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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所;广东人工智能与先进计算研究院

摘要：本发明提供一种基于注意力机制的触觉属性识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中方法包括：获取目标材料的触觉数据序列；将触觉数据序列输入至触觉属性识别模型中的注意力机制模块，得到目标材料的特征向量；将特征向量输入至触觉属性识别模型中的识别模块，得到目标材料的触觉属性识别结果；触觉属性识别结果用于形容目标材料的表面特征；触觉属性识别模型是基于多种类型的样本材料的触觉数据序列，以及样本材料对应的触觉属性标签进行训练得到的。本发明提供的基于注意力机制的触觉属性识别方法及装置，解决了触觉属性识别的识别效率和识别精度较差的缺陷，实现高效精准地进行触觉属性识别。

主权项：1.一种基于注意力机制的触觉属性识别方法，其特征在于，包括：获取目标材料的触觉数据序列；将所述触觉数据序列输入至触觉属性识别模型中的注意力机制模块，得到所述目标材料的特征向量；将所述特征向量输入至所述触觉属性识别模型中的识别模块，得到所述目标材料的触觉属性识别结果；所述触觉属性识别结果用于形容所述目标材料的表面特征；所述触觉属性识别模型是基于多种类型的样本材料的触觉数据序列，以及所述样本材料对应的触觉属性标签进行训练得到的；所述识别模块包括第一识别子模块和第二识别子模块；所述将所述特征向量输入至所述触觉属性识别模型中的识别模块，得到所述目标材料的触觉属性识别结果，包括：将所述特征向量输入至所述第一识别子模块，得到所述目标材料的第一触觉属性识别结果，和或将所述特征向量输入至所述第二识别子模块，得到所述目标材料的第二触觉属性识别结果；根据所述第一触觉属性识别结果和或所述第二触觉属性识别结果，获取所述目标材料的触觉属性识别结果；所述第一识别子模块包括双向循环网络层、数据切片层、维度变换层和第一全连接层；所述将所述特征向量输入至所述第一识别子模块，得到所述目标材料的第一触觉属性识别结果，包括：将所述特征向量输入至所述双向循环网络层，由所述双向循环网络层对所述特征向量进行时序特征提取，得到第一时序特征；将所述第一时序特征输入至所述数据切片层，由所述数据切片层对所述第一时序特征进行特征切片，得到多个特征片段；将多个特征片段输入至维度变换层，由所述维度变换层对所述多个特征片段进行维度变换；将维度变换结果输入至所述第一全连接层，由所述第一全连接层根据所述维度变换结果进行触觉属性类别识别，得到所述目标材料属于每一预设触觉属性类别的第一概率；根据所述第一概率，获取所述第一触觉属性识别结果；各所述样本材料的触觉数据序列是基于仿生指尖中的多个压力传感器和惯性测量单元采集的数据组合形成的；所述仿生指尖包括底座和仿生指尖本体；所述仿生指尖本体设置在所述底座上；所述仿生指尖本体包括第一软胶层、传力杆、第二软胶层、压力传感器和惯性测量单元；所述第一软胶层，设置在所述仿生指尖本体的表层，所述第一软胶层的表面布设有仿生指纹的纹理结构，用于与材料的表层接触；所述第二软胶层，设置在所述仿生指尖的中间层；所述传力杆，嵌入在所述第二软胶层内，且所述传力杆的一端与所述第一软胶层连接，所述传力杆的另一端与所述压力传感器连接，用于保护所述压力传感器和传导外力至所述压力传感器；所述压力传感器，用于传导所述仿生指尖所受到的接触力大小；所述惯性测量单元，用于记录所述仿生指尖的三轴加速度。

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