[发明专利]基于机器视觉的青少年坐姿及情绪状态的分析方法

摘要

本发明公开了基于机器视觉的青少年坐姿及情绪状态的分析方法，包括采用广角摄像头实时采集青少年的坐姿画面视频、对采集的视频数据进行预处理、对视频前景和背景进行分离、人脸检测和定位、三维空间投影、判断分析的步骤，本发明通过机器视觉智能分析，不存在物理接触，舒适性强；通过神经网络算法模型进行训练，可以对各种不合规的坐姿以及异常动作、情绪、精神(疲劳程度、发呆、小动作、打哈欠、闭眼、玩手机)状态有效识别，智能提醒、误报率低、检测精度高；成本低、实现方便、通用的摄像头就可实现功能；相比传统的红外或超声检测，准确率高，安全性好。

主权项

1.基于机器视觉的青少年坐姿及情绪状态的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1)采用广角摄像头实时采集青少年的坐姿画面视频；2)对采集的视频数据进行预处理，首先对视频信息进行灰度化处理，再基于直方图的方法将相邻帧的各个像素的灰度、亮度或颜色分成N个等级，针对每个等级统计像素数做成直方图比较，通过像素的高斯变化获取自适应的分割阀值，突出视频数据中的物体特征点，再依据视频数据中的特征点，集合图像的颜色、纹理特征获取关键帧，对不包含特征点的视频帧不做处理；3)对视频前景和背景进行分离，对背景中静止像素不作处理，只处理前景移动画面，将分离出的前景画面进行降噪，获取图域中的坐标和区域，作为模型识别的输入数据源；4)人脸检测和定位，基于2)和3)对图像处理后识别人脸的特征点并进行精准定位；5)三维空间投影，对检测到的人脸视频数据通过数据融合投影到三维空间，并计算头部在三维空间的X,Y,Z轴的位置；6)判断分析，通过训练的模型库与计算出的头部在三维空间的X,Y,Z轴的位置进行比对，检测坐姿是否正常；根据脸部特征点，识别脸部表情，从而判断是否分神、发呆、注意力是否集中。