[发明专利]一种基于坐姿深度图像的坐姿检测方法

说明书

一种基于坐姿深度图像的坐姿检测方法，包括以下步骤：（1）通过深度传感器获取人体的坐姿深度图像及坐姿深度图像中所有像素点的深度距离值；（2）对坐姿深度图像进行分割，去除外部背景与人体的干扰，得到坐姿分割图像；（3）通过坐姿分割图像求取关键点，关键点包括头部顶点、头部中心点、左肩点、右肩点、肩部中心点、身体中心点；（4）根据关键点判定坐姿。本发明坐姿检测准确度高，只需要将手机与深度传感器连接，就能通过坐姿检测软件进行坐姿检测，使用方便，使用范围广泛，具有很好的便携性与灵活性。

技术领域

本发明涉及坐姿检测方法，具体是涉及一种基于坐姿深度图像的坐姿检测方法。

背景技术

如今，由于学习和工作的需要，人们每天坐立的时间越来越长，据统计，如今人们平均每天坐立的时间超过8个小时。在长时间的坐立情况下，由于人们很难一直保持良好的坐立姿态，因此很容易出现离书桌太近、身体倾斜、头偏等不良坐姿。久而久之，就会很容易患上近视、斜眼、腰椎疾病、颈椎疾病等，严重的影响人们的身体健康。因此为了促使人们纠正不良坐姿、养成良好的坐姿习惯、降低患近视、腰椎疾病等疾病的概率，进行坐姿检测是非常有必要的。

目前，已有很多坐姿检测、预防近视、纠正坐姿的技术方案。其中，最普遍的方法就是通过传感器(红外、压力、加速度、超声波等传感器)实现的。例如：申请号为201510182899.8的中国专利申请“一种具有坐姿纠正功能的智能座椅”通过安装在椅子上的压力传感器判断人体坐姿是否倾斜；申请号为201610636497.5的中国专利申请“一种学生用防近视眼姿势防控方法”将距离传感器与倾斜传感器套接在用户头上，实现近视与身体倾斜的检测。这种通过传感器进行坐姿检测的方式具有测量数据准确度高的优点，但是其测量数据过于单一(例如，压力传感器就只能得到压力数据)，另外，传感器需要进行安装或者让用户进行佩戴，这不仅会让用户感到不适，而且安装使用麻烦、成本较高。另外一种方法就是通过图像进行坐姿监测，例如：申请号为200910242665.2的中国专利申请“一种坐姿检测方法及装置”用电脑上的摄像头采集目标用户图像，检测人脸、眼睛、肩部后得到人脸倾斜角度、眼睛区域面积和头肩曲线，将所述检测的结果与预设的标准值进行比较，进行坐姿判定。申请号为201410134765.4的中国专利申请“一种矫正坐姿的智能书桌及其矫正方法”在书桌上嵌入红外发射器、红外摄像头与显示器，通过红外线发射器与红外线摄像头进行主动式红外成像，提取结构光的特征点信息，测定特征点的深度信息，复原对象轮廓，完成图像的三维重建，并根据对象轮廓信息运用机器学习的方法识别出人眼、胸部、主要关节、桌面等对象，提取人体脊椎的骨骼模型，计算坐距、视矩，通过骨骼模型与标准的模型进行比较，判断含胸、歪斜等坐姿。这种通过图像进行坐姿检测的方法，由于图像信息丰富，具有很好的前景。但是目前这些方法还存在一定的缺陷，如彩色图像容易受到光照，复杂背景的影响；通过双目摄像头进行坐姿检测的方法，深度图像精度不高，会对坐姿检测造成误差；另外通过电脑或者智能课桌里的固定摄像头进行图像采集时，设备移动不方便不够便捷，使用范围过于局限，而且对设备要求高。

总的来说，现有的坐姿检测方法或系统，存在安装复杂、不便于携带、使用麻烦以及坐姿检测准确度不高的缺点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服上述背景技术的不足，提供一种基于坐姿深度图像的坐姿检测方法，坐姿检测准确度高，只需要将手机与深度传感器连接，就能通过坐姿检测软件进行坐姿检测，使用方便，使用范围广泛，具有很好的便携性与灵活性。

本发明解决其技术问题采用的技术方案是，一种基于坐姿深度图像的坐姿检测方法，包括以下步骤：

(1)通过深度传感器获取人体的坐姿深度图像(本发明以320*240分辨率的坐姿深度图像为例。如果是其他分辨率的深度图像，则相应参数按比例进行变换)及坐姿深度图像中所有像素点的深度距离值；

(2)对坐姿深度图像进行分割，去除外部背景与人体的干扰，得到坐姿分割图像；