过程中，上述智能机器人具体可为扫地机器人、大厅机器人、儿童陪伴机器人、机场智能机器人、智能问答机器人以及家庭服务机器人等具备识别功能的移动设备，在此不作具体限制。

具体地，在本发明所提供的目标跟随方法中，上述智能机器人具备目标识别以及目标跟随功能，在开启智能机器人的目标跟随功能之后，智能机器人对出现在其视野范围内的各个对象进行分析识别，确定其待跟随的目标对象，并将该目标对象的目标对象特征存储至缓存区间之内。在此基础上，智能机器人在目标场景内对目标对象进行跟随识别。具体地，智能机器人对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与预存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在此基础上，在智能机器人所提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征不一致即匹配失败的情况下，说明智能机器人此时识别到的对象并不是待跟随的目标对象。此时，智能机器人会继续对提取到的各个对象的对象特征进行分析识别，直至智能机器人所提取到的某一对象的对象特征，与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功，说明智能机器人此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，智能机器人便在目标场景内对识别到的该对象进行跟随，以使该对象始终在其视野范围之内。

进一步地，在智能机器人跟随目标对象的过程中，智能机器人始终对其视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析，在此基础上，在智能机器人所识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致的情况下，说明智能机器人跟丢目标对象，例如，在目标对象被其他对象遮挡或者目标对象移动至目标场景之外的情况下，智能机器人均不能在其视野范围内识别到目标对象。此时，智能机器人会基于上述目标对象特征，继续对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，在智能机器人再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，说明智能机器人成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并再次跟随找回的目标对象进行工作如进行视频通话。

这样，基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程的误识率。并且，在跟踪目标丢失的情况下，通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

根据本发明的上述目标跟随方法，还可以具有以下附加技术特征：

在上述技术方案中，确定待跟随的目标对象，包括：获取识别界面中至少一个识别对象的第一对象特征；根据第一对象特征确定识别界面中的目标对象；其中，第一对象特征包括以下至少一项：位置特征、属性特征。

在该技术方案中，上述智能机器人具备目标识别功能，在通过上述智能机器人进行识别的过程中，智能机器人可对进入其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征，如获取各个识别对象的位置特征或者属性特征，其中，上述属性特征又可包括面部属性特征、声音属性特征、年龄属性特征以及性别属性特征等。在此基础上，智能机器人再基于其识别到的各个识别对象的第一对象特征，从识别界面中的至少一个识别对象中确定待跟随的目标对象。例如，智能机器人将位于识别界面中心位置的识别对象确定为待跟随的目标对象，或者，智能机器人将识别界面中符合儿童属性特征的识别对象确定待跟随的目标对象。这样，智能机器人根据其识别到的各个识别对象的第一对象特征，对其待跟随的目标对象进行确定，保证了对目标对象确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，根据第一对象特征确定识别界面中的目标对象，包括：根据第一对象特征确定每个识别对象的对象位置；响应于至少一个识别对象中的第一识别对象的对象位置符合第一条件，将第一识别对象确定为目标对象。

在该技术方案中，在智能机器人通过对其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征之后，智能机器人根据各个识别对象的第一对象特征，对各个识别对象在其识别界面中的对象位置进行确定。在此基础上，智能机器人对确定的各个识别对象的对象位置进行分析处理，在智能机器人判定其识别界面中的第一识别对象的对象位置与设定的第一条件相符合的情况下，智能机器人将该第一识别对象确定为待跟随的目标对象。其中，上述第一识别对象为智能机器人的识别界面中的任意一个识别对象。例如，智能机器人将位于识别界面中心位置的识别对象确定为待跟随的目标对象。这样，智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象位置，对其识别视野内的目标对象进行确定，保证了智能机器人对目标对象确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，根据第一对象特征确定识别界面中的目标对象，包括：根据第一对象特征确定每个识别对象的对象属性；将每个识别对象的对象属性与目标对象属性进行匹配，目标对象属性与目标对象相对应；响应于至少一个识别对象中的第二识别对象的对象属性与目标对象属性匹配成功，将第二识别对象确定为目标对象；其中，对象属性包括以下至少一项：面部属性、声音属性、性别属性以及年龄属性。

在该技术方案中，在智能机器人通过对其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征之后，智能机器人根据各个识别对象的第一对象特征，对各个识别对象的对象属性，如面部属性、性别属性、声音属性以及年龄属性等进行确定。在此基础上，智能机器人将确定的各个识别对象的对象属性，与设定的目标对象属性进行比较匹配，在智能机器人判定其识别界面中的第二识别对象的对象属性，与上述目标对象属性相一致的情况下，智能机器人认为上述目标对象属性与第一识别对象的对象属性匹配成功，并将上述第二识别对象确定为上述目标对象。其中，上述第二识别对象为智能机器人的识别界面中的任意一个识别对象。例如，智能机器人将识别界面中符合儿童属性特征的识别对象确定待跟随的目标对象。这样，智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性，对其识别视野内的目标对象进行确定，保证了智能机器人对目标对象确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，存储目标对象对应的目标对象特征，包括：响应于目标对象特征与缓存区间中的缓存对象特征匹配失败，将目标对象特征存储至缓存区间内；或响应于目标对象特征与缓存区间中的第一缓存对象特征匹配成功，且目标对象特征的采集质量优于第一缓存对象特征的采集质量，将第一缓存对象特征更新为目标对象特征。

在该技术方案中，在智能机器人确定上述目标对象之后，智能机器人还会对该目标对象的目标对象特征进行提取并缓存。具体地，在智能机器人提取目标对象的目标对象特征之后，将该目标对象特征与其缓存区间内已缓存的对象特征进行比较匹配。在缓存区间内缓存的每个对象特征均与上述木对象特征匹配失败的情况下，说明缓存区间中不存在上述目标对象特征，此时，智能机器人对将提取到的目标对象特征缓存至缓存区间内。而在缓存区间内存在第一缓存对象特征与上述目标对象特征匹配成功的情况下，说明缓存区间中已缓存目标对象的目标对象特征，此时，智能机器人会将已缓存的目标对象特征即上述第一缓存对象特征的采集质量，与新提取的目标对象特征的采集质量进行对比，如图像质量对比、声音清晰度对比等，并在新提取的目标对象特征的采集质量优于已缓存的第一缓存对象特征的采集质量的情况下，通过新提取的目标对象特征替换已缓存的第一缓存对象特征，从而对缓存区间内所缓存的对象特征进行更新。

这样，对提取到的目标对象的目标对象特征进行缓存，或者基于提取到的目标对象的目标对象特征对缓存区间内的已缓存的对象特征进行更新，便于后续基于缓存的目标对象特征对目标对象进行防干扰跟随以及精准找回，提升了智能机器人进行目标跟随的准确性，满足了用户需求。

在上述任一技术方案中，响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征匹配，跟随识别到的对象，包括：基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；响应于在目标场景内识别到目标对象，确定目标对象在目标场景内的目标位置；基于目标位置，在目标场景内跟随目标对象。

在该技术方案中，在智能机器人确定其待跟随的目标对象，并对该目标对象的目标对象特征进行缓存之后，智能机器人基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别以及跟随。具体地，智能机器人对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在智能机器人所提取到的某一对象的对象特征，与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功的情况下，说明智能机器人此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，智能机器人便通过识别到的目标对象的对象特征，对目标对象在目标场景内的目标位置进行确定，进而基于目标位置，在目标场景内对识别到的目标对象进行跟随，以使目标对象始终在其视野范围之内。这样，智能机器人基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程中的误识率，从而保证了对目标对象进行跟随的准确性。

在上述任一技术方案中，响应于在目标场景内识别到目标对象之后，目标跟随方法还包括：响应于目标对象移动至目标场景之外，继续基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；响应于在目标场景内再次识别到目标对象，继续在目标场景内跟随目标对象。

在该技术方案中，在智能机器人跟随目标对象的过程中，智能机器人始终对其视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析。在此基础上，在智能机器人跟丢目标对象的情况下，如在智能机器人识别到目标对象移动至目标场景之外的情况下，或者在目标对象被其他对象遮挡的情况下，智能机器人均无法在其视野范围内识别到目标对象。也即，智能机器人所识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致。此时，智能机器人会基于上述目标对象特征，继续在目标场景内对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，并在智能机器人在目标场景内再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，也即在智能机器人在目标场景内再次识别到上述目标对象的情况下，智能机器人判定其成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并继续在目标场景对找回的目标对象进行跟随。这样，在跟踪目标丢失的情况下，智能机器人通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行跟随识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，在目标场景内跟随目标对象，包括：响应于识别到目标对象的目标面部特征，确定目标面部特征在识别界面中的面部位置信息；根据面部位置信息调整识别角度，以使目标面部特征位于识别界面的目标区域。

在该技术方案中，在智能机器人在目标场景内跟随上述目标对象的过程中，智能机器人对其识别界面进行目标识别，在智能机器人在其识别界面内识别到上述目标对象的目标面部特征的情况下，智能机器人对识别到的目标面部特征的位置信息进行确定，即确定上述目标面部特征在智能机器人的识别界面中的面部位置信息。在此基础上，智能机器人根据上述目标面部特征在识别界面中的位置变化情况，即根据上述面部位置信息的变化情况，调整其识别角度，以使上述目标面部特征始终位于其识别视野之内。这样，在智能机器人的识别视野内存在上述目标对象的目标面部特征的情况下，智能机器人通过调整其识别角度跟踪该目标面部特征进行识别，便于用户掌握该目标对象的动态，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，目标跟随方法还包括：在跟随目标对象的情况下，响应于识别到的第一对象的对象属性符合目标条件，在目标场景内跟随第一对象。

在该技术方案中，在智能机器人跟随目标对象的情况下，智能机器人始终对其识别界面中的各个识别对象进行目标识别，以对各个识别对象的对象属性进行确定，并根据各个识别对象的对象属性判断识别界面内是否存在用户重点关注的识别对象。具体地，在智能机器人识别到的第一对象的对象属性符合目标条件的情况下，智能机器人将第一对象确定为用户重点关注的识别对象，并且，智能机器人的跟随对象由上述目标对象切换为第一对象，即智能机器人在目标场景内对该第一对象进行跟随。而在智能机器人识别到的每个识别对象的对象属性均不符合目标条件的情况下，智能机器人判定识别界面不存在用户重点关注的识别对象，智能机器人继续跟随上述目标对象。也就是说，在本发明所提供的方法中，在通过上述智能机器人进行识别任务如进行视频通话的情况下，智能机器人优先跟随对象属性符合目标条件的第一对象，在其识别视野内不存在上述第一对象的情况下，再跟随其识别视野内的目标对象。这样，在通过上述智能机器人进行识别任务如进行视频通话的情况下，可优先跟随用户的重点关注对象或感兴趣对象进行识别，便于用户优先掌握其重点关注对象或感兴趣对象的动态，满足了用户的使用需求。

其中，上述对象属性包括但不限于以下属性：位置属性、面部属性、声音属性、性别属性以及年龄属性等。上述目标条件具体可为：第一对象的对象属性与目标属性向相匹配。其中，上述目标属性具体可为用户设定的某一特殊对象如某一家庭成员的对象属性，上述目标属性具体还可为用户设置的特定的对象属性如“儿童属性”、“老人属性等”。例如，在智能机器人在其识别界面中识别到对象属性符合“老人属性”的第一对象的情况下，智能设备转为跟随该第一对象。

在上述任一技术方案中，响应于识别到的第一对象的对象属性符合目标条件，在目标场景内跟随第一对象，包括：在对象属性符合目标条件的第一对象的数量大于1的情况下，根据每个第一对象的对象特征，确定每个第一对象的对象信息；跟随对象信息符合第二条件的第一对象；其中，对象信息包括以下至少一项：位置信息、属性信息和脸部面积信息。

在该技术方案中，在智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性与上述目标条件的匹配结果，判定其识别界面中存在至少2个第一对象的对象属性与上述目标条件相匹配的情况下，智能机器人继续根据每个第一对象的对象特征，对各个第一对象的对象信息如位置信息、脸部面积信息以及属性信息等进行确定，并根据各个第一对象的对象信息，从确定的至少2个第一对象中，选择一个第一对象作为跟随对象进行跟随识别。具体地，智能机器人对确定的各个第一对象的对象信息进行分析处理，在智能机器人判定某个第一对象的对象信息与设定的第二条件相符合的情况下，智能机器人将该第一对象确定为其优先跟随的识别对象。

也就是说，在智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性，确定至少两个识别对象符合优先跟随的条件的情况下，智能机器人继续对确定的至少两个识别对象的对象信息进行分析，以选择一个最优的优先跟随对象进行跟随。例如，在智能机器人识别到其识别界面中存在两个对象属性符合“儿童属性”的识别对象的情况下，智能机器人跟随这两个识别对象中年龄较小的识别对象。这样，保证了智能机器人对优先跟随对象即用户重点关注对象进行确定的准确性，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，在目标场景内跟随第一对象之后，目标跟随方法还包括：响应于第一对象移动至目标场景之外，基于第一对象的对象特征在目标场景内进行对象识别，响应于在目标场景内再次识别到第一对象，继续在目标场景内跟随第一对象；或响应于第一对象移动至目标场景之外，在目标场景内跟随目标对象。

在该技术方案中，在智能机器人跟随第一对象的过程中，智能机器人还会对第一对象的对象特征进行缓存。在此基础上，在智能机器人在目标场景内跟随上述第一对象进行识别的过程中，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，如在智能机器人检测到第一对象走出目标场景的情况下，或者在第一对象被其他对象遮挡的情况下，智能机器人会基于缓存的第一对象的对象特征，继续在目标场景内对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，并在智能机器人在目标场景内再次识别到与缓存的第一对象的对象特征相匹配的对象特征的情况下，也即在智能机器人在目标场景内再次识别到上述第一对象的情况下，智能机器人判定其成功找回丢失的跟随目标即第一对象，并继续在目标场景对找回的第一对象进行跟随。这样，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，基于已缓存的第一对象的对象特征对第一对象进行找回，由于识别视野中其他识别对象的对象特征无法匹配已缓存的第一对象的对象特征，智能机器人不会匹配识别视野中的其他识别对象进行跟随，实现了智能机器人的防干扰跟随功能以及对第一对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

或者，在智能机器人在目标场景内跟随上述第一对象进行识别的过程中，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，智能机器人变为跟随上述目标对象，或者，智能机器人基于其识别界面中各个识别对象的对象属性，确定一个新的优先跟随对象即第二对象进行跟随。与此同时，在智能机器人跟随目标对象或者第二对象的过程中，智能机器人基于缓存的第一对象的对象特征对其识别界面内的各个识别对象进行识别，并在再次识别到上述第一对象的情况下，再继续优先跟随该第一对象。这样，智能机器人在识别到用户重点关注对象即第一对象的情况下，优先跟随该第一对象，而在智能机器人跟丢第一对象时，再跟随上述目标对象或者其他用户关注对象，便于用户优先掌握其重点关注对象或感兴趣对象的动态，满足了用户的使用需求。

在上述任一技术方案中，目标跟随方法还包括：根据目标对象特征确定目标对象的身份信息；对目标对象执行与身份信息关联的交互任务。

在该技术方案中，在智能机器人在目标场景内跟随上述目标对象进行识别的过程中，智能机器人还会根据该目标对象的目标对象特征，对该目标对象的身份信息进行确定。在此基础上，智能机器人根据确定的目标对象的身份信息，在其存储区间内查找是否存在与该身份信息相关联的交互任务，并在存储区间内存在相关的交互任务的情况下，对目标对象执行上述交互任务。这样，在通过上述智能机器人进行跟随识别的过程中，还可根据跟随对象的身份信息，对跟随对象执行相应的交互任务，丰富了智能机器人的交互功能，满足了用户的使用需求。

根据本发明的第二个方面，提出了一种目标跟随装置，该装置包括：处理单元，用于确定待跟随的目标对象，及存储目标对象对应的目标对象特征；识别单元，用于响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征匹配，跟随识别到的对象；识别单元，还用于响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征未匹配，继续对视野范围内的对象进行对象特征识别，当再次识别到与预先存储的目标对象特征匹配的对象特征时，跟随再次识别到的对象。

本发明提供的目标跟随装置，用于控制智能机器人工作，以使智能机器人完成相应的跟随识别任务，如通过智能机器人进行视频通话。在实际的应用过程中，上述智能机器人具体可为扫地机器人、大厅机器人、儿童陪伴机器人、机场智能机器人、智能问答机器人以及家庭服务机器人等具备识别功能的移动设备，在此不作具体限制。

具体地，上述智能机器人具备目标识别以及目标跟随功能，本发明提供的目标跟随装置包括处理单元以及识别单元，在开启智能机器人的目标跟随功能之后，处理单元对出现在智能机器人视野范围内的各个对象进行分析识别，确定智能机器人待跟随的目标对象，并将该目标对象的目标对象特征存储至缓存区间之内。在此基础上，目标跟随装置通过识别单元在目标场景内对目标对象进行跟随识别。具体地，识别单元对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与预存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在此基础上，在提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征不一致即匹配失败的情况下，说明识别单元识别到的对象并不是待跟随的目标对象。此时，识别单元会继续对提取到的各个对象的对象特征进行分析识别，直至提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功，识别单元判定此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，目标跟随装置便在目标场景内对识别到的该对象进行跟随，以使该对象始终在智能机器人的视野范围之内。

进一步地，在智能机器人跟随目标对象的过程中，识别单元始终对智能机器人视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析，在此基础上，在识别单元识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致的情况下，说明智能机器人跟丢目标对象，例如，在目标对象被其他对象遮挡或者目标对象移动至目标场景之外的情况下，识别单元均不能在智能机器人的视野范围内识别到目标对象。此时，识别单元会基于上述目标对象特征，继续对智能机器人视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，在识别单元再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，说明智能机器人成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并再次跟随找回的目标对象进行工作如进行视频通话。

这样，基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程的误识率。并且，在跟踪目标丢失的情况下，通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

根据本发明的第三个方面，提出了另一种目标跟随装置，包括：存储器，存储有程序或指令；处理器，处理器执行程序或指令时实现如上述任一技术方案中的目标跟随方法的步骤。因此，本发明第三个方面所提出的目标跟随装置具备上述第一个方面任一技术方案中的目标跟随方法的全部有益效果，在此不再赘述。

根据本发明的第四个方面，提出了一种机器人，包括：底盘，底盘上设置有移动装置；主体，设置在底盘上，主体上设置有摄像装置；上述第三个方面技术方案中的目标跟随装置；其中，目标跟随装置控制摄像装置进行识别，以及目标跟随装置控制移动装置移动或旋转，以调整识别角度。

本发明第四个方面所提出的机器人包括上述第三个方面技术方案中的目标跟随装置。因此，本发明第四个方面所提出的机器人，具备上述第三个方面技术方案中的目标跟随装置的全部有益效果，在此不再赘述。

进一步地，上述机器人还包括底盘以及主体。其中，底盘上设置有移动装置，移动装置可带动底盘以及主体部分一起进行移动或者旋转，主体上设置有摄像装置。在机器人的工作过程中，目标跟随装置可控制摄像装置进行识别，并根据摄像装置识别到的画面控制移动装置进行移动或旋转，以根据跟随对象的位置变化情况对摄像装置的识别角度进行调整，从而实现机器人的跟随识别功能。

根据本发明的上述机器人，还可以具有以下附加技术特征：

在上述技术方案中，主体包括：第一主体，设置在底盘上；第二主体，设置在第一主体上，与第一主体可转动地连接，摄像装置设置在第二主体上，第二主体可沿机器人的轴线方向摆动，以及第二主体可绕机器人的轴线旋转。

在该技术方案中，机器人的主体部分包括第一主体以及第二主体，第二主体具体可为机器人头部，第二主体上设置有摄像装置，且第二主体可相对于第一主体单独进行转动或俯仰运动，即第二主体具体可沿机器人的轴线方向进行摆动，以及第二主体具体可绕机器人的轴线进行旋转。

在此基础上，在机器人根据跟随对象的位置变化情况对其上的摄像装置的识别角度进行调整的过程中，机器人具体可单独通过其底盘上的移动装置带动其整体进行旋转，以调整其上的摄像装置的识别角度。机器人具体还可通过其第二主体如机器人头部单独带动摄像装置进行旋转或者俯仰运动，以调整摄像装置的识别角度。机器人还可通过其第二主体以及底盘上的移动装置配合旋转，以调整其上的摄像装置的识别角度。在实际的应用过程中，对于机器人调整其上的摄像装置的识别角度的具体方式，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在上述任一技术方案中，机器人还包括：显示装置，用于显示摄像装置的识别画面。

在该技术方案中，上述机器人还包括显示装置如显示屏，在机器人通过其上的摄像装置识别画面的过程中，该显示装置可对摄像装置识别到的画面进行显示，以便用户查看机器人的识别画面，从而进行视频聊天、视频会议等操作。

根据本发明的第五个方面，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的目标跟随方法。因此，本发明第五个方面所提出的可读存储介质具备上述第一个方面任一技术方案中的目标跟随方法的全部有益效果，在此不再赘述。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1示出了本发明实施例的目标跟随方法的流程示意图之一；

图2示出了本发明实施例的目标跟随方法的流程示意图之二；

图3示出了本发明实施例的目标跟随方法的流程示意图之三；

图4示出了本发明实施例的目标跟随方法的流程示意图之四；

图5示出了本发明实施例的目标跟随方法的流程示意图之五；

图6示出了本发明实施例的目标跟随装置的结构框图之一；

图7示出了本发明实施例的目标跟随装置的结构框图之二；

图8示出了本发明实施例的机器人的结构框图；

图9示出了本发明实施例的机器人的工作流程框架图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。

下面结合图1至图9，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的目标跟随方法及装置、机器人和可读存储介质进行详细地说明。

本发明提供的目标跟随方法的技术方案的执行主体可以为智能机器人，还可以为目标跟随装置，还可以根据实际使用需求进行确定，在此不作具体限定。为了更加清楚地描述本发明提供的目标跟随方法，下面以目标跟随方法的执行主体为智能机器人进行说明。

在本发明的一个实施例中，如图1所示，目标跟随方法具体可包括下述的步骤102至步骤106：

步骤102：确定待跟随的目标对象，及存储目标对象对应的目标对象特征；

步骤104：响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征匹配，跟随识别到的对象；

步骤106：响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征未匹配，继续对视野范围内的对象进行对象特征识别，当再次识别到与预先存储的目标对象特征匹配的对象特征时，跟随再次识别到的对象。

本发明提供的目标跟随方法，用于控制智能机器人工作，以使智能机器人完成相应的跟随识别任务，如通过智能机器人进行视频通话。在实际的应用过程中，上述智能机器人具体可为扫地机器人、大厅机器人、儿童陪伴机器人、机场智能机器人、智能问答机器人以及家庭服务机器人等具备识别功能的智能机器人，在此不作具体限制。

具体地，在本发明所提供的目标跟随方法中，上述智能机器人具备目标识别以及目标跟随功能，在开启智能机器人的目标跟随功能之后，智能机器人对出现在其视野范围内的各个对象进行分析识别，确定其待跟随的目标对象，并将该目标对象的目标对象特征存储至缓存区间之内。在此基础上，智能机器人在目标场景内对目标对象进行跟随识别。具体地，智能机器人对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与预存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在此基础上，在智能机器人所提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征不一致即匹配失败的情况下，说明智能机器人此时识别到的对象并不是待跟随的目标对象。此时，智能机器人会继续对提取到的各个对象的对象特征进行分析识别，直至智能机器人所提取到的某一对象的对象特征，与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功，说明智能机器人此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，智能机器人便在目标场景内对识别到的该对象进行跟随，以使该对象始终在其视野范围之内。

进一步地，在智能机器人跟随目标对象的过程中，智能机器人始终对其视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析，在此基础上，在智能机器人所识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致的情况下，说明智能机器人跟丢目标对象，例如，在目标对象被其他对象遮挡或者目标对象移动至目标场景之外的情况下，智能机器人均不能在其视野范围内识别到目标对象。此时，智能机器人会基于上述目标对象特征，继续对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，在智能机器人再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，说明智能机器人成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并再次跟随找回的目标对象进行工作如进行视频通话。

这样，基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程的误识率。并且，在跟踪目标丢失的情况下，通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

其中，上述目标场景具体可为用户设置的智能机器人的工作区域，在实际的应用过程中，用户可将上述目标场景设置为家里的各个房间，或者将上述目标场景仅设置为客厅区域，在此不作具体限制。

进一步地，在实际的应用过程中，上述目标对象具体可为唤醒智能机器人或启动机器人的识别对象；上述目标对象具体还可为位于识别界面的特定区域的识别对象，例如上述目标对象具体可为位于智能机器人的识别界面的边缘区域或者中心区域的识别对象；上述目标对象具体还可为具备某一特定属性的识别对象，例如上述目标对象具体可为智能机器人的识别视野中出现的儿童或老人等识别对象；上述目标对象具体还可为用户预先设置的目标跟随对象，例如上述目标对象具体可为用户设定的某一家庭成员；上述目标对象具体还可为识别界面中人脸面积最大的识别对象；上述目标对象具体还可为识别界面中深度值最小即距离智能机器人的摄像装置最近的识别对象。对于选择上述目标对象的依据，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，如图2所示，上述步骤102具体可包括下述的步骤102a至步骤102c：

步骤102a：获取识别界面中至少一个识别对象的第一对象特征；

步骤102b：根据第一对象特征确定识别界面中的目标对象；

步骤102c：存储目标对象对应的目标对象特征。

在该实施例中，上述智能机器人具备目标识别功能，在通过上述智能机器人进行识别的过程中，智能机器人可对进入其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征。在此基础上，智能机器人再基于其识别到的各个识别对象的第一对象特征，从识别界面中的至少一个识别对象中确定待跟随的目标对象。这样，智能机器人根据其识别到的各个识别对象的第一对象特征，对其待跟随的目标对象进行确定，保证了对目标对象确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

具体地，智能机器人将其识别到的各个识别对象的第一对象特征，与用户设置的预设对象特征进行比较，并根据比较结果从识别界面中的至少一个识别对象中确定待跟随的目标对象。具体地，在智能机器人识别得到的某个识别对象的第一对象特征与预设对象特征一致的情况下，智能机器人将该识别对象确定为待跟随的目标对象。例如，智能机器人将位于识别界面中心位置的识别对象确定为待跟随的目标对象，或者，智能机器人将识别界面中符合儿童属性特征的识别对象确定待跟随的目标对象。

其中，在实际的应用过程中，上述第一对象特征具体可包括各个识别对象的位置特征、属性特征、生物特征等对象特征，其中，上述属性特征又可包括面部属性特征、声音属性特征、年龄属性特征以及性别属性特征等。智能机器人通过对其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，对各个识别对象的位置特征、属性特征以及生物特征等第一对象特征进行确定。在实际的应用过程中，本领域技术人员具体可根据实际情况对上述第一对象特征的具体内容进行设置，在此不作具体限制。

进一步地，上述预设对象特征与目标对象相关联。在实际的应用过程中，上述预设对象特征具体可为用户预先设定的某一特定对象特征，例如用户设定的儿童属性特征、老人属性特征等；上述预设对象特征具体还可为用户预先选择的优先跟随对象的对象特征，例如用户预设选择的家庭成员“儿子”的面部特征等。对于上述预设对象特征的具体内容，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，如图3所示，上述步骤102b具体可包括下述的步骤102b1和步骤102b2：

步骤102b1：根据第一对象特征，确定每个识别对象的对象位置；

步骤102b2：在第一识别对象的对象位置与第一条件相符的情况下，将第一识别对象确定为目标对象。

在该实施例中，在智能机器人通过对其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征之后，智能机器人根据各个识别对象的第一对象特征，对各个识别对象在其识别界面中的对象位置进行确定。在此基础上，智能机器人对确定的各个识别对象的对象位置进行分析处理，在智能机器人判定其识别界面中的第一识别对象的对象位置与设定的第一条件相符合的情况下，智能机器人将该第一识别对象确定为待跟随的目标对象。其中，上述第一识别对象为智能机器人的识别界面中的任意一个识别对象。这样，智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象位置，对其识别视野内的目标对象进行确定，保证了智能机器人对目标对象确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

其中，在实际的应用过程中，上述第一条件具体可为识别对象的对象位置位于智能机器人的识别界面的中心区域，上述第一条件具体还可为识别对象的对象位置位于智能机器人的识别界面的边缘区域，上述第一条件具体还可为识别对象与智能机器人的摄像装置之间的距离最小，上述第一条件具体还可为识别对象与智能机器人的摄像装置之间的距离最大。在实际的应用过程中，对于上述第一条件的具体内容，本领域技术人员具体可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，如图4所示，上述102b具体可包括下述的步骤102b3和步骤102b4：

步骤102b3：根据第一对象特征，确定每个识别对象的对象属性，并将目标对象属性与每个识别对象的对象属性进行匹配；

步骤102b4：在目标对象属性与第二识别对象的对象属性匹配成功的情况下，将第二识别对象确定为目标对象。

在该实施例中，在智能机器人通过对其识别视野内的各个识别对象进行识别分析，以获取其识别视野内各个识别对象的第一对象特征之后，智能机器人根据各个识别对象的第一对象特征，对各个识别对象的对象属性进行确定。在此基础上，智能机器人将确定的各个识别对象的对象属性，与设定的目标对象属性进行比较匹配，在智能机器人判定其识别界面中的第二识别对象的对象属性，与上述目标对象属性相一致的情况下，智能机器人认为上述目标对象属性与第一识别对象的对象属性匹配成功，并将上述第二识别对象确定为上述目标对象。其中，上述第二识别对象为智能机器人的识别界面中的任意一个识别对象。这样，智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性，对其识别视野内的目标对象进行确定，保证了智能机器人对目标对象进行确定的准确性，进而保证了智能机器人跟随目标对象进行识别的准确性，满足了用户的使用需求。

其中，在实际的应用过程中，上述对象属性具体可包括面部属性、性别属性、声音属性以及年龄属性等，智能机器人具体可通过对识别对象在年龄、声音、面部、性别等方面的属性特征进行分析处理，对其识别视野内是否出现用户重点关注的目标对象进行判断。在实际的应用过程中，对于上述对象属性的具体包含内容，本领域技术人员具体可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

进一步地，上述目标对象属性与目标对象相对应。在实际的应用过程中，上述目标对象属性具体可为用户预先设定的某一特定对象属性，例如儿童属性特征、老人属性等；上述目标对象属性具体还可为用户预先选择的目标跟随对象的对象属性，例如用户预设选择的家庭成员“奶奶”的面部属性等。对于上述目标对象属性的具体内容，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

另外，需要说明的是，在智能机器人对其识别界面中的各个识别对象的对象属性进行确定时，智能机器人具体可采用Mobienet分类模型、ShuffleNet分类模型等分类模型。在实际的应用过程中，对于智能机器人判断对象属性的具体方式，本领域技术人员可根据实际情况进行选择，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，如图5所示，上述步骤102c具体可包括下述的步骤102c1：

步骤102c1：响应于目标对象特征与缓存区间中的缓存对象特征匹配失败，将目标对象特征存储至缓存区间内，或响应于目标对象特征与缓存区间中的第一缓存对象特征匹配成功，且目标对象特征的采集质量优于第一缓存对象特征的采集质量，将第一缓存对象特征更新为目标对象特征。

在该实施例中，在智能机器人确定上述目标对象之后，智能机器人还会对该目标对象的目标对象特征进行提取并缓存。具体地，在智能机器人提取目标对象的目标对象特征之后，将该目标对象特征与其缓存区间内已缓存的对象特征进行比较匹配。在缓存区间内缓存的每个对象特征均与上述目标对象特征匹配失败的情况下，说明缓存区间中不存在上述目标对象特征，此时，智能机器人对将提取到的目标对象特征缓存至缓存区间内。而在缓存区间内存在第一缓存对象特征与上述目标对象特征匹配成功的情况下，说明缓存区间中已缓存目标对象的目标对象特征，此时，智能机器人会将已缓存的目标对象特征即上述第一缓存对象特征的采集质量，与新提取的目标对象特征的采集质量进行对比，如图像质量对比、声音清晰度对比等，并在新提取的目标对象特征的采集质量优于已缓存的第一缓存对象特征的采集质量的情况下，通过新提取的目标对象特征替换已缓存的第一缓存对象特征，从而对缓存区间内所缓存的对象特征进行更新。

这样，对提取到的目标对象的目标对象特征进行缓存，或者基于提取到的目标对象的目标对象特征对缓存区间内的已缓存的对象特征进行更新，便于后续基于缓存的目标对象特征对目标对象进行防干扰跟随以及精准找回，提升了智能机器人进行目标跟随的准确性，满足了用户需求。

在本发明实施例中，进一步地，如图2所示，上述步骤104具体可包括下述的步骤104a至步骤104c：

步骤104a：基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；

步骤104b：响应于在目标场景内识别到目标对象，确定目标对象在目标场景内的目标位置；

步骤104c：基于目标位置，在目标场景内跟随目标对象。

在该实施例中，在智能机器人确定其待跟随的目标对象，并对该目标对象的目标对象特征进行缓存之后，智能机器人基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别以及跟随。具体地，智能机器人对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在智能机器人所提取到的某一对象的对象特征，与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功的情况下，说明智能机器人此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，智能机器人便通过识别到的目标对象的对象特征，对目标对象在目标场景内的目标位置进行确定，进而基于目标位置，在目标场景内对识别到的目标对象进行跟随，以使目标对象始终在其视野范围之内。这样，智能机器人基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程中的误识率，从而保证了对目标对象进行跟随的准确性。

在本发明实施例中，进一步地，在响应于在目标场景内识别到目标对象之后，上述目标跟随方法具体还可包括下述的步骤104d和步骤104e：

步骤104d：响应于目标对象移动至目标场景之外，继续基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；

步骤104e：响应于在目标场景内再次识别到目标对象，继续在目标场景内跟随目标对象。

在该实施例中，在智能机器人跟随目标对象的过程中，智能机器人始终对其视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析。在此基础上，在智能机器人跟丢目标对象的情况下，如在智能机器人识别到目标对象移动至目标场景之外的情况下，或者在目标对象被其他对象遮挡的情况下，智能机器人均无法在其视野范围内识别到目标对象。也即，智能机器人所识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致。此时，智能机器人会基于上述目标对象特征，继续在目标场景内对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，并在智能机器人在目标场景内再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，也即在智能机器人在目标场景内再次识别到上述目标对象的情况下，智能机器人判定其成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并继续在目标场景对找回的目标对象进行跟随。这样，在跟踪目标丢失的情况下，智能机器人通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行跟随识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

在本发明实施例中，进一步地，上述在目标场景内跟随目标对象的步骤，具体可包括下述的步骤104c1和步骤104c2：

步骤104c1：响应于识别到目标对象的目标面部特征，确定目标面部特征在识别界面中的面部位置信息；

步骤104c2：根据面部位置信息调整识别角度，以使目标面部特征位于识别界面的目标区域。

在该实施例中，在智能机器人在目标场景内跟随上述目标对象的过程中，智能机器人对其识别界面进行目标识别，在智能机器人在其识别界面内识别到上述目标对象的目标面部特征的情况下，智能机器人对识别到的目标面部特征的位置信息进行确定，即确定上述目标面部特征在智能机器人的识别界面中的面部位置信息。在此基础上，智能机器人根据上述目标面部特征在识别界面中的位置变化情况，即根据上述面部位置信息的变化情况，调整其识别角度，以使上述目标面部特征始终位于其识别视野之内。这样，在智能机器人的识别视野内存在上述目标对象的目标面部特征的情况下，智能机器人通过调整其识别角度跟踪该目标面部特征进行识别，便于用户掌握该目标对象的动态，满足了用户的使用需求。

在实际的应用过程中，上述智能机器人具体可包括底盘以及主体部分，其中，底盘上设置有移动装置，移动装置可带动底盘以及主体部分一起进行移动或者旋转，主体部分包括第一主体以及第二主体，第二主体具体可为机器人头部，第二主体上设置有摄像装置，且第二主体可相对于第一主体单独进行转动或俯仰运动。在此基础上，在智能机器人根据上述目标面部特征在识别界面中的位置变化情况，对其识别角度进行调整的过程中，智能机器人具体可单独通过其底盘上的移动装置带动其整体进行旋转，以调整其上的摄像装置的识别角度。智能机器人具体还可通过其第二主体如机器人头部单独带动摄像装置进行旋转或者俯仰运动，以调整摄像装置的识别角度。智能机器人还可通过其第二主体以及底盘上的移动装置配合旋转，以调整其上的摄像装置的识别角度。具体地，在目标面部特征的位置变化幅度较大的情况下，智能机器人通过其底盘上的移动装置带动其整体进行旋转来调整识别角度，而在目标面部特征的位置变化幅度较小的情况下，智能机器人则通过其第二主体带动摄像装置进行旋转或俯仰运动来调整识别角度。

在实际的应用过程中，对于智能机器人调整其识别角度的具体方式，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

另外，需要说明的是，上述目标对象特征具体可包括目标对象的躯干特征以及声音特征如声纹特征等。在此基础上，在智能机器人在目标场景内跟随上述目标对象进行识别的过程中，智能机器人对其识别界面进行目标识别，在智能机器人未在其识别界面内识别到上述目标对象的目标面部特征，且智能机器人未检测到目标对象走出目标场景的情况下，例如在目标对象的目标面部特征被其他识别对象遮挡的情况下，智能机器人根据已缓存的目标对象的声音特征和/或躯干特征，对目标对象的位置信息进行确定，即确定目标对象在智能机器人的识别界面中的第一位置信息。在此基础上，智能机器人根据目标对象在识别界面中的位置变化情况，即根据上述第一位置信息的变化情况，通过调整其上的摄像装置的识别角度对目标对象进行跟随识别。

进一步地，在智能机器人检测到目标对象走出目标场景的情况下，智能机器人基于缓存的目标对象特征继续对其识别界面内的各个识别对象进行识别检测。在智能机器人再次在其识别界面内检测到上述目标对象特征的情况下，也即在智能机器人识别到上述目标对象再次进入其识别视野的情况下，智能机器人则继续跟随该目标对象进行识别。

在本发明实施例中，进一步地，上述目标跟随方法具体还可包括下述的步骤108：

步骤108：在跟随目标对象的情况下，响应于识别到的第一对象的对象属性符合目标条件，在目标场景内跟随第一对象。

在该实施例中，在智能机器人跟随目标对象的情况下，智能机器人始终对其识别界面中的各个识别对象进行目标识别，以对各个识别对象的对象属性进行确定，并根据各个识别对象的对象属性判断识别界面内是否存在用户重点关注的识别对象。具体地，在智能机器人识别到的第一对象的对象属性符合目标条件的情况下，智能机器人将第一对象确定为用户重点关注的识别对象，并且，智能机器人的跟随对象由上述目标对象切换为第一对象，即智能机器人在目标场景内对该第一对象进行跟随。而在智能机器人识别到的每个识别对象的对象属性均不符合目标条件的情况下，智能机器人判定识别界面不存在用户重点关注的识别对象，智能机器人继续跟随上述目标对象。也就是说，在本发明所提供的方法中，在通过上述智能机器人进行识别任务如进行视频通话的情况下，智能机器人优先跟随对象属性符合目标条件的第一对象，在其识别视野内不存在上述第一对象的情况下，再跟随其识别视野内的目标对象。这样，在通过上述智能机器人进行识别任务如进行视频通话的情况下，可优先跟随用户的重点关注对象或感兴趣对象进行识别，便于用户优先掌握其重点关注对象或感兴趣对象的动态，满足了用户的使用需求。

其中，上述对象属性包括但不限于以下属性：位置属性、面部属性、声音属性、性别属性以及年龄属性等。上述目标条件具体可为：第一对象的对象属性与目标属性向相匹配。其中，上述目标属性具体可为用户设定的某一特殊对象如某一家庭成员的对象属性，上述目标属性具体还可为用户设置的特定的对象属性如“儿童属性”、“老人属性等”。例如，在智能机器人在其识别界面中识别到对象属性符合“老人属性”的第一对象的情况下，智能设备转为跟随该第一对象。

在本发明实施例中，进一步地，上述响应于识别到的第一对象的对象属性符合目标条件，在目标场景内跟随第一对象的步骤，具体可包括下述的步骤108a和步骤108b：

步骤108a：在对象属性符合目标条件的第一对象的数量大于1的情况下，根据每个第一对象的对象特征，确定每个第一对象的对象信息；

步骤108b：跟随对象信息符合第二条件的第一对象。

在该实施例中，在智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性与上述目标属性的匹配结果，判定其识别界面中存在至少2个第一对象的对象属性与上述目标属性相一致的情况下，智能机器人继续根据每个第一对象的对象特征，对各个第一对象的对象信息进行确定，并根据各个第一对象的对象信息，从确定的至少2个第一对象中，选择某一个第一对象作为跟随对象进行跟随识别。

具体地，智能机器人对确定的各个第一对象的对象信息进行分析处理，在智能机器人判定某个第一对象的对象信息与设定的第二条件相符合的情况下，智能机器人将该第一对象确定为其优先跟随的识别对象。这样，在智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性，确定至少两个识别对象符合优先跟随的条件的情况下，智能机器人继续对确定的至少两个识别对象的对象信息进行分析，以选择一个最优的优先跟随对象，保证了智能机器人对优先跟随对象即用户重点关注对象进行确定的准确性，满足了用户的使用需求。

其中，在实际的应用过程中，上述对象信息具体可包括位置信息、脸部面积信息以及属性信息等，对于上述对象信息的具体内容，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。也即，在智能机器人根据其识别界面中的各个识别对象的对象属性，确定至少两个识别对象符合优先跟随的条件的情况下，智能机器人继续从对象位置、对象脸部面部以及对象属性等方面对确定的至少两个识别对象进行筛选，以从确定的至少两个识别对象中选择一个最优的优先跟随对象。

在此基础上，在实际的应用过程中，上述第二条件具体可为第一对象的对象位置位于智能机器人的识别界面的中心区域，上述第二条件具体还可为第一对象的对象位置位于智能机器人的识别界面的边缘区域，上述第二条件具体还可为第一对象与智能机器人的摄像装置之间的距离最小，上述第二条件具体还可为第一对象与智能机器人的摄像装置之间的距离最大，上述第二条件具体还可为第一对象的脸部面积最大，上述第二条件具体还可为第一对象的年龄最小。在实际的应用过程中，对于上述第二条件的具体内容，本领域技术人员具体可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

示例性地，在上述目标属性为儿童属性的情况下，智能机器人通过对其识别界面中各个识别对象的对象属性进行分析处理，确定其识别界面中存在多个儿童，即确定其识别界面中存在多个符合儿童属性的第一对象。在此基础上，智能机器人对确定的多个第一对象的年龄属性进行分析，并将多个第一对象中年龄最小的第一对象确定为优先跟随的识别对象。

在本发明实施例中，进一步地，在目标场景内跟随第一对象的步骤之后，上述目标跟随方法具体还可包括下述的步骤110或步骤112：

步骤110：响应于第一对象移动至目标场景之外，基于第一对象的对象特征在目标场景内进行对象识别，响应于在目标场景内再次识别到第一对象，继续在目标场景内跟随第一对象；

步骤112：响应于第一对象移动至目标场景之外，在目标场景内跟随目标对象。

在该实施例中，在智能机器人跟随第一对象的过程中，智能机器人还会对第一对象的对象特征进行缓存。在此基础上，在智能机器人在目标场景内跟随上述第一对象进行识别的过程中，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，如在智能机器人检测到第一对象走出目标场景的情况下，或者在第一对象被其他对象遮挡的情况下，智能机器人会基于缓存的第一对象的对象特征，继续在目标场景内对其视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，并在智能机器人在目标场景内再次识别到与缓存的第一对象的对象特征相匹配的对象特征的情况下，也即在智能机器人在目标场景内再次识别到上述第一对象的情况下，智能机器人判定其成功找回丢失的跟随目标即第一对象，并继续在目标场景对找回的第一对象进行跟随。这样，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，基于已缓存的第一对象的对象特征对第一对象进行找回，由于识别视野中其他识别对象的对象特征无法匹配已缓存的第一对象的对象特征，智能机器人不会匹配识别视野中的其他识别对象进行跟随，实现了智能机器人的防干扰跟随功能以及对第一对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

或者，在智能机器人在目标场景内跟随上述第一对象进行识别的过程中，在智能机器人跟丢第一对象的情况下，智能机器人变为跟随上述目标对象，或者，智能机器人基于其识别界面中各个识别对象的对象属性，确定一个新的优先跟随对象即第二对象进行跟随。与此同时，在智能机器人跟随目标对象或者第二对象的过程中，智能机器人基于缓存的第一对象的对象特征对其识别界面内的各个识别对象进行识别，并在再次识别到上述第一对象的情况下，再继续优先跟随该第一对象。这样，智能机器人在识别到用户重点关注对象即第一对象的情况下，优先跟随该第一对象，而在智能机器人跟丢第一对象时，再跟随上述目标对象或者其他用户关注对象，便于用户优先掌握其重点关注对象或感兴趣对象的动态，满足了用户的使用需求。

示例性地，在家庭成员中存在小孩的情况下，在用户通过上述智能机器人与家人进行远程视频通话时，小孩通常会时不时地进入智能机器人的识别视野以及离开智能机器人的识别视野。此时，用户设置“小孩”为智能机器人的重点跟随对象，一旦“小孩”进入智能机器人的识别视野之内，智能机器人便自动跟随该“小孩”进行视频通话，而在“小孩”走出智能机器人的识别视野的情况下，智能机器人便重新跟随原来的家庭成员进行视频通话。

在本发明实施例中，进一步地，上述目标跟随方法具体还可包括下述的步骤120和步骤122：

步骤120：根据目标对象特征，对目标对象的身份信息进行确定；

步骤122：对目标对象执行与身份信息相关联的交互任务。

在该实施例中，在智能机器人在目标场景内跟随上述目标对象进行识别的过程中，智能机器人还会根据该目标对象的目标对象特征，对该目标对象的身份信息进行确定。在此基础上，智能机器人根据确定的目标对象的身份信息，在其存储区间内查找是否存在与该身份信息相关联的交互任务，并在存储区间内存在相关的交互任务的情况下，对目标对象执行上述交互任务。这样，在通过上述智能机器人进行跟随识别的过程中，还可根据跟随对象的身份信息，对跟随对象执行相应的交互任务，丰富了智能机器人的交互功能，满足了用户的使用需求。

示例性地，在智能机器人跟随家庭成员A进行识别的过程中，智能机器人识别到该家庭成员A的身份信息为家庭成员“爸爸”。在此基础上，智能机器人在其存储区间内查找到一条与家庭成员“爸爸”相关联的语音消息，并向家庭成员“爸爸”播放该语音消息。

示例性地，在智能机器人跟随家庭成员B进行识别的过程中，智能机器人识别到该家庭成员B的身份信息为家庭成员“妈妈”。在此基础上，智能机器人在其存储区间内查找到一个与家庭成员“妈妈”相关联的日程提醒，并通过播放语音或显示信息的方式提醒家庭成员“妈妈”处理相应的日程任务。

综上所述，通过本发明实施例提出的目标跟随方法，实现了智能机器人的以下功能：特定属性的人脸跟随功能，例如，在人脸跟随的过程中，机器人能够进行儿童属性识别，如果机器人识别到有儿童进入其识别视野，机器人会优先跟随儿童的人脸进行识别；防干扰跟随功能，在机器人自动跟随目标人脸进行识别的过程中，会临时提取目标人脸的人脸特征并进行缓存，在机器人跟随目标人脸进行识别的进程中断之后，如在目标人脸被遮挡或丢失之后，若目标人脸重新进入机器人的识别视野之内，机器人根据缓存的人脸特征精确稳定地找回目标人脸，并继续进行跟随识别；自主识别播报/互动功能，在机器人自动跟随目标人脸进行识别的过程中，机器人能够识别目标人脸对应的身份信息，并根据身份信息对目标人脸进行日程提醒、播放留言以及闹钟定时等交互操作。

在本发明的一个实施例中，还提出了一种目标跟随装置。如图6所示，图6示出了本发明实施例的目标跟随装置600的结构框图。其中，该目标跟随装置600具体可包括下述的处理单元602以及识别单元604：

处理单元602，用于确定待跟随的目标对象，及存储目标对象对应的目标对象特征；

识别单元604，用于响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征匹配，跟随识别到的对象；

识别单元604，还用于响应于识别到的对象的对象特征与预先存储的目标对象特征未匹配，继续对视野范围内的对象进行对象特征识别，当再次识别到与预先存储的目标对象特征匹配的对象特征时，跟随再次识别到的对象。

本发明实施例提供的目标跟随装置600，用于控制智能机器人工作，以使智能机器人完成相应的跟随识别任务，如通过智能机器人进行视频通话。在实际的应用过程中，上述智能机器人具体可为扫地机器人、大厅机器人、儿童陪伴机器人、机场智能机器人、智能问答机器人以及家庭服务机器人等具备识别功能的智能机器人，在此不作具体限制。

具体地，上述智能机器人具备目标识别以及目标跟随功能，本发明提供的目标跟随装置600包括处理单元602以及识别单元604，在开启智能机器人的目标跟随功能之后，处理单元对出现在智能机器人视野范围内的各个对象进行分析识别，确定智能机器人待跟随的目标对象，并将该目标对象的目标对象特征存储至缓存区间之内。在此基础上，目标跟随装置通过识别单元在目标场景内对目标对象进行跟随识别。具体地，识别单元对目标场景内的各个对象进行分析识别，以提取目标场景内各个对象的对象特征，并将提取到的每个对象的对象特征与预存储在缓存区间内的目标对象特征进行匹配比较。在此基础上，在提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征不一致即匹配失败的情况下，说明识别单元识别到的对象并不是待跟随的目标对象。此时，识别单元会继续对提取到的各个对象的对象特征进行分析识别，直至提取到的某一对象的对象特征与存储在缓存区间内的目标对象特征相一致即匹配成功，识别单元判定此时识别到的对象即为上述目标对象。此时，目标跟随装置便在目标场景内对识别到的该对象进行跟随，以使该对象始终在智能机器人的视野范围之内。

进一步地，在智能机器人跟随目标对象的过程中，识别单元始终对智能机器人视野范围内的各个对象的对象特征进行识别分析，在此基础上，在识别单元识别到的各个对象的对象特征均与缓存区间内存储的目标对象特征不一致的情况下，说明智能机器人跟丢目标对象，例如，在目标对象被其他对象遮挡或者目标对象移动至目标场景之外的情况下，识别单元均不能在智能机器人的视野范围内识别到目标对象。此时，识别单元会基于上述目标对象特征，继续对智能机器人视野范围内出现的各个对象进行对象特征识别，在识别单元再次识别到与上述目标对象特征相匹配的对象特征的情况下，说明智能机器人成功找回丢失的跟随目标即目标对象，并再次跟随找回的目标对象进行工作如进行视频通话。

这样，基于待跟随的目标对象的目标对象特征，对目标对象进行跟随，避免了跟随过程中受其他对象的干扰，实现了智能机器人的防干扰跟随功能，降低了跟随过程的误识率。并且，在跟踪目标丢失的情况下，通过将识别到的对象特征与缓存的目标对象特征进行匹配的方式，重新找回待跟随的目标对象进行识别，实现了对目标跟随对象的精准找回功能，满足了用户的使用需求。

其中，上述目标场景具体可为用户设置的智能机器人的工作区域，在实际的应用过程中，用户可将上述目标场景设置为家里的各个房间，或者将上述目标场景仅设置为客厅区域，在此不作具体限制。

进一步地，在实际的应用过程中，上述目标对象具体可为唤醒智能机器人或启动机器人的识别对象；上述目标对象具体还可为位于识别界面的特定区域的识别对象，例如上述目标对象具体可为位于智能机器人的识别界面的边缘区域或者中心区域的识别对象；上述目标对象具体还可为具备某一特定属性的识别对象，例如上述目标对象具体可为智能机器人的识别视野中出现的儿童或老人等识别对象；上述目标对象具体还可为用户预先设置的目标跟随对象，例如上述目标对象具体可为用户设定的某一家庭成员；上述目标对象具体还可为识别界面中人脸面积最大的识别对象；上述目标对象具体还可为识别界面中深度值最小即距离智能机器人的摄像装置最近的识别对象。对于选择上述目标对象的依据，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，处理单元602具体用于：获取识别界面中至少一个识别对象的第一对象特征；根据第一对象特征识别界面中的目标对象；其中，第一对象特征包括以下至少一项：位置特征、属性特征。

在本发明实施例中，进一步地，处理单元602具体用于：根据第一对象特征，确定每个识别对象的对象位置；在第一识别对象的对象位置与第一条件相符的情况下，将第一识别对象确定为目标对象。

在本发明实施例中，进一步地，处理单元602具体用于：根据第一对象特征，确定每个识别对象的对象属性，并将目标对象属性与每个识别对象的对象属性进行匹配；在目标对象属性与第二识别对象的对象属性匹配成功的情况下，将第二识别对象确定为目标对象；其中，对象属性包括以下至少一项：面部属性、声音属性、性别属性以及年龄属性。

在本发明实施例中，进一步地，处理单元602具体用于：响应于目标对象特征与缓存区间中的缓存对象特征匹配失败，将目标对象特征存储至缓存区间内；或响应于目标对象特征与缓存区间中的第一缓存对象特征匹配成功，且目标对象特征的采集质量优于第一缓存对象特征的采集质量，将第一缓存对象特征更新为目标对象特征。

在本发明实施例中，进一步地，识别单元604具体用于：基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；响应于在目标场景内识别到目标对象，确定目标对象在目标场景内的目标位置；基于目标位置，在目标场景内跟随目标对象。

在本发明实施例中，进一步地，响应于在目标场景内识别到目标对象之后，识别单元604还用于：响应于目标对象移动至目标场景之外，继续基于目标对象特征在目标场景内进行对象识别；响应于在目标场景内再次识别到目标对象，继续在目标场景内跟随目标对象。

在本发明实施例中，进一步地，识别单元604具体用于：响应于识别到目标对象的目标面部特征，确定目标面部特征在识别界面中的面部位置信息；根据面部位置信息调整识别角度，以使目标面部特征位于识别界面的目标区域。

在本发明实施例中，进一步地，识别单元604具体还用于：在跟随目标对象的情况下，响应于识别到的第一对象的对象属性符合目标条件，在目标场景内跟随第一对象。

在本发明实施例中，进一步地，识别单元604具体用于：在对象属性符合目标条件的第一对象的数量大于1的情况下，根据每个第一对象的对象特征，确定每个第一对象的对象信息；跟随对象信息符合第二条件的第一对象；其中，对象信息包括以下至少一项：位置信息、属性信息和脸部面积信息。

在本发明实施例中，进一步地，识别单元604具体还用于：响应于第一对象移动至目标场景之外，基于第一对象的对象特征在目标场景内进行对象识别，响应于在目标场景内再次识别到第一对象，继续在目标场景内跟随第一对象；或响应于第一对象移动至目标场景之外，在目标场景内跟随目标对象。

在本发明实施例中，进一步地，处理单元602还用于：根据目标对象特征，对目标对象的身份信息进行确定；对目标对象执行与身份信息相关联的交互任务。

在本发明的一个实施例中，还提出了另一种目标跟随装置。如图7所示，图7示出了本发明实施例提供的目标跟随装置700的结构框图。其中，该目标跟随装置700包括：

存储器702，存储器702上存储有程序或指令；

处理器704，处理器704执行上述程序或指令时实现如上述任一实施例中的目标跟随方法的步骤。

本实施例提供的目标跟随装置700包括存储器702和处理器704，存储器702中的程序或指令被处理器704执行时实现如上述任一实施例中的目标跟随方法的步骤，因此该目标跟随装置700具备上述任一实施例中的目标跟随方法的全部有益效果，在此不再赘述。

具体地，存储器702和处理器704可以通过总线或者其它方式连接。处理器704可包括一个或多个处理单元，处理器704可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA)等芯片。

在本发明的一个实施例中，还提出了一种机器人。如图8所示，图8示出了本发明实施例提供的机器人800的结构框图。具体地，机器人800上述实施例中的目标跟随装置700、底盘802以及主体804。

本发明第四个方面所提出的机器人800包括上述第三个方面实施例中的目标跟随装置700。因此，该机器人800具备上述实施例中的目标跟随装置700的全部技术效果，在此不再赘述。

进一步地，上述机器人800还包括底盘802以及主体804。其中，底盘802上设置有移动装置806，移动装置806可带动底盘802以及主体804部分一起进行移动或者旋转，主体804上设置有摄像装置808。在机器人800的工作过程中，目标跟随装置700可控制摄像装置808进行识别，并根据摄像装置808识别到的画面控制移动装置806进行移动或旋转，以根据跟随对象的位置变化情况对摄像装置808的识别角度进行调整，从而实现机器人800的跟随识别功能。

进一步地，在实际的应用过程中，上述机器人800包括但不限于：扫地机器人、大厅机器人、儿童陪伴机器人、机场智能机器人、智能问答机器人以及家庭服务机器人等具备识别功能的机器人。

在本发明实施例中，进一步地，如图8所示，机器人800的主体804部分包括第一主体810以及第二主体812，第二主体812具体可为机器人800的头部，第二主体812上设置有摄像装置808，且第二主体812可相对于第一主体810单独进行转动或俯仰运动，即第二主体812具体可沿机器人800的轴线方向进行摆动，以及第二主体812具体可绕机器人800的轴线进行旋转。

在此基础上，在机器人800根据跟随对象的位置变化情况对其上的摄像装置808的识别角度进行调整的过程中，机器人800具体可单独通过其底盘上的移动装置806带动其整体进行旋转，以调整其上的摄像装置808的识别角度。机器人800具体还可通过其第二主体812如机器人800的头部单独带动摄像装置808进行旋转或者俯仰运动，以调整摄像装置808的识别角度。机器人800还可通过其第二主体812以及底盘802上的移动装置806配合旋转，以调整其上的摄像装置808的识别角度。具体地，在跟随对象的位置变化幅度较大的情况下，机器人800通过其底盘802上的移动装置806带动其整体进行旋转来调整识别角度，而在跟随对象的位置变化幅度较小的情况下，机器人800则通过其第二主体812带动摄像装置808进行旋转或俯仰运动来调整识别角度。

在实际的应用过程中，对于机器人800调整其上的摄像装置808的识别角度的具体方式，本领域技术人员可根据实际情况进行设置，在此不作具体限制。

在本发明实施例中，进一步地，如图8所示，上述机器人800还包括显示装置814如显示屏，在机器人800通过其上的摄像装置808识别画面的过程中，该显示装置814可对摄像装置808识别到的画面进行显示，以便用户查看机器人800的识别画面，从而进行视频聊天、视频会议等操作。

在实际的应用过程中，机器人800的工作系统具体可包括控制端以及处理端。在机器人800的工作过程中，具体地，如图9所示，在机器人800启动人脸跟随功能之后，摄像装置808将识别得到的视频流数据传输至机器人800的处理端，机器人800的处理端对输入其中的视频流数据进行人脸检测，以确定交互人脸。在此基础上，处理端通过对在视频流数据中提取到的人脸图像进行人脸属性识别，在处理端未识别到特定人脸属性如儿童属性的情况下，处理端将上述交互人脸确定为目标人脸，控制端根据目标人脸控制机器人800进行跟踪识别。而在处理端识别到特定人脸属性的情况下，处理端则将具备该特定人脸属性的人脸更新为目标人脸，同时，处理端对提取到的人脸图像控制端根据更新后的目标人脸控制机器人800进行跟踪识别。具体地，控制端具体根据目标人脸的位置变化情况，确定对目标人脸的跟踪信息，如确定摄像装置的识别参数的调整信息，进而根据确定的跟踪信息控制机器人800对目标人脸进行跟踪识别，并控制机器人800与目标人脸进行交互，如与目标人脸进行视频通话。

与此同时，在控制端根据目标人脸控制机器人800进行跟踪识别的过程中，处理端还会提取目标人脸的目标人脸特征并进行临时缓存，并将该目标人脸特征与人脸注册库中的人脸特征进行匹配，即确定目标人脸对应的身份信息，在目标人脸特征与人脸注册库中的某一人脸特征相匹配的情况下，控制端控制机器人800执行与该人脸特征相关联的交互任务如播放语音提醒等。并且，在控制端控制机器人800进行跟踪识别的过程中，处理端实时对输入其中的视频流数据进行分析识别，以提取其中的人脸特征。在目标人脸跟丢之后，处理端将提取到的人脸特征与已缓存的目标人脸特征进行匹配，在某一人脸特征与目标人脸特征相匹配的情况下，处理端判定目标人脸再次进入机器人800的识别视野，控制端控制机器人800继续对该目标人脸进行跟踪识别，而在提取到的各个人脸特征均不与目标人脸特征相匹配的情况下，控制端则控制机器人800继续跟随原来的交互人脸或其他非目标人脸进行识别。

如此，通过处理端以及控制端的相互配合，实现了机器人800的特定属性的人脸跟随功能、防干扰跟随功能以及自主识别播报/互动功能。

本发明第五方面的实施例，提出了一种可读存储介质。其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一实施例中的目标跟随方法的步骤。

本发明实施例提供的可读存储介质，其存储的程序或指令被处理器执行时，可实现如上述任一实施例中的目标跟随方法的步骤。因此，该可读存储介质具备上述任一实施例中的目标跟随方法的全部有益效果，在此不再赘述。

具体地，上述可读存储介质可以包括能够存储或传输信息的任何介质。可读存储介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、光盘只读存储器(Compact Disc Read-OnlyMemory，CD-ROM)、闪存、可擦除ROM(EROM)、磁带、软盘、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路、光数据存储设备等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

在本说明书的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，除非另有明确的规定和限定；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。