[发明专利]坐姿检测方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种坐姿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取选定区域的基于可见光或红外光的视频图像；

判断所述视频图像中是否存在人体目标；

若所述视频图像中存在人体目标，则检测人体目标的骨骼模型的相对位置和排列；

依据所述骨骼模型的相对位置和排列来判断该人体目标是否为坐的状态；

若所述人体目标为坐的状态，则判断所述人体目标的坐姿是否异常；

若所述人体目标的坐姿异常，则将异常信息发送给监控终端。

2.如权利要求1所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述判断所述人体目标的坐姿是否异常的方法包括：

将检测到的坐姿人体目标简化为人体坐姿骨骼模型；

判断所述人体坐姿骨骼模型的头部模型是否与肩部模型重合；

若头部模型与肩部模型重合，则判断所述人体目标的坐姿为异常。

3.如权利要求2所述的坐姿检测方法，其特征在于，在所述判断所述人体坐姿骨骼模型的头部模型是否与肩部模型重合之后还包括：

若头部模型与肩部模型不重合，则判断肩部模型两边的纵坐标的差值是否在预设范围内；

若肩部模型两边的纵坐标的差值不在预设范围内，则判断所述人体目标的坐姿为异常。

4.如权利要求3所述的坐姿检测方法，其特征在于，在所述判断肩部模型两边的纵坐标的差值是否在预设范围内之后还包括：

若肩部模型两边的纵坐标的差值在预设范围内，则判断躯干模型是否关于自身纵坐标对称；

若不对称，则判断所述人体目标的坐姿为异常，否则判断所述人体目标的坐姿为正常。

5.如权利要求1至4任一项所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述坐姿检测方法还包括：

将所述视频图像显示在移动终端上；

获取用户在所述移动终端上输入的选定区域；

根据所述视频图像，判断所述人体目标与所述选定区域的边界距离是否小于预设值；

当所述人体目标与所述选定区域的边界距离小于预设值时，则发出风险提示信息。

6.如权利要求5所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述获取用户在所述移动终端上输入的选定区域具体包括：

获取用户通过手指在所述移动终端的所述视频图像上圈画的选定区域。

7.如权利要求5所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述获取用户在所述移动终端上输入的选定区域具体包括：

获取用户通过语音在所述移动终端输入的选定区域。

8.如权利要求1至4任一项所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述判断所述视频图像中是否存在人体目标是通过基于深度学习的人体骨骼检测方法来判断视频图像中是否有人体目标。

9.一种坐姿检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取选定区域的基于可见光的视频图像；

第一判断模块，用于判断所述视频图像中是否存在人体目标；

检测模块，用于若所述视频图像中存在人体目标，则检测人体目标的骨骼模型的相对位置和排列；

第二判断模块，用于依据所述骨骼模型的相对位置和排列来判断该人体目标是否为坐的状态；

第三判断模块，用于若所述人体目标为坐的状态，则判断所述人体目标的坐姿是否异常；

信息发送模块，用于若所述人体目标的坐姿异常，则将异常信息发送给监控终端。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任一所述的坐姿检测方法的各个步骤。