[发明专利]基于人工智能的坐姿分析方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的坐姿分析方法，其特征在于，包括：

在检测到用户处于就坐状态时，获取所述用户的坐姿数据；

将所述坐姿数据输入预设的脊柱受力模型，确定脊柱上每节脊椎骨的当前相对受力数据；

将所述当前相对受力数据输入训练好的目标预测模型，得到预设时间后的用户的脊柱形状数据；

将所述脊柱形状数据与数据库中的已有脊柱形状数据进行数据相似度匹配，确定匹配的已有脊柱形状数据对应的脊柱形态为所述预设时间后所述用户的脊柱形态。

2.根据权利要求1所述的坐姿分析方法，其特征在于，所述训练好的目标预测模型包括训练好的位移预测模型，所述将所述当前相对受力数据输入训练好的目标预测模型，得到预设时间后的用户的脊柱形状数据包括：

将每节脊椎骨的当前相对受力数据与标准形态下对应脊椎骨的标准相对受力数据比对，确定每节脊椎骨的受力差异数据；

将每节脊椎骨的受力差异数据输入训练好的位移预测模型，预测预设时间后的每节脊椎骨的位移量；

将每节脊椎骨的位移量与标准形态下对应脊椎骨的相对位置进行相加，确定相加后的每节脊椎骨的相对位置为预设时间后的用户的脊柱形状数据。

3.根据权利要求2所述的坐姿分析方法，其特征在于，所述训练好的位移预测模型中包括训练好的位移参数，所述位移参数为单位作用力下单位时间内的单位位移值，所述受力差异数据包括比对后每节脊椎骨的受力值和受力方向，所述将每节脊椎骨的受力差异数据输入训练好的位移预测模型，预测预设时间后的每节脊椎骨的位移量包括：

将每节脊椎骨的受力值分别与预设时间、所述训练好的位移预测模型中单位位移值相乘，确定相乘的结果为对应脊椎骨的位移值；

将每节脊椎骨的受力方向作为对应脊椎骨的位移值的位移方向，确定对应脊椎骨的位移量为对应的位移值和位移方向。

4.根据权利要求1至3任一项所述的坐姿分析方法，其特征在于，在所述将所述当前相对受力数据输入训练好的目标预测模型，得到预设时间后的用户的脊柱形状数据之前，还包括：

从预测模型库中确定与用户的体重数据和/或身高数据匹配的模型，作为所述目标预测模型。

5.根据权利要求1所述的坐姿分析方法，其特征在于，在所述将所述坐姿数据输入预设的脊柱受力模型，确定脊柱上每节脊椎骨的当前相对受力数据之后，还包括：

获取脊柱图像模板，所述脊柱图像模板包含脊柱的每节脊椎骨及对应的标记框；

将每节脊椎骨的当前相对受力数据写入所述脊柱图像模板中对应脊椎骨的标记框内，得到脊柱受力图像；

将所述脊柱受力图像发送给显示设备，所述显示设备用于展示所述脊柱受力图像。

6.根据权利要求1所述的坐姿分析方法，其特征在于，所述坐姿数据包括所述用户就坐后身体各部位对外的压力数据；在所述获取所述用户的坐姿数据之后，还包括：

将所述用户就坐后身体各部位对外的压力数据，映射至包括人体结构的模板中对应的人体部位，得到人体受力图像；

将所述人体受力图像发送给显示设备，所述显示设备用于展示所述人体受力图像。

7.根据权利要求1所述的坐姿分析方法，其特征在于，在所述将所述脊柱形状数据与数据库中的已有脊柱形状数据进行数据相似度匹配，确定匹配的已有脊柱形状数据对应的脊柱形态为所述预设时间后所述用户的脊柱形态之后，还包括：

在检测到所述用户的脊柱形态不是目标形态时，输出警示信息

在检测到所述警示信息被触发时，输出所述用户的脊柱形状数据。