[发明专利]一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法

权利要求书

1.一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

通过单目摄像头获取被测量者全身的坐姿体态RGB图像；

将坐姿体态RGB图像转换为坐姿体态深度图像，提取坐姿体态深度图像中关键点的位置信息，所述关键点的位置信息包括人体位置信息和人脸位置信息；

将人体位置信息和人脸位置信息构建形成待匹配点云数据集，将待匹配点云数据集与参考点云数据集进行匹配计算被测量者的姿态差异，得到实际姿态信息；所述实际姿态信息包括人体实际姿态信息和人脸实际姿态信息；

根据实际姿态信息在评估模型中对被测量者的坐姿进行评估。

2.根据权利要求1所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，被测量者的坐姿体态RGB图像包括被测量者的头部、肩部、胸部、腹部、膝部和脚部。

3.根据权利要求2所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，所述人脸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.根据权利要求3所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，评估模型建立的具体步骤为：

收集坐姿体态数据：收集不同坐姿状态下坐姿体态数据，包括关键点的位置数据和对应点坐姿体态标签；

数据处理：对关键点的位置数据进行数据清洗、去噪、对齐处理得到关键点位置处理数据，将关键点位置处理数据划分为训练集、验证集和测试集，用于深度学习模型的训练和评估；

建立深度学习模型：根据关键点位置处理数据构建深度学习模型；

模型训练：使用训练集对深度学习模型进行训练，并使用反向传播算法和优化器对深度学习模型进行迭代优化；

模型评估：使用验证集对深度学习模型进行评估得到评估结果，根据评估结果调整深度学习模型的超参数和结构；

模型应用：使用测试集对训练后的深度学习模型进行测试，根据实际姿态信息在评估模型中对被测量者的坐姿进行评估。

5.根据权利要求4所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，根据实际姿态信息在评估模型中对被测量者的坐姿进行评估，具体为：

将被测量者的坐姿评估为正确姿势或错误姿势。

6.根据权利要求5所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，所述错误姿势的具体类型为：

低头，被测量者的头部向下倾斜，眼睛看向下方；

歪头，被测量者的头部向一侧倾斜；

托脸，被测量者用手托着下巴或面部；

颈部前倾：被测量者的颈部向前倾斜；

身体前倾：被测量者的身体向前倾斜。

7.根据权利要求6所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，在被测量者的坐姿评估为错误姿势时，将错误姿势向被测量者进行反馈。

8.根据权利要求7所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，将被测量者的实际姿态信息进行记录和分析生成图表。

9.根据权利要求8所述的一种基于单目摄像头的深度学习坐姿测量检测方法，其特征在于，将被测量者的错误姿势进行分析生成相应的图表，并判断被测量者错误姿势的类型和频率。