[发明专利]基于云平台的姿势监控方法在审
| 申请号: | 201710876221.9 | 申请日: | 2017-09-25 |
| 公开(公告)号: | CN107766795A | 公开(公告)日: | 2018-03-06 |
| 发明(设计)人: | 叶小平 | 申请(专利权)人: | 南京律智诚专利技术开发有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G16H80/00;G08B21/24 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 210039 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 平台 姿势 监控 方法 | ||
技术领域
本发明属于互联网技术领域,涉及一种基于云平台的姿势监控方法。
背景技术
不良的书写姿势是诱发腰、颈椎疾病的元凶,还会导致儿童近视、胸驼背、脊椎侧弯、注意力下降。为了预防儿童近视、胸驼背、脊椎侧弯,减轻坐姿不适,提高学习效率,市面上出现了各种各样的姿势矫正器。早期有背背佳等强制让孩子挺直背部的装置,但使用效果不佳,且常遭到孩子排斥。现有的书写姿势矫正器大都采用支架,需要基于桌椅,使用不舒服,使用效率和使用效果差。
发明内容
为解决上述问题,本发明公开了一种基于云平台的姿势监控方法,采集姿势数据并通过云平台进行判断,发出适当提醒,采集后的数据发送至服务器进行存储。
为了达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于云平台的姿势监控方法,包括如下步骤:
本发明提供的基于云平台的姿势监控方法,包括如下步骤:
步骤1,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台;
步骤2,云平台从图像数据中识别出头面部图像,并通过人脸识别技术与数据库进行对比,当匹配不到使用者时,则将该头面部图像存储入数据库中,并赋予唯一ID;
步骤3,在标准坐姿状态下,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台;
步骤4,云平台从图像数据中通过身体与背景对比色识别出双肩图像,并记录双肩边缘线条和双肩各自最高点高度,作为比对基准,并进行存储,与使用者ID对应;
步骤5,正式使用时,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台;
步骤6,云平台从图像数据中识别出头面部图像和双肩图像,并通过人脸识别技术与数据库进行对比,匹配使用者;当匹配不到使用者时,转入步骤2;
步骤7,提取与使用者相对应的双肩边缘线条数据和双肩各自最高点高度数据,并与步骤6获得的双肩图像进行比对;
步骤8,判断当双肩图像高度与提取到的双肩各自最高点高度数据在一定范围内时,进行步骤9,若非则发出警告信息至书写笔;
步骤9,判断当双肩图像高度与提取到的双肩边缘线条差异在一定范围内时,发出鼓励信息至书写笔,若非则发出警告信息至书写笔。
进一步的,所述步骤2中通过人脸识别技术提取头面部图像中的关键特征,用作未来比对。
与现有技术相比,本发明具有如下优点和有益效果:
本发明能够首先存储使用者的面部图像和最正确姿势下的双肩数据,并在正式使用时识别使用者面部后,根据预先存储的双肩数据与使用者当前双肩图像进行比对,从而实现个性化实时化的姿势监控。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明,应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
由于现在无线传输速率提升越来越快,我们更倾向于将复杂的数据处理放在云平台中,这样可以简化现场书写笔结构,降低书写笔成本,便于本系统的推广。书写笔上应设置有摄像头,摄像镜头应具备一定广度,因此能够摄录持笔人头面部及上半身图像。书写笔上也应设置发声装置,可以发出提示音,或设置显示屏幕,可以显示提示信息。
本发明提供的基于云平台的姿势监控方法,包括如下步骤:
步骤1,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台。
步骤2,云平台从图像数据中识别出头面部图像,并通过人脸识别技术与数据库进行对比,当匹配不到使用者时,则将该头面部图像存储入数据库中,并赋予唯一ID。此步骤中,应通过人脸识别技术提取头面部图像中的关键特征,用作未来比对。继续步骤3。
步骤3,在标准坐姿状态下,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台。
步骤4,云平台从图像数据中通过身体与背景对比色识别出双肩图像,并记录双肩边缘线条和双肩各自最高点高度,作为比对基准,并进行存储,与使用者ID对应。
步骤5,正式使用时,通过书写笔上的摄像头采集持笔人上半身图像,并将图像数据通过书写笔上的无线通信模块传输至云平台。
步骤6,云平台从图像数据中识别出头面部图像和双肩图像,并通过人脸识别技术与数据库进行对比,匹配使用者;当匹配不到使用者时,转入步骤2。
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