CN110992627A - 基于视觉终端-平台近视分析预警系统及方法 - Google Patents

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曾新华
欧阳麟
陈义
韩志伟
方静静
周靖洋
孙杨杨
严娜
季铖
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Abstract

本发明公开了基于视觉终端‑平台近视分析预警系统及方法，涉及图像识别技术领域。本发明包括：边缘终端、后台服务器以及移动终端；边缘终端包括边缘处理器、图像采集模块、存储模块以及无线传输模块；后台服务器包括分析处理器、显示模块、存储记录模块以及无线收发模块。本发明通过边缘终端对坐姿图像采集并进行初步识别，再将初步识别结果传递至后台服务器，后台服务器的分析处理器对初步识别结果进行识别获取状态结果，实现了对人体坐姿的精确识别，实现精确预警，提高预警效率。

Description

基于视觉终端-平台近视分析预警系统及方法
技术领域
本发明属于图像识别技术领域，特别是涉及一种基于视觉终端-平台近视分析预警系统及方法。
背景技术
随着智能化图像处理技术不断发展，图像识别技术应用到越来越多的领域；图像识别技术在人体坐姿的应用能够辅助矫正人体坐姿，提高人体身体健康的管理。现有的人体坐姿识别系统识别不精确；不利于人体坐姿矫正。
本发明提供一种基于视觉终端-平台近视分析预警系统及方法，用于解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于视觉终端-平台近视分析预警系统及方法，通过边缘终端对坐姿图像采集并进行初步识别，再将初步识别结果传递至后台服务器，后台服务器的分析处理器对初步识别结果进行识别获取状态结果，实现了对人体坐姿的精确识别，解决了现有人体识别不精确的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为基于视觉终端-平台近视分析预警系统，包括：边缘终端、后台服务器以及移动终端；
所述边缘终端包括边缘处理器、图像采集模块、存储模块以及无线传输模块；所述图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；所述图像采集模块将预处理的状态图像传递至边缘处理器；所述边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；所述无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
所述后台服务器包括分析处理器、显示模块、存储记录模块以及无线收发模块；所述无线收发模块接收初步识别结果并传输到分析处理器；所述分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；所述分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；
所述分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；所述分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块；所述显示模块用于显示状态图表或状态图像；所述分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端。
优选地，所述状态结果包括坐姿状态、环境光线以及状态间距离；所述分析处理器可以选择获取不同时间段内的状态结果支撑对应时间段的状态图表或状态图像。
优选地，所述后台服务器还包括图像识别模块；所述边缘终端还传递预处理后的状态图像；所述图像识别模块对状态图像进行身份识别获取身份识别结果；所述无线收发模块传递身份识别结果至移动终端。
基于边缘终端处理的坐姿识别方法，包括如下过程：
A00：通过所述图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；
A01：所述边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；
A02：所述无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
A03：所述分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；
A04：所述分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；
A05：分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；
A06：分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块并通过显示模块用于显示状态图表或状态图像。
优选地，A06还包括所述分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过边缘终端对坐姿图像采集并进行初步识别，再将初步识别结果传递至后台服务器，后台服务器的分析处理器对初步识别结果进行识别获取状态结果，实现了对人体坐姿的精确识别，实现精确预警，提高预警效率。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于视觉终端-平台近视分析预警系统的结构示意图；
图2为本发明的基于边缘终端处理的坐姿识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于视觉终端-平台近视分析预警系统，边缘终端、后台服务器以及移动终端；边缘终端包括边缘处理器、图像采集模块、存储模块以及无线传输模块；图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；图像采集模块将预处理的状态图像传递至边缘处理器；边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
后台服务器包括分析处理器、显示模块、存储记录模块以及无线收发模块；无线收发模块接收初步识别结果并传输到分析处理器；分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块；显示模块用于显示状态图表或状态图像；分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端。
其中，状态结果包括坐姿状态、环境光线以及状态间距离；分析处理器可以选择获取不同时间段内的状态结果支撑对应时间段的状态图表或状态图像；后台服务器还包括图像识别模块；边缘终端还传递预处理后的状态图像；图像识别模块对状态图像进行身份识别获取身份识别结果；无线收发模块传递身份识别结果至移动终端。
请参阅图2所示，基于边缘终端处理的坐姿识别方法，包括如下过程：
A00：通过图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；
A01：边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；
A02：无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
A03：分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；
A04：分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；
A05：分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；
A06：分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块并通过显示模块用于显示状态图表或状态图像；还包括分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端；本发明实际使用过程中：通过边缘终端对坐姿图像采集并进行初步识别，再将初步识别结果传递至后台服务器，后台服务器的分析处理器对初步识别结果进行识别获取状态结果，实现了对人体坐姿的精确识别，实现精确预警，提高预警效率。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.基于视觉终端-平台近视分析预警系统，其特征在于，包括：边缘终端、后台服务器以及移动终端；
所述边缘终端包括边缘处理器、图像采集模块、存储模块以及无线传输模块；所述图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；所述图像采集模块将预处理的状态图像传递至边缘处理器；所述边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；所述无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
所述后台服务器包括分析处理器、显示模块、存储记录模块以及无线收发模块；所述无线收发模块接收初步识别结果并传输到分析处理器；所述分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；所述分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；
所述分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；所述分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块；所述显示模块用于显示状态图表或状态图像；所述分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端。
2.根据权利要求1所述的基于视觉终端-平台近视分析预警系统，其特征在于，所述状态结果包括坐姿状态、环境光线以及状态间距离；所述分析处理器可以选择获取不同时间段内的状态结果支撑对应时间段的状态图表或状态图像。
3.根据权利要求1所述的基于视觉终端-平台近视分析预警系统，其特征在于，所述后台服务器还包括图像识别模块；所述边缘终端还传递预处理后的状态图像；所述图像识别模块对状态图像进行身份识别获取身份识别结果；所述无线收发模块传递身份识别结果至移动终端。
4.根据权利要求1-3任意一所述的基于边缘终端处理的坐姿识别方法，其特征在于，包括如下过程：
A00：通过所述图像采集模块用于采集状态图像并进行预处理；
A01：所述边缘处理器通过深度学习算法对比存储模块内的图像数据库获取初步识别结果；
A02：所述无线传输模块将边缘处理器传递的初步识别结果传递至后台服务器；
A03：所述分析处理器对初步识别结果进行分析获取状态结果；
A04：所述分析处理器分别传递状态结果至存储记录模块的状态库内；
A05：分析处理器获取状态库中的状态结果并制作成状态图表或状态图像；
A06：分析处理器传递状态图表或状态图像至显示模块并通过显示模块用于显示状态图表或状态图像。
5.根据圈要求4所述的基于边缘终端处理的坐姿识别方法，其特征在于，A06还包括所述分析处理器还通过无线收发模块传递状态图表或状态图像至移动终端。
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