[发明专利]一种基于2D视觉的坐姿监督方法在审
申请号: | 201811653293.8 | 申请日: | 2018-12-29 |
公开(公告)号: | CN111382652A | 公开(公告)日: | 2020-07-07 |
发明(设计)人: | 王宏玉;宋健;丁若修;王晓东;姜楠;潘鑫 | 申请(专利权)人: | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G08B21/24 |
代理公司: | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人: | 于晓波 |
地址: | 110168 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视觉 坐姿 监督 方法 | ||
1.一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述方法包括步骤:
按照提示将坐姿监督程序下载至移动终端,所述移动终端包括2D摄像头;
将所述移动终端通过固定装置固定至坐姿监督的区域,移动终端的2D摄像头的视野方向朝向用户;
打开所述坐姿监督程序,所述坐姿监督程序提供标准坐姿示例并根据用户指令开始坐姿监督工作;
所述坐姿监督程序接收2D摄像头实时采集的图像,根据所述图像判断坐姿是否为错误坐姿,若出现错误坐姿则提醒用户纠正坐姿;
所述坐姿监督程序根据用户指令结束监督工作。
2.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述坐姿监督程序包括人体关节识别方法,所述人体关节识别方法包括:接收输入图像,对所述输入图像先通过MobileNet网络模型进行优化加速,再经过六层Stage计算而获得所述输入图像的人体关节点的像素位置。
3.根据权利要求2所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述每层Stage包括两个分支计算单元,第一分支计算单元计算获得所述输入图像的heatmap,第二分支计算单元计算获得所述输入图像的vectmap。
4.根据权利要求2所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述人体关节识别方法识别出人体的头部、脖子、左肩和右肩是四个关节节点,通过所述四个关节节点的相对位置及两两关节节点之间的距离来判断用户坐姿属于哪种错误坐姿。
5.根据权利要求2所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述人体关节识别方法基于tensorflow框架,对多幅人体图像进行训练,训练收敛后,再转换为tflite文件并编译成apk文件。
6.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述用户指令的方式包括按键确认方式、触摸确认方式或者语音确认方式。
7.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述错误坐姿的类型包括头部离桌面太近、头部侧向倾斜、身体侧向倾斜、双肩前后斜坐。
8.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述固定装置为三脚架、支撑座或卡座。
9.根据权利要求1所述的一种基于2D视觉的坐姿监督方法,其特征在于,所述移动终端包括手机、平板电脑或手提电脑。
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