[發(fā)明專利]一種坐姿檢測(cè)防檢測(cè)器前無目標(biāo)時(shí)產(chǎn)生誤報(bào)的方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010118344.8
• 申請(qǐng)日: 2020-02-26
• 公開（公告）號(hào): CN113312938A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡俊杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京君正集成電路股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 北京竹辰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11706
• 代理人: 聶鵬

本發(fā)明提供一種坐姿檢測(cè)防檢測(cè)器前無目標(biāo)時(shí)誤報(bào)的方法，包括：S1預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)坐姿數(shù)據(jù)；S2處理坐姿計(jì)算模塊，用于基于普通圖像傳感器計(jì)算坐姿信息，坐姿計(jì)算模塊包括人臉檢測(cè)模塊、人臉角度檢測(cè)模塊和計(jì)算坐姿信息模塊、人臉計(jì)數(shù)累加器和未檢出人臉計(jì)數(shù)累加器；S3對(duì)比實(shí)時(shí)坐姿和標(biāo)準(zhǔn)坐姿數(shù)據(jù)，計(jì)算人臉空間角度、位置偏移值；S4判斷偏差是否超過閾值；S5判斷超過閾值的狀態(tài)持續(xù)時(shí)間是否超過指定周期，若否，則進(jìn)入S2，若是，則進(jìn)行S6；S6判斷有無目標(biāo)：對(duì)人臉計(jì)數(shù)累加器判斷，若人臉計(jì)數(shù)累加器不大于1，則在檢測(cè)周期內(nèi)未檢出人臉，判定沒有目標(biāo)人物在檢測(cè)器檢測(cè)范圍內(nèi)，開始進(jìn)行S2；如果人臉計(jì)數(shù)累加器大于1，則進(jìn)行S7；S7坐姿異常報(bào)警。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人臉識(shí)別領(lǐng)域，特別涉及一種坐姿檢測(cè)防檢測(cè)器前無目標(biāo)時(shí)產(chǎn)生誤報(bào)的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著科技的不斷發(fā)展，特別是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于信息安全、電子認(rèn)證等各個(gè)領(lǐng)域，圖像特征提取方法具有良好的識(shí)別性能。其中，坐姿檢測(cè)也是識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要內(nèi)容。在現(xiàn)有技術(shù)中，包括有1、基于超聲波、激光線等測(cè)量人與傳感器間距離，并以此判斷坐姿是否標(biāo)準(zhǔn)。2、基于普通圖像傳感器，獲取人臉角度、人形姿態(tài)等特征數(shù)據(jù)，并與預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)特征數(shù)據(jù)匹配進(jìn)而判斷坐姿是否異常。

但是在現(xiàn)有技術(shù)中，存在以下缺陷：

1、基于激光線、超聲波檢測(cè)人與檢測(cè)裝置間的距離，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷人的坐姿是否正確，該方法對(duì)于大幅度的姿態(tài)變化檢測(cè)效果可以，但是針對(duì)側(cè)臉、歪頭等局部不健康的坐姿無法做出準(zhǔn)確判斷，而且這些方法使用的超聲波和激光線，人長(zhǎng)時(shí)間處在這些放射性環(huán)境下對(duì)身體健康有害。

2、專利CN102096801A基于圖像的信息，通過獲取人臉的傾斜角，眼鏡區(qū)域面積差、頭肩曲線差，并與初始獲取的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)做差超過預(yù)設(shè)閾值即為坐姿異常，因該方法中只解決待檢測(cè)目標(biāo)處在檢測(cè)范圍內(nèi)坐姿正常和異常的區(qū)別，并沒有解決待檢測(cè)目標(biāo)離開檢測(cè)范圍內(nèi)的情況，此時(shí)會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)器判斷異常觸發(fā)坐姿異常報(bào)警，影響使用體驗(yàn)。

3、專利CN110334631A基于人臉檢測(cè)和二值運(yùn)算的坐姿檢測(cè)，利用adaboost人臉檢測(cè)算法定位標(biāo)準(zhǔn)坐姿頭部位置，并設(shè)置容限作為標(biāo)準(zhǔn)，檢測(cè)目標(biāo)頭部位置是否超過該標(biāo)準(zhǔn)容限作為坐姿異常評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。因基于adboost等淺層人臉檢測(cè)算法或深度CNN人臉檢測(cè)算法，對(duì)人臉檢測(cè)能力有一定限度，當(dāng)人臉角度過大或應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜會(huì)導(dǎo)致人臉檢測(cè)算法無法檢出人臉，影響后續(xù)判斷，該種情況同待檢測(cè)目標(biāo)正常離開檢測(cè)范圍時(shí)無人臉檢測(cè)輸出情況相同無法區(qū)分，因此會(huì)導(dǎo)致誤報(bào)產(chǎn)生，影響使用體驗(yàn)。

現(xiàn)有技術(shù)中的常用術(shù)語包括：

1、人臉檢測(cè)模塊：輸入一張包含有完整人臉的圖像，人臉檢測(cè)模塊會(huì)返回圖像中人臉的邊界框(boundingbox)坐標(biāo)。

2、人臉空間角度：由人臉的pitch、yaw、roll三個(gè)角度組成，其中，pitch是圍繞y軸旋轉(zhuǎn)；yaw是圍繞z軸旋轉(zhuǎn)；roll是圍繞x軸旋轉(zhuǎn)。對(duì)pitch、yaw、roll解釋如圖4所示。

3、人臉角度檢測(cè)模塊：輸入一張人臉ROI數(shù)據(jù)的灰度圖像，獲取人臉的空間角度，其中，ROI(region of interest)，感興趣區(qū)域。機(jī)器視覺、圖像處理中，從被處理的圖像以方框、圓、橢圓、不規(guī)則多邊形等方式勾勒出需要處理的區(qū)域，稱為感興趣區(qū)域，ROI。

4、人臉計(jì)數(shù)累加器：當(dāng)人臉檢測(cè)模塊檢測(cè)出人臉時(shí)人臉計(jì)數(shù)累加器進(jìn)行加1運(yùn)算。

5、未檢出人臉計(jì)數(shù)累加器：當(dāng)人臉檢測(cè)模塊沒有檢出人臉時(shí)未檢出人臉計(jì)數(shù)累加器加1運(yùn)算。

6、坐姿信息：有人臉的空間角度、人臉的空間位置信息、人臉計(jì)數(shù)累加器、未檢出人臉計(jì)數(shù)累加器。

7、標(biāo)準(zhǔn)坐姿信息：人在以標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)坐在桌子前或其他位置時(shí)有本發(fā)明采集的一組或多組坐姿信息。