(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210894420.3 (22)申请日 2022.07.28 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114973423 A (43)申请公布日 2022.08.30 (73)专利权人 聊城市飓风工业设计有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新区湖南路 东首九州生物产业园科技孵化大楼 216室 (72)发明人 孟庆琨　刘诗意　刘永强　 (74)专利代理 机构 深圳叁众知识产权代理事务 所(普通合伙) 44434 专利代理师 董红娟 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01)G06V 10/74(2022.01) (56)对比文件 CN 113378762 A,2021.09.10 CN 103954970 A,2014.07.3 0 CN 113989936 A,2022.01.28 CN 112085003 A,2020.12.15 CN 113743255 A,2021.12.0 3 CN 113963371 A,202 2.01.21 US 2020074165 A1,2020.0 3.05 US 2021342613 A1,2021.1 1.04 US 2021118137 A1,2021.04.2 2 US 2011038510 A1,201 1.02.17 韩贵金等.二维人体姿态估计 研究进展. 《西 安邮电大 学学报》 .2017,(第04期), 审查员 刘明辉 (54)发明名称 用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及用 于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统， 该 方法包括： 获取多帧正面图像及其对应的姿态图 像， 并获取标准姿态图像， 获取姿态图像中姿态 变动的异常姿态图像， 确定异常姿态图像中的异 常区域及其所在的人体部位及异常区域在标准 姿态图像中对应的标准区域， 计算异常区域内像 素点的偏移角度、 偏移距离并获取该异常姿态图 像的坐姿异常程度， 获取人体部位相同的两相邻 帧异常区域， 并计算相邻两帧异常姿态图像对应 的异常区域的综合相似度， 根据综合相似度对异 常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常 程度， 根据最终异常程度确定异常坐姿并进行警 示， 本发明方法提高了异常坐姿监测的准确性。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 114973423 B 2022.10.25 CN 114973423 B 1.用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像， 并获取儿童正面的标准姿态图 像； 根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异 常姿态图像， 获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位， 并获取异常区域在标 准姿态图像中对应的标准区域； 根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角 度、 偏移距离； 根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、 偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐 姿异常程度； 根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域 的第一相似度， 根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域； 根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、 偏移距离计算该两 个异常区域的第二相似度； 根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、 第一相 似度计算综合相似度； 对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加 得到最终异常程度， 根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示， 其 中， 两个异常区域的综合相似度大于预设的相似度阈值时， 则儿童的姿态没有 大的变动， 属 于异常坐姿， 反 之， 则为儿童在乱动， 不属于异常坐姿。 2.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 获取儿 童正面的标准姿态图像的步骤 包括： 将儿童的所有帧姿态图像存 储到数据库中； 通过用户从所有帧姿态图像中挑选一张儿童 坐姿端正的姿态图像作为标准姿态图像。 3.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 根据标 准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像 的步骤包括： 获取标准姿态图像与每帧姿态图像中对应 像素点的灰度差值的平方值； 计算标准姿态图像与对应帧姿态图像中所有对应像素点灰度差值的平方值的和值并 作为标准姿态图像与姿态图像的差异值； 将差异值大于预设的差异阈值的姿态图像作为异常姿态图像。 4.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 获取异 常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位， 并获取异常区域在标准姿态图像中对应的 标准区域的步骤 包括： 将姿态图像中的人体部位分为头 部部位与身体部位； 计算姿态图像与标准姿态图像的对应的二 值图内的像素点的像素差值； 将像素差值大于预设阈值的像素点的集 合记为异常区域； 确定异常区域所在的人体部位； 根据异常区域所在的人体部位确定该异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域。 5.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 根据异权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114973423 B 2常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、 偏移距离 的步骤包括： 在标准姿态图像及姿态图像上建立相同的坐标系； 获取异常区域中每个像素点在对应姿态图像上的坐标系中的坐标， 并获取标准 区域中 每个像素点在对应的标准姿态图像上的坐标系中的坐标； 根据每两个对应 像素点的坐标计算异常区域内对应 像素点的偏移 距离； 根据每两个对应像素点的横坐标差值与纵坐标差值的比值计算异常区域内对应像素 点的偏移角度。 6.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 计算对 应帧异常姿态图像的坐姿异常程度的公式： 式中， 表示异常姿态图像的异常区域的坐姿异常程度； 表示异常区域内像素点的数量； 表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应 像素点的偏移距离； 表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应 像素点的偏移角度。 7.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 根据相 邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似 度的步骤 包括： 获取异常区域中所有像素点的灰度均值； 将两个异常区域对应的灰度均值的差值作为两个异常区域的第一相似度。 8.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法， 其特征在于， 根据 人 体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、 偏移距离计算该两个异常区域 的第二相似度的公式： 式中， 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角 度； 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第 个像素点的偏移 距离； 表示第 帧正面图像对应 的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角 度； 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第 个像素点的偏移 距离； 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量； 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114973423 B 3