[發明專利]一種基于單目相機自動識別讀寫場景的方法在審
| 申請號： | 201910547709.6 | 申請日： | 2019-06-24 |
| 公開（公告）號： | CN110309750A | 公開（公告）日： | 2019-10-08 |
| 發明（設計）人： | 覃端峰;馮小嬌 | 申請（專利權）人： | 火石信科（廣州）科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 廣州金鵬律師事務所 44529 | 代理人： | 周藝 |
| 地址： | 510000 廣東省廣州市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 單目 人臉檢測算法 相機 自動識別 讀寫 姿勢 場景 寫作 存儲分析 距離計算 算法處理 物體檢測 有效判斷 有效預防 語音提醒 閱讀距離 閱讀 標定 處理器 人臉 近視 采集 發送 圖片 | ||
1.一種基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于，步驟包括：
S1，單目相機采集圖片并發送至處理器存儲分析；
S2，通過物體檢測算法處理，判斷是否有人體；
S3，通過人臉檢測算法處理，判斷是否有人臉；
S4，根據人臉檢測算法標定的數據，判斷姿態是否符合正確的閱讀寫作標準；
S5，通過距離計算，判斷人眼睛與桌面的距離是否大于正確閱讀寫作的距離；
S6，判斷規定時間內累積的姿勢錯誤和距離錯誤總和是否大于規定的標準，并依據結果進行語音提醒。
2.如權利要求1所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述物體檢測算法是將圖片按照規定要求代入訓練好的物體訓練模型，獲得人體的邊框位置以及為人體的可信度。
3.如權利要求2所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述步驟S2中，還獲取了桌面或書本的四個頂點。
4.如權利要求1所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述人臉檢測算法在確定圖片中有人之后，檢測圖片是否有臉，將圖片按照固定要求代入訓練好的人臉檢測模型，獲得左右眼、鼻子、兩個嘴角的5個點的位置以及為人臉的可信度。
5.如權利要求4所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述人臉檢測模塊訓練是通過MTCNN，將人臉區域檢測與人臉關鍵點檢測放在了一起，基于cascade框架的，總體分為PNet、RNet和ONet三層網絡結構。
6.如權利要求5所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述MTCNN特征描述子主要包括三個部分，人臉/非人臉分類器、邊界框回歸和地標定位。
7.如權利要求6所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述人臉分離的交叉熵損失函數為：其中pi為是人臉的概率，為背景的真實標簽。
8.如權利要求6所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述邊界框回歸通過歐氏距離計算回歸損失：其中為通過網絡預測的背景坐標，其中為實際的真實背景坐標。
9.如權利要求6所述的基于單目相機自動識別讀寫場景的方法，其特征在于：所述地標定位通過歐氏距離計算：其中為通過網絡預測得到的地標坐標，為實際的真實地標坐標。
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