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[發(fā)明專利]一種基于單目相機自動識別讀寫場景的方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910547709.6 申請日: 2019-06-24
公開(公告)號: CN110309750A 公開(公告)日: 2019-10-08
發(fā)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(fā)送 圖片
【說明書】:

發(fā)明提供了一種基于單目相機自動識別讀寫場景的方法,步驟為:S1,單目相機采集圖片并發(fā)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(jù)人臉檢測算法標定的數(shù)據(jù),判斷姿態(tài)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(guī)定時間內(nèi)累積的姿勢錯誤和距離錯誤總和是否大于規(guī)定的標準,并依據(jù)結果進行語音提醒;本方法可有效判斷用戶讀書時的姿勢及閱讀距離是否正確,有效預防近視。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像識別技術領域,具體涉及一種基于單目相機自動識別讀寫場景的方法。

背景技術

我國近視人數(shù)已超6億,幾乎占到中國總人口數(shù)量的50%,近視發(fā)病呈現(xiàn)年齡早、進展快、程度深的趨勢。據(jù)調(diào)查報告顯示,學生視力不良問題突出。四年級、八年級學生視力不良檢出率分別為36.5%、65.3%,其中四年級女生視力中度不良和重度不良比例分別為18.6%、10.4%,男生分別為16.4%、9%;八年級女生視力中度不良和重度不良比例分別為24.1%、39.5%,男生分別為22.1%、31.7%。

實際上,我國青少年的整體視力情況不容不樂觀,有數(shù)據(jù)顯示,青少年近視率已經(jīng)高居世界第一。其中近距離用眼和手機、電腦等電子產(chǎn)品的不間斷使用有極大的關系。從近年發(fā)展趨勢來看,青少年因為學習姿勢的不規(guī)范以及過早接觸電子產(chǎn)品使得近視的風險在逐漸增大,從小便戴上了眼鏡。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種可以自動識別當前讀寫場景的方法,以判斷使用者的讀寫姿勢以及讀寫距離是否符合標準。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術方案:

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(fā)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(jù)人臉檢測算法標定的數(shù)據(jù),判斷姿態(tài)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(guī)定時間內(nèi)累積的姿勢錯誤和距離錯誤總和是否大于規(guī)定的標準,并依據(jù)結果進行語音提醒。

進一步的,所述物體檢測算法是將圖片按照規(guī)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。

進一步的,所述步驟S2中,還獲取了桌面或書本的四個頂點。

進一步的,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。

進一步的,所述人臉檢測模塊訓練是通過MTCNN,將人臉區(qū)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(wǎng)絡結構。

進一步的,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。

進一步的,所述人臉分離的交叉熵損失函數(shù)為:其中pi為是人臉的概率,為背景的真實標簽。

進一步的,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(wǎng)絡預測的背景坐標,其中為實際的真實背景坐標。

進一步的,所述地標定位通過歐氏距離計算:其中為通過網(wǎng)絡預測得到的地標坐標,為實際的真實地標坐標。

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