[發(fā)明專利]一種基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811653293.8
• 申請(qǐng)日: 2018-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN111382652A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王宏玉;宋健;丁若修;王曉東;姜楠;潘鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽(yáng)新松機(jī)器人自動(dòng)化股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G08B21/24
• 代理公司: 沈陽(yáng)科苑專利商標(biāo)代理有限公司 21002
• 代理人: 于曉波

本發(fā)明實(shí)施例公開一種基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法。該基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法包括：在移動(dòng)終端的2D攝像頭安裝坐姿監(jiān)督程序，坐姿監(jiān)督程序接收用戶指令執(zhí)行監(jiān)督工作或結(jié)束監(jiān)督工作，通過坐姿監(jiān)督程序?qū)崟r(shí)監(jiān)督人體坐姿，若發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤坐姿及時(shí)提醒用戶糾正錯(cuò)誤坐姿。本發(fā)明實(shí)施例提供的基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法能夠基于2D普通攝像頭進(jìn)行人體坐姿的圖像采集，能夠識(shí)別到人體坐姿的多種錯(cuò)誤且能夠通過語(yǔ)音互動(dòng)提醒使用者的坐姿存在錯(cuò)誤，讓使用者能夠及時(shí)糾正錯(cuò)誤坐姿。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺及人機(jī)交互的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種可支持移動(dòng)終端的基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法。

背景技術(shù)

目前，市場(chǎng)上現(xiàn)有的坐姿監(jiān)督方法主要包括約束式正姿法和距離傳感正姿法。約束式正姿法通過對(duì)桌子和座椅進(jìn)行物理改造，從而約束人的肢體的動(dòng)作范圍。約束式正姿法并沒有對(duì)坐姿的準(zhǔn)確性進(jìn)行判斷，只是單純地約束動(dòng)作，對(duì)錯(cuò)誤坐姿的矯正效果不大，對(duì)于不同身材的用戶還會(huì)產(chǎn)生不舒適感。距離傳感正姿法通過紅外傳感器、超聲波傳感器或其他傳感器測(cè)量人頭和桌面之間距離，通過距離的判斷達(dá)到監(jiān)督功能。距離傳感正姿法只能測(cè)量頭與桌面的距離，對(duì)于坐姿的歪頭、側(cè)身等問題并沒有起到監(jiān)督作用，具有較大的局限性。

因此，針對(duì)現(xiàn)有的監(jiān)督人體坐姿方法所存在的問題，需要提供一種簡(jiǎn)單且能夠多方面監(jiān)督人體坐姿的方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有的針對(duì)現(xiàn)有的監(jiān)督人體坐姿方法所存在的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法。該方法基于2D普通攝像頭進(jìn)行人體坐姿的圖像采集，能夠識(shí)別到人體坐姿的多種錯(cuò)誤且能夠通過語(yǔ)音互動(dòng)提醒使用者的坐姿存在錯(cuò)誤，讓使用者能夠及時(shí)糾正錯(cuò)誤坐姿。

本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法的具體方案如下：一種基于2D視覺的坐姿監(jiān)督方法，包括步驟：按照提示，將坐姿監(jiān)督程序下載至移動(dòng)終端，所述移動(dòng)終端包括2D攝像頭；將所述移動(dòng)終端通過固定裝置固定至坐姿監(jiān)督的區(qū)域，移動(dòng)終端的2D攝像頭的視野方向朝向用戶；打開所述坐姿監(jiān)督程序，所述坐姿監(jiān)督程序提供標(biāo)準(zhǔn)坐姿示例并根據(jù)用戶指令開始坐姿監(jiān)督工作；所述坐姿監(jiān)督程序接收2D攝像頭實(shí)時(shí)采集的圖像，根據(jù)所述圖像判斷坐姿是否為錯(cuò)誤坐姿，若出現(xiàn)錯(cuò)誤坐姿則提醒用戶糾正坐姿；所述坐姿監(jiān)督程序根據(jù)用戶指令結(jié)束監(jiān)督工作。

優(yōu)選地，所述坐姿監(jiān)督程序包括人體關(guān)節(jié)識(shí)別方法，所述人體關(guān)節(jié)識(shí)別方法包括：接收輸入圖像，對(duì)所述輸入圖像先通過MobileNet網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化加速，再經(jīng)過六層Stage計(jì)算而獲得所述輸入圖像的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的像素位置。

優(yōu)選地，所述每層Stage包括兩個(gè)分支計(jì)算單元，第一分支計(jì)算單元計(jì)算獲得所述輸入圖像的heatmap，第二分支計(jì)算單元計(jì)算獲得所述輸入圖像的vectmap。

優(yōu)選地，所述人體關(guān)節(jié)識(shí)別方法識(shí)別出人體的頭部、脖子、左肩和右肩是四個(gè)關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)，通過所述四個(gè)關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置及兩兩關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)之間的距離來(lái)判斷用戶坐姿屬于哪種錯(cuò)誤坐姿。

優(yōu)選地，所述人體關(guān)節(jié)識(shí)別方法基于tensorflow框架，對(duì)多幅人體圖像進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練收斂后，再轉(zhuǎn)換為tflite文件并編譯成apk文件。

優(yōu)選地，所述用戶指令的方式包括按鍵確認(rèn)方式、觸摸確認(rèn)方式或者語(yǔ)音確認(rèn)方式。

優(yōu)選地，所述錯(cuò)誤坐姿的類型包括頭部離桌面太近、頭部側(cè)向傾斜、身體側(cè)向傾斜、雙肩前后斜坐。

優(yōu)選地，所述固定裝置為三腳架、支撐座或卡座。

優(yōu)選地，所述移動(dòng)終端包括手機(jī)、平板電腦或手提電腦。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：