CN108665687B - 一种坐姿监测方法和装置 - Google Patents
一种坐姿监测方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108665687B CN108665687B CN201710190949.6A CN201710190949A CN108665687B CN 108665687 B CN108665687 B CN 108665687B CN 201710190949 A CN201710190949 A CN 201710190949A CN 108665687 B CN108665687 B CN 108665687B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- sitting posture
- face
- face image
- correct
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供了一种坐姿监测方法和装置,应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,该方法包括:预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户当前的坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,输出告警信息。本发明能够实时进行坐姿监测和告警,应用范围广。
Description
技术领域
本发明涉及可穿戴设备技术领域,特别涉及一种坐姿监测方法和装置。
背景技术
可穿戴设备即直接穿在身上,或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备多以具备部分计算功能、可连接手机及各类终端的便携式配件形式存在,主要包括智能手环/手表、智能眼镜、智能运动鞋等。
坐姿干预是近视预防的重要举措,能够帮助学生培养良好的学习习惯。台灯是最常用的用于坐姿干预的设备,通过在台灯中配置用于坐姿监测的功能模块,从而在监测到用户的坐姿不端正时进行提醒。然而,使用台灯进行坐姿监测时,由于其位置固定,并不适合于除家之外的地方,例如学校、图书馆等的坐姿监测,无法实时监测用户坐姿,不能及时对错误坐姿进行告警,应用范围较窄。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种坐姿监测方法和装置,能够实时进行坐姿监测和告警,应用范围广。
为了达到上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种坐姿监测方法,应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,该方法包括:
预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;
检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户当前的坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,输出告警信息。
一种坐姿监测装置,应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,该装置包括:获取单元、检测单元、处理单元、告警单元;
所述获取单元,用于预先确定用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;用于检测单元检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;
所述检测单元,用于检测用户是否处于作业状态;
所述处理单元,用于将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,指示告警单元输出告警信息。
由上面的技术方案可知,本发明中,利用可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息,当用户处于作业状态时,获取用户当前的面部图像并确定其对应的的面部图像特征信息,从而将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比较来确定用户当前的坐姿是否正确,进而在用户当前的坐姿错误时进行告警。应用本发明,能够实时对用户进行坐姿监测和告警,应用范围较广。
附图说明
图1是本发明实时例坐姿监测方法流程图;
图2是本发明实施例坐姿监测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,下面结合附图并据实施例,对本发明的技术方案进行详细说明。
本发明中,利用可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备实现对用户坐姿的实时监测。
参见图1,图1是本发明实时例坐姿监测方法流程图,该方法应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,如图1所示,具体包括以下步骤:
步骤101、预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息。
获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息的具体方法为:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息。
基于简化可穿戴设备功能的考虑,本发明另一实施例中,还可以利用服务器实现对面部图像的分析。为此,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息的具体方法还可以为:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,将面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息。
需要注意的是,本步骤只需在用户首次使用可穿戴设备时执行一次即可,当然也可以多次执行,只选择其中一次执行时(例如最近一次执行时)获取的面部图像特征信息作为用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息。
步骤102、检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息。
在正常情况下,用户处于作业状态时,手臂姿势应该是不会有过多变化的,例如学生在做功课时,手臂应该是与桌面平行的,也即手臂处于水平放置状态(也可以说是与水平面平行),这里的手臂是指手腕部位连接的小手臂,也称为前臂。
因此,本实施例中,当用户的手臂处于水平放置状态时,认为用户处于作业状态。检测用户处于作业状态的具体方法为:利用可穿戴设备中配置的用于测量物体是否处于水平放置状态的功能器件,利用该功能器件检测用户手臂是否处于水平放置状态,若处于水平放置状态,则确定用户处于作业状态,否则,确定用户未处于作业状态。其中,用于测量物体是否处于水平状态的功能器件具体可以是6轴加速度传感器。
本步骤中,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息的方法具体可以为:对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息。
基于简化可穿戴设备功能的考虑,本发明另一实施例中,还可以利用服务器实现对面部图像的分析。为此,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息的方法还可以为:将该面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息。
步骤103、将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户当前的坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,输出告警信息。
在本发明的一个实施例中,所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息。
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果两者的面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,确定用户坐姿错误。
其中,判断面部图像的轮廓信息是否相符的方法有多种,其中一种方法为:将两个面部图像的轮廓缩放到同样大小后,如果重合度超过一定阈值(例如(95%),则确定相符,否则,确定不相符。
在本发明的另一实施例中,所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系。其中的面部特征部位主要包括:眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴等。
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系进行比较,若两者的相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误。
其中,判断面部图像的至少两个面部特征部位的相对位置关系是否相符的方法有多种,其中一种方法为:在两个面部图像中选择同一位置(例如鼻子最顶端的位置)作为坐标原点;比较两个面部图像中所述至少两个面部特征部位中的任意两个面部特征部位与各自面部图像中的坐标原点的连线形成的夹角,如果夹角差值大于一定阈值(例如5度),则确定不相符;如果两个面部图像中所述至少两个面部特征部位中的任意两个面部特征部位与各自面部图像中的坐标原点的连线形成的夹角的差值均小于该阈值,则确定相符。
例如,假设至少两个面部特征部位包括:两只眼睛(用左眼和右眼区分)和嘴巴,则可以选择面部图像中的鼻尖为坐标原点,则左眼、以及右眼的中心位置与坐标原点的连线形成一个夹角(记为第一夹角),左眼、以及嘴巴的中心位置与坐标原点的连线形成一个夹角(记为第二夹角),右眼、以及嘴巴的中心位置与坐标原点的连线形成一个夹角(记为第三夹角)。这样,通过比较两个面部图像的第一夹角差值、第二夹角差值、第三夹角差值就可以确定两个面部图像的至少两个面部特征部位的相对位置关系是否相符。举例来说,假设第一个面部图像中第一夹角、第二夹角、第三夹角的大小分别为60度、50度、50度;第二个面部图像中第一夹角、第二夹角、第三夹角的大小分别为64度、52度、49度,通过比较可以确定第一夹角差值、第二夹角差值、第三夹角差值分别为4度、2度、1度,由于夹角差值均小于5度,可以认为是相符的。又如第一个面部图像中第一夹角、第二夹角、第三夹角的大小分别为60度、50度、50度;第二个面部图像中第一夹角、第二夹角、第三夹角的大小分别为64度、52度、40度,通过比较可以确定第一夹角差值、第二夹角差值、第三夹角差值分别为4度、2度、10度,存在一个夹角差值(第三夹角差值)大于5度,因此可以认为是不相符的。
在本发明的另外一个实施例中,所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置信息。
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误。
其中,判断两个面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系是否相符的方法有多种,其中一种方法为:确定每个面部图像的面部特征部位的中心位置,测量该中心位置在水平方向上与面部轮廓左右两侧距离并计算左右两侧距离的比值;如果两个图像的距离比值之间的差值在预设范围内(例如0.01),则确定相符,否则确定不相符。
以右眼为例,假设在第一个面部图像中,右眼在水平方向上距离面部轮廓右侧是1cm,在水平方向想距离面部轮廓左侧是2cm,左右侧距离比值是0.5;在第二个面部图像中,右眼在水平方向上距离面部轮廓右侧是0.8cm,在水平方向想距离面部轮廓左侧是1.6cm,左右侧距离比值是0.5;由于距离比值相等,差值为0,因此,认为两个面部图像中面部特征部位(即右眼)与面部轮廓之间的相对位置关系是相符的。
在实际应用中,当检测到用户坐姿不正确时,可能是由于用户左右转动或者向后仰躺,此时并不会影响用户的视力,因此,可以适当提醒即可,然而,如果是由于用户过于靠近作业位置(比如桌面)而可能会影响到用户视力时,需要进行告警。
为此,本发明的一个实施例中,将告警信息分为:用于指示用户纠正坐姿的第一类型告警信息、用于提示用户坐姿错误的第二类型告警信息。
为了区分告警信息类型,在步骤101中,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,还可以进一步获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的距离,记作第一距离,以便与后续在对用户坐姿进行实时监测时测量的可穿戴设备与用户面部之间的距离(记作第二距离)进行对比。
同时,在步骤103中,判定用户当前的坐姿错误之后,输出告警信息之前,可以进一步获取当前可穿戴设备与用户面部之间的距离,记为第二距离,将第二距离和上述的第一距离进行比较,确定告警信息类型。
其中,
上述获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离的方法为:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量用户在作业状态下的正确坐姿时可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第一距离;
上述获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离的方法为:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量当前可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第二距离。
这里,所述用于测量距离的功能器件可以是红外距离测量传感器。
在用户坐姿不正确时,利用红外距离测量传感器测量可穿戴设备与用户面部之间的距离后,可以根据第一距离和第二距离确定告警信息类型,具体方法为:如果第二距离小于第一距离,且第二距离与第一距离的比值小于预设阈值,则确定告警信息类型为第一类型告警信息,否则确定告警信息类型为第二类型告警信息。这样,在输出告警信息时,可以采用不同的方式进行告警,例如当告警信息类型是第一类型告警信息时,可以采用震动、响铃等方式进行显式告警;当告警信息类型是第二类型告警信息,可以用闪灯进行适当提醒。
另外,需要说明的是,在本发明中,在对用户坐姿进行监测的过程中,还可以统计用户保持正确坐姿的时间和错误坐姿的时间,并可以以报告的形式通知给用户,例如发送至用户邮箱。
以上对本发明实施例坐姿检测方法进行了详细说明,本发明还提供了一种坐姿检测装置,以下结合图2进行说明:
参见图2,图2是本发明实施例坐姿监测装置的结构示意图,该装置应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,如图2所示,包括:获取单元201、检测单元202、处理单元203、告警单元204;其中,
获取单元201,用于预先确定用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;用于检测单元202检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;
检测单元202,用于检测用户是否处于作业状态;
处理单元203,用于将拍摄得到的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确,当判定用户的坐姿错误时,指示告警单元204输出告警信息。
图2所示装置中,
所述获取单元201,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,进一步获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离;用于根据获取单元201的指示获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离;
所述处理单元203,判定用户当前的坐姿错误之后,输出告警信息之前,进一步用于:指示获取单元201获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离,根据第二距离和第一距离确定告警信息类型。
图2所示装置中,
所述获取单元201,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离时,用于:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量用户在作业状态下的正确坐姿时可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第一距离;
所述获取单元201,获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离时,用于:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量当前可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第二距离。
图2所示装置中,
所述用于测量距离的功能器件为红外距离测量传感器。
图2所示装置中,
所述告警信息类型包括:用于指示用户纠正坐姿的第一类型告警信息、用于提示用户坐姿错误的第二类型告警信息;
所述处理单元203,根据第一距离和第二距离确定告警信息类型时,用于:如果第二距离小于第一距离,且第二距离与第一距离的比值小于预设阈值,则确定告警信息类型为第一类型告警信息,否则确定告警信息类型为第二类型告警信息。
图2所示装置中,
所述获取单元201,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,用于:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息;
所述获取单元201,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息时,用于:对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息。
图2所示装置中,
所述获取单元201,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,用于:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,将面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息;
所述获取单元201,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息时,用于:将该面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息。
图2所示装置中,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息;
所述处理单元203,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系;
所述处理单元203,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置信息;
所述处理单元203,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误。
图2所示装置中,
所述检测单元202,确定用户是否处于作业状态时,用于:利用可穿戴设备中配置的用于测量物体是否处于水平放置状态的功能器件,利用该功能器件测量用户手臂是否处于水平放置状态,若处于水平放置状态,则确定用户处于作业状态,否则,确定用户未处于作业状态。
图2所示装置中,
所述用于测量物体是否处于水平状态的功能器件为6轴加速度传感器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (16)
1.一种坐姿监测方法,应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,其特征在于,该方法包括:
预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;
检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户当前的坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,输出告警信息;
其中,
获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,进一步获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离;
判定用户当前的坐姿错误之后,输出告警信息之前,进一步包括:获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离,根据第二距离和第一距离确定告警信息类型;
所述告警信息类型包括:用于指示用户纠正坐姿的第一类型告警信息、用于提示用户坐姿错误的第二类型告警信息;
根据第一距离和第二距离确定告警信息类型的方法为:如果第二距离小于第一距离,且第二距离与第一距离的比值小于预设阈值,则确定告警信息类型为第一类型告警信息,否则确定告警信息类型为第二类型告警信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离的方法为:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量用户在作业状态下的正确坐姿时可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第一距离;
获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离的方法为:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量当前可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第二距离。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述用于测量距离的功能器件为红外距离测量传感器。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息的方法为:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息;
基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息的方法为:对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
预先获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息的方法为:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,将面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息;
基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息的方法为:将该面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息。
6.根据权利要求1-5任一权项所述的方法,其特征在于,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息;
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系;
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置信息;
将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确的方法为:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误。
7.根据权利要求1-5任一权项所述的方法,其特征在于,
检测用户是否处于作业状态的方法为:利用可穿戴设备中配置的用于测量物体是否处于水平放置状态的功能器件,利用该功能器件检测用户手臂是否处于水平放置状态,若处于水平放置状态,则确定用户处于作业状态,否则,确定用户未处于作业状态。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,
所述用于测量物体是否处于水平状态的功能器件为6轴加速度传感器。
9.一种坐姿监测装置,应用于可佩戴在用户手腕部位的可穿戴设备,其特征在于,该装置包括:获取单元、检测单元、处理单元、告警单元;
所述获取单元,用于预先确定用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息;用于检测单元检测确定用户处于作业状态时,利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户当前的面部图像,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息;
所述检测单元,用于检测用户是否处于作业状态;
所述处理单元,用于将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确,当判定用户当前的坐姿错误时,指示告警单元输出告警信息;
其中,
所述获取单元,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,进一步获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离;用于根据获取单元的指示获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离;
所述处理单元,判定用户当前的坐姿错误之后,输出告警信息之前,进一步用于:指示获取单元获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离,根据第二距离和第一距离确定告警信息类型;
所述告警信息类型包括:用于指示用户纠正坐姿的第一类型告警信息、用于提示用户坐姿错误的第二类型告警信息;
所述处理单元,根据第一距离和第二距离确定告警信息类型时,用于:如果第二距离小于第一距离,且第二距离与第一距离的比值小于预设阈值,则确定告警信息类型为第一类型告警信息,否则确定告警信息类型为第二类型告警信息。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的可穿戴设备与用户面部之间的第一距离时,用于:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量用户在作业状态下的正确坐姿时可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第一距离;
所述获取单元,获取当前可穿戴设备与用户面部之间第二距离时,用于:启动可穿戴设备上配置的用于测量距离的功能器件,利用该功能器件测量当前可穿戴设备与用户面部之间的距离,将该距离作为第二距离。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,
所述用于测量距离的功能器件为红外距离测量传感器。
12.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,用于:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息;
所述获取单元,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息时,用于:对该面部图像进行图像分析后得到对应的面部图像特征信息。
13.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,获取用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息时,用于:利用可穿戴设备上配置的摄像头拍摄得到用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像,将面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息;
所述获取单元,基于该面部图像确定对应的面部图像特征信息时,用于:将该面部图像信息发送至服务器,接收服务器对该面部图像进行图像分析后得到的面部图像特征信息。
14.根据权利要求9-13任一权项所述的装置,其特征在于,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息;
所述处理单元,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系;
所述处理单元,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中至少两个面部特征部位的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误;
或者,
所述面部图像特征信息包括:面部图像的轮廓信息、以及面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置信息;
所述处理单元,将用户当前的面部图像对应的面部图像特征信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像特征信息进行对比以确定用户坐姿是否正确时,用于:将用户当前的面部图像的轮廓信息与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像的轮廓信息进行比较,如果面部图像的轮廓信息相符,则确定用户坐姿正确,否则,将用户当前的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系与用户在作业状态下的正确坐姿对应的面部图像中面部特征部位与面部轮廓之间的相对位置关系进行比较,若相对位置关系相符,则确定用户坐姿正确,若相对位置关系不符,则确定用户坐姿错误。
15.根据权利要求9-13任一权项所述的装置,其特征在于,
所述检测单元,确定用户是否处于作业状态时,用于:利用可穿戴设备中配置的用于测量物体是否处于水平放置状态的功能器件,利用该功能器件测量用户手臂是否处于水平放置状态,若处于水平放置状态,则确定用户处于作业状态,否则,确定用户未处于作业状态。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于,
所述用于测量物体是否处于水平状态的功能器件为6轴加速度传感器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710190949.6A CN108665687B (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种坐姿监测方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710190949.6A CN108665687B (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种坐姿监测方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108665687A CN108665687A (zh) | 2018-10-16 |
CN108665687B true CN108665687B (zh) | 2020-07-24 |
Family
ID=63785927
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710190949.6A Active CN108665687B (zh) | 2017-03-28 | 2017-03-28 | 一种坐姿监测方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108665687B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111444748B (zh) * | 2019-01-17 | 2021-11-26 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种坐姿检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN110288813A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-27 | 广州市国翼教育科技有限公司 | 一种健康坐姿监控方法与及其监控系统 |
CN111062244B (zh) * | 2019-10-31 | 2023-04-18 | 河南科技大学 | 一种基于机器视觉的坐姿提醒方法 |
CN111240481B (zh) * | 2020-01-10 | 2021-02-09 | 鄢家厚 | 基于智能手表的读写距离识别方法 |
CN111680538A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-09-18 | 广州播种网络科技有限公司 | 一种正念冥想稳定性识别方法与装置 |
CN111626211B (zh) * | 2020-05-27 | 2023-09-26 | 大连成者云软件有限公司 | 一种基于单目视频图像序列的坐姿识别方法 |
CN115080785A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-09-20 | 深圳市西昊智能家具有限公司 | 坐姿的监测及分析方法、系统及相关设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009156714A1 (en) * | 2008-06-25 | 2009-12-30 | Postureminder Ltd | System and method for improving posture |
CN101630410A (zh) * | 2009-08-18 | 2010-01-20 | 北京航空航天大学 | 一种基于单摄像机的人体坐姿判定方法 |
CN102298692A (zh) * | 2010-06-24 | 2011-12-28 | 北京中星微电子有限公司 | 一种人体姿态的检测方法及装置 |
CN103369214A (zh) * | 2012-03-30 | 2013-10-23 | 华晶科技股份有限公司 | 图像获取方法与图像获取装置 |
CN103948236A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-07-30 | 安徽海聚信息科技有限责任公司 | 一种矫正坐姿的智能书桌及其矫正方法 |
CN104239860A (zh) * | 2014-09-10 | 2014-12-24 | 广东小天才科技有限公司 | 一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置 |
CN105448053A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-03-30 | 广东小天才科技有限公司 | 一种姿势提醒方法及系统 |
CN105575070A (zh) * | 2015-06-25 | 2016-05-11 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 坐姿调整提示方法及可穿戴装置 |
CN105976581A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-09-28 | 安徽华米信息科技有限公司 | 姿势提醒方法、装置及可穿戴设备 |
-
2017
- 2017-03-28 CN CN201710190949.6A patent/CN108665687B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009156714A1 (en) * | 2008-06-25 | 2009-12-30 | Postureminder Ltd | System and method for improving posture |
CN101630410A (zh) * | 2009-08-18 | 2010-01-20 | 北京航空航天大学 | 一种基于单摄像机的人体坐姿判定方法 |
CN102298692A (zh) * | 2010-06-24 | 2011-12-28 | 北京中星微电子有限公司 | 一种人体姿态的检测方法及装置 |
CN103369214A (zh) * | 2012-03-30 | 2013-10-23 | 华晶科技股份有限公司 | 图像获取方法与图像获取装置 |
CN103948236A (zh) * | 2014-04-03 | 2014-07-30 | 安徽海聚信息科技有限责任公司 | 一种矫正坐姿的智能书桌及其矫正方法 |
CN104239860A (zh) * | 2014-09-10 | 2014-12-24 | 广东小天才科技有限公司 | 一种使用智能终端时的坐姿检测与提醒方法及装置 |
CN105575070A (zh) * | 2015-06-25 | 2016-05-11 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 坐姿调整提示方法及可穿戴装置 |
CN105448053A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-03-30 | 广东小天才科技有限公司 | 一种姿势提醒方法及系统 |
CN105976581A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-09-28 | 安徽华米信息科技有限公司 | 姿势提醒方法、装置及可穿戴设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108665687A (zh) | 2018-10-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108665687B (zh) | 一种坐姿监测方法和装置 | |
CN108209929B (zh) | 一种坐姿识别系统和坐姿识别方法 | |
WO2021093896A1 (zh) | 一种基于智能手表的读写距离识别方法 | |
CN110251070B (zh) | 一种用眼健康情况监测方法及系统 | |
CN107491751B (zh) | 坐姿分析方法及装置 | |
US20210319585A1 (en) | Method and system for gaze estimation | |
CN109008944A (zh) | 视线计测装置、视线计测程序及视线计测方法 | |
CN110378244B (zh) | 异常姿态的检测方法和装置 | |
CN108877166B (zh) | 一种坐姿提醒装置 | |
CN111700624B (zh) | 一种智能手环检测运动姿态的模式识别方法及系统 | |
CN111803022A (zh) | 一种视力检测方法、检测装置、终端设备及可读存储介质 | |
CN104952221A (zh) | 智能防近视台灯 | |
CN110020628A (zh) | 基于面部检测的坐姿检测方法、系统、设备及存储介质 | |
CN109767600B (zh) | 一种可自动报警的ar眼镜及其实现方法 | |
CN110140166A (zh) | 用于向计算机提供免手工输入的系统 | |
CN114120357A (zh) | 一种基于神经网络的防近视方法和装置 | |
KR20140004320A (ko) | 주기적 모니터링을 통한 자세교정 시스템 | |
KR20170143209A (ko) | 앉은 자세 모니터링 시스템 | |
CN115050102A (zh) | 移动设备规范坐姿分析处理方法、系统及其存储介质 | |
CN112051920A (zh) | 视线落点确定方法和装置 | |
CN104951081B (zh) | 自动识别读写姿势的方法及其智能预警装置 | |
CN113053074A (zh) | 坐姿监测方法 | |
CN113040753A (zh) | 坐姿监测系统 | |
CN114765642A (zh) | 带使用者状态测试功能的手机 | |
TWM529486U (zh) | 預防頸椎勞損及頸椎互動康復裝置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |