[發明專利]一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法

在審

• 申請號: 202310598869.X
• 申請日: 2023-05-23
• 公開（公告）號: CN116469174A
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 薛昭;郭玉石;周曉軍
• 申請（專利權）人: 南京星辰微視光電技術有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V40/16;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084
• 代理公司: 江蘇長德知識產權代理有限公司 32478
• 代理人: 代呈

1.一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

通過單目攝像頭獲取被測量者全身的坐姿體態RGB圖像；

將坐姿體態RGB圖像轉換為坐姿體態深度圖像，提取坐姿體態深度圖像中關鍵點的位置信息，所述關鍵點的位置信息包括人體位置信息和人臉位置信息；

將人體位置信息和人臉位置信息構建形成待匹配點云數據集，將待匹配點云數據集與參考點云數據集進行匹配計算被測量者的姿態差異，得到實際姿態信息；所述實際姿態信息包括人體實際姿態信息和人臉實際姿態信息；

根據實際姿態信息在評估模型中對被測量者的坐姿進行評估。

2.根據權利要求1所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，被測量者的坐姿體態RGB圖像包括被測量者的頭部、肩部、胸部、腹部、膝部和腳部。

3.根據權利要求2所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，所述人臉位置信息包括眼睛位置信息、鼻子位置信息和嘴巴位置信息。

4.根據權利要求3所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，評估模型建立的具體步驟為：

收集坐姿體態數據：收集不同坐姿狀態下坐姿體態數據，包括關鍵點的位置數據和對應點坐姿體態標簽；

數據處理：對關鍵點的位置數據進行數據清洗、去噪、對齊處理得到關鍵點位置處理數據，將關鍵點位置處理數據劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于深度學習模型的訓練和評估；

建立深度學習模型：根據關鍵點位置處理數據構建深度學習模型；

模型訓練：使用訓練集對深度學習模型進行訓練，并使用反向傳播算法和優化器對深度學習模型進行迭代優化；

模型評估：使用驗證集對深度學習模型進行評估得到評估結果，根據評估結果調整深度學習模型的超參數和結構；

模型應用：使用測試集對訓練后的深度學習模型進行測試，根據實際姿態信息在評估模型中對被測量者的坐姿進行評估。

5.根據權利要求4所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，根據實際姿態信息在評估模型中對被測量者的坐姿進行評估，具體為：

將被測量者的坐姿評估為正確姿勢或錯誤姿勢。

6.根據權利要求5所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，所述錯誤姿勢的具體類型為：

低頭，被測量者的頭部向下傾斜，眼睛看向下方；

歪頭，被測量者的頭部向一側傾斜；

托臉，被測量者用手托著下巴或面部；

頸部前傾：被測量者的頸部向前傾斜；

身體前傾：被測量者的身體向前傾斜。

7.根據權利要求6所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，在被測量者的坐姿評估為錯誤姿勢時，將錯誤姿勢向被測量者進行反饋。

8.根據權利要求7所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，將被測量者的實際姿態信息進行記錄和分析生成圖表。

9.根據權利要求8所述的一種基于單目攝像頭的深度學習坐姿測量檢測方法，其特征在于，將被測量者的錯誤姿勢進行分析生成相應的圖表，并判斷被測量者錯誤姿勢的類型和頻率。