CN114496246A - 用于评估姿态健康的方法及装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及姿态检测技术领域，公开一种用于评估姿态健康的方法。该方法包括获得关联区域内待检测对象的图像信息；将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。本申请通过将待检测对象的图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，从而获得目标模型输出的关键点位置信息，进而按照目标评估标准对关键点位置信息进行评估，以获得对待检测对象的姿态健康状况的评估结果，能够应对用户在变换活动状态时的姿态评估需求，实现多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。本申请还公开一种用于评估姿态健康的装置及存储介质。

Description

用于评估姿态健康的方法及装置、存储介质

技术领域

本申请涉及姿态检测技术领域，例如涉及一种用于评估姿态健康的方法及装置、存储介质。

背景技术

随着科技的进步，无论是在工作时，还是在日常的休闲娱乐中，人们对于电子设备的使用时间都越来越长。在使用电脑和手机的时候，往往伴随着低头等不良姿势，这样极大的加重了颈椎、腰椎的负担；由于在日常生活中长时间保持不良站姿、坐姿以及卧姿，使人们十分容易患上颈椎增生、腰肌劳损等病症。

目前，针对人们的姿态健康，市面上已经出现一些针对特定姿势矫正的设备。例如，针对伏案工作或学习场景设计的坐姿矫正椅、针对用户睡姿进行矫正的床垫等。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

现有的姿态矫正产品只能针户特定场景下的特定姿态进行矫正，但用户变换了当前的活动状态，姿态矫正产品就无法继续监控用户的姿态健康状况。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于评估姿态健康的方法及装置、存储介质，通过图像对用户当前的姿态进行健康评估，以适应不同用户不同活动状态下的姿态健康监控。

在一些实施例中，所述用于评估姿态健康的方法，包括：获得关联区域内待检测对象的图像信息；将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

在一些实施例中，通过以下方式确定目标评估标准：根据图像信息，确定待检测对象的当前姿态类型；根据当前姿态类型，确定与当前姿态类型对应的目标评估标准。

在一些实施例中，根据当前姿态类型，确定与当前姿态类型对应的目标评估标准，包括：获取评估信息库，评估信息库中保存有人体的多个姿态类型，以及多个姿态类型各自关联的有关姿态健康的评估标准；从评估信息库中，确定与当前姿态类型相关联的目标评估标准。

在一些实施例中，关键点位置信息包括关键点坐标的真值信息和真值信息对应的置信区间；在得到当前姿态类型对应的关键点坐标的真值信息和真值信息对应的置信区间之后，该用于评估姿态健康的方法还包括：根据真值信息和真值信息对应的置信区间，确定当前姿态类型关联的损失函数。

在一些实施例中，根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果，包括：根据关键点位置信息，确定当前姿态类型对应的目标特征向量；根据损失函数，对目标特征向量进行损失计算，以确定关键点位置信息是否符合置信区间。

在一些实施例中，通过以下方式确定评估结果：在关键点位置信息是符合置信区间的情况下，确定评估结果表示待检测对象的当前姿态健康；在关键点位置信息是不符合置信区间的情况下，确定评估结果表示待检测对象的当前姿态不健康。

在一些实施例中，通过以下方式确定用于预测关键点的目标模型：对人体在不同姿态类型下的样本图像进行预处理；训练多个姿态类型各自对应的预处理后的样本图像，以获得用于预测关键点的目标模型。

在一些实施例中，所述用于评估姿态健康的装置，包括：采集模块，被配置为获得关联区域内待检测对象的图像信息；确定模块，被配置为将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；评估模块，被配置为根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

在一些实施例中，所述用于评估姿态健康的装置包括处理器和存储有程序指令的存储器，其中，处理器在运行程序指令时，执行上述的用于评估姿态健康的方法。

在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，程序指令在运行时，执行如上述的用于评估姿态健康的方法。

本公开实施例提供的用于评估姿态健康的方法及装置、存储介质，可以实现以下技术效果：

通过将待检测对象的图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息，进而按照目标评估标准对关键点位置信息进行评估，以评估待检测对象的姿态健康状况；这样，对待检测对象的图像进行处理，以确定用户的姿态情况并对用户的姿态进行健康评估的姿态监控方式，既能够应对用户在变换活动状态时的姿态评估需求，也能够实现用户在多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。此外，在上述方法的实现过程，仅需要图像采集设备的配合，再通过软件实现信息的处理和评估，方案实施成本较低。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一个用于评估姿态健康的方法的示意图；

图2是本公开实施例提供的另一个用于评估姿态健康的方法的示意图；

图3是本公开实施例提供的另一个用于评估姿态健康的方法的示意图；

图4是本公开实施例提供的另一个用于评估姿态健康的方法的示意图；

图5是本公开实施例提供的一个用于评估姿态健康的装置的示意图；

图6是本公开实施例提供的另一个用于评估姿态健康的装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。

术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。

术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。

本公开实施例中，智能家电设备是指将微处理器、传感器技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，具有智能控制、智能感知及智能应用的特征，智能家电设备的运作过程往往依赖于物联网、互联网以及电子芯片等现代技术的应用和处理，例如智能家电设备可以通过连接电子设备，实现用户对智能家电设备的远程控制和管理。

结合图1所示，本公开实施例提供一种用于评估姿态健康的方法，包括：

S01、获得关联区域内待检测对象的图像信息。

S02、将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息。

S03、根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

采用本公开实施例提供的用于评估姿态健康的方法，能够通过将待检测对象的图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，就可以获得目标模型输出的关键点位置信息，进而按照目标评估标准对关键点位置信息进行评估，以评估待检测对象的姿态健康状况；这样，对待检测对象的图像进行处理，以确定用户的姿态情况并对用户的姿态进行健康评估的姿态监控方式，既能够应对用户在变换活动状态时的姿态评估需求，也能够实现用户在多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。此外，在上述方法的实现过程，仅需要图像采集设备的配合，再通过软件实现信息的处理和评估，实现成本较低。

在一些实施例中，该用于评估姿态健康的方法，包括：获得关联区域内待检测对象的图像信息；将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

在本实施例中，执行该用于评估姿态健康的方法的设备可以为任一智能家电设备。其中，智能家电设备可以为空调、冰箱、电视等，这里不做具体限定。执行上述步骤的智能家电设备可以为具有摄像装置的家电设备，这样，可以直接通过家电设备检测关联区域内的待检测对象的图像信息。

可选地，家电设备也可以与其他具有图像检测功能的设备通信连接，这样，家电设备可以获取其他具有图像检测功能的设备获取的关联区域的图像数据，进而从该图像数据中获得待检测对象的图像信息。其中，其他具有图像检测功能的设备可以为监控设备。监控设备实时获取房间内的图像数据，家电设备周期性地从监控设备接收图像数据，进而确定接收的图像数据中是否存在待检测对象，并在确定图像数据中存在待检测对象的情况下，确定待检测对象的图像信息。

这里，关联区域可以为家电设备所在空间，或者，具有图像检测功能的设备能够获取图像的区域范围。

在一些实施例中，可以在服务端执行该用于评估姿态健康的方法，即，上述步骤的执行主体可以为服务端。这样，服务端接收其关联的监控设备发送的图像数据，并根据图像数据确定待检测对象的图像信息；服务端将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；服务端根据关键点位置信息和预设的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

在一些实施例中，关键点位置信息可以包括关键点的坐标信息。此时，上述用于预测关键的目标模型可以为姿态检测模型，该姿态检测模型可以将输入的图像信息中人体的预设关键点进行标注，并确定标注的关键点的坐标信息。这样，基于姿态检测模型，就可以实现将具有待检测对象的图像信息输入至目标模型，进而获得目标模型输出的关键点的坐标信息。

可选地，通过以下方式确定目标评估标准：根据图像信息，确定待检测对象的当前姿态类型；根据当前姿态类型，确定与当前姿态类型对应的目标评估标准。

可选地，服务端可以预存有多个姿态类型，以及各姿态类型对应的参考特征向量。基于姿态检测模型可以获得标注有关键点的图像信息，可以通过将图像信息中标注的关键点进行连线，以获得用户确定待检测对象的当前姿态类型的辅助特征向量。再依次将辅助特征向量与姿态类型对应的参考特征向量进行比对，进而获得与辅助特征向量偏差最小的参考特征向量所对应的姿态类型，并将该姿态类型确定为当前姿态类型。这样，能够根据经过姿态检测模型输出的标注有关键点的图像信息，确定待检测对象的当前姿态类型。

可选地，根据当前姿态类型，确定与当前姿态类型对应的目标评估标准，包括：获取评估信息库，评估信息库中保存有人体的多个姿态类型，以及多个姿态类型各自关联的有关姿态健康的评估标准；从评估信息库中，确定与当前姿态类型相关联的目标评估标准。

这里，确定的目标评估标准可以适应于待检测对象的当前姿态类型。因此，姿态类型与有关姿态健康的评估标准具有对应关系，不同的姿态类型可以对应有不同的姿态评估标准。这样，通过将确定的目标评估标准与当前姿态类型相对应，从而实现确定的目标评估标准能够适应于当前姿态类型，从而使基于目标评估标准确定的评估结果准确性更高。

结合图2所示，本公开实施例提供另一种用于评估姿态健康的方法，包括：

S11、根据图像信息，确定待检测对象的当前姿态类型。

S12、获取评估信息库，评估信息库中保存有人体的多个姿态类型，以及多个姿态类型各自关联的有关姿态健康的评估标准。

S13、从评估信息库中，确定与当前姿态类型相关联的目标评估标准。

采用本公开实施例提供的用于评估姿态健康的方法，能够通过将目标模型输出的关键点进行连线，进而确定待检测对象的当前姿态类型。这样，就可以根据姿态类型确定与其对应的目标评估标准。通过将确定的目标评估标准与当前姿态类型相对应，从而实现确定的目标评估标准能够适应于当前姿态类型，从而使基于目标评估标准确定的评估结果准确性更高，由于上述过程是通过软件实现，无需新增传感器，也可以在实现提高评估结果准确性的同时不增加成本。通过不同的姿态类型对应不同评估标准的方式，以使上述方法能够应对用户在变换活动状态时的姿态评估需求，也能够实现用户在多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。

在一些实施例中，关键点位置信息包括关键点坐标的真值信息和真值信息对应的置信区间；在得到当前姿态类型对应的关键点坐标的真值信息和真值信息对应的置信区间之后，该用于评估姿态健康的方法还包括：根据真值信息和真值信息对应的置信区间，确定当前姿态类型关联的损失函数。

可选地，在确定当前姿态类型关联的损失函数之后，可以根据损失函数，对辅助特征向量与参考特征向量进行损失值计算。进而，根据损失值计算结果，确定反向传播梯度信息；根据反向传播梯度信息，确定更新后的模型参数。

可选地，家用电器载入的目标模型为初始模型参数，在确定更新后的模型参数的情况下，将初始模型参数替换为更新后的模型参数。

可选地，根据真值信息和真值信息对应的置信区间，确定当前姿态类型关联的损失函数，包括：根据损失函数，对当前姿态类型对应的关键点真值信息与目标模型输出的关键点坐标信息进行损失值计算，以获得损失值计算结果。

在实际应用中，可以确定待检测用户的当前姿态与健康姿态存在偏差，以使家电设备在确定评估结果为当前姿态不属于健康姿态，可以向目标用户推送提示信息。

在本实施例中，目标用户可以为待检测用户，目标用户也可以为与待检测用户关联的预设联系人。其中，推送提示信息可以通过家电设备的音频播放功能向目标用户发出警示音频，也可以通过家电设备向与目标用户关联的便携设备发送提示信息，以使目标用户能够及时获知待检测用户的姿态健康状况。

在一种示例中，根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果，包括：根据关键点位置信息，确定当前姿态类型对应的目标特征向量；根据损失函数，对目标特征向量进行损失计算，以确定关键点位置信息是否符合置信区间。

具体地，可以通过以下方式确定关键点位置信息是否符合置信区间：在关键点位置信息与真值的偏差超出置信区间的情况下，说明关键点位置信息是不符合置信区间；在关键点位置信息与真值的偏差落入置信区间内的情况下，确定评估结果表示待检测对象的当前姿态健康。

进一步地，在确定关键点位置信息是不符合置信区间的情况下，可以根据关键点位置信息的偏离程度，确定待检测用户当前姿态的不健康程度。

结合图3所示，本公开实施例提供另一种用于评估姿态健康的方法，包括：

S21、获得当前姿态类型对应的关键点的真值信息和真值信息对应的置信区间。

S22、根据真值信息和真值信息对应的置信区间，确定当前姿态类型对应的目标特征向量。

S23、根据损失函数，对目标特征向量进行损失计算，以确定关键点位置信息是否符合置信区间。

这样，可以通过不同的姿态类型对应的不同真值信息以及置信区间，针对性地确定用户在不同姿态下的目标评估标准，以实现对于用户在变换活动状态时的姿态评估需求的应对，从而实现用户在多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。

可选地，通过以下方式确定评估结果：在关键点位置信息是符合置信区间的情况下，确定评估结果表示待检测对象的当前姿态健康；在关键点位置信息是不符合置信区间的情况下，确定评估结果表示待检测对象的当前姿态不健康。

进一步地，可以在确定评估结果表示待检测对象的当前姿态不健康的情况下，向目标用户推送提示信息。其中，推送提示信息可以通过家电设备的音频播放功能向目标用户发出警示音频，也可以通过家电设备向与目标用户关联的便携设备发送提示信息，以使目标用户能够及时获知待检测用户的姿态健康状况。

可选地，通过以下方式确定用于预测关键点的目标模型：对人体在不同姿态类型下的样本图像进行预处理；训练多个姿态类型各自对应的预处理后的样本图像，以获得用于预测关键点的目标模型。

这样，可以通过预处理过程对样本图像进行初步筛选，过滤掉图像中明显不存在待检测用户的图像，进而使输入目标模型的图像信息能够识别到关键点的位置信息的概率提高，从而提高图像处理速度。

结合图4所示，本公开实施例提供另一种用于评估姿态健康的方法，包括：

S31、对人体在不同姿态类型下的样本图像进行预处理。

S32、训练多个姿态类型各自对应的预处理后的样本图像，以获得用于预测关键点的目标模型。

这样，可以通过预处理过程对样本图像进行初步筛选，过滤掉图像中明显不存在待检测用户的图像，进而使输入目标模型的图像信息能够识别到关键点的位置信息的概率提高，从而提高图像处理速度。

可选地，在获得目标模型输入的两个关键点的情况下，可以计算两个关键点连线的斜率数据；再结果待检测对象的当前姿态类型，确定当前姿态类型对应的斜率安全范围。具体地，在斜率数据符合斜率安全范围的情况下，确定待检测用户的姿态健康；在斜率数据不符合斜率安全范围的情况下，确定待检测用户的姿态不健康。这样，可以通过在模型训练过程中的干预，以使经过目标模型处理的图像只输出特定两个预设关键点的相关信息，进而简化姿态是否健康的评估过程，提高评估效率。

在一些实施例中，该用于评估姿态健康的方法还包括：在图像信息中检测到多个待检测对象的情况下，将这样的图像信息输入至目标模型，获得包含多个待检测对象的关键点，此时，将获得的关键点进行聚类判断，以区分多个待检测对象各自对应的姿态情况。

结合图5所示，本公开实施例提供一种用于评估姿态健康的装置，包括采集模块10、确定模块20和评估模块30；采集模块10，被配置为获得关联区域内待检测对象的图像信息；确定模块20，被配置为将图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得目标模型输出的关键点位置信息；评估模块30，被配置为根据关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与关键点位置信息相匹配的评估结果。

采用本公开实施例提供的用于评估姿态健康的装置，能够通过将待检测对象的图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，就可以获得目标模型输出的关键点位置信息，进而按照目标评估标准对关键点位置信息进行评估，以评估待检测对象的姿态健康状况；这样，对待检测对象的图像进行处理，以确定用户的姿态情况并对用户的姿态进行健康评估的姿态监控方式，既能够应对用户在变换活动状态时的姿态评估需求，也能够实现用户在多种姿势类型下的姿态健康评估，适应场景更加广泛。此外，上述装置仅需要图像采集设备的配合，再通过软件实现信息的处理和评估，实现成本较低。

结合图6所示，本公开实施例提供一种用于评估姿态健康的装置，包括处理器(processor)100和存储器(memory)101。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于评估姿态健康的方法。

此外，上述的存储器101中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于评估姿态健康的方法。

存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述用于评估姿态健康的方法。

本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述用于评估姿态健康的方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (10)

1.一种用于评估姿态健康的方法，其特征在于，包括：

获得关联区域内待检测对象的图像信息；

将所述图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得所述目标模型输出的关键点位置信息；

根据所述关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与所述关键点位置信息相匹配的评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定目标评估标准：

根据所述图像信息，确定待检测对象的当前姿态类型；

根据所述当前姿态类型，确定与所述当前姿态类型对应的目标评估标准。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前姿态类型，确定与所述当前姿态类型对应的目标评估标准，包括：

获取评估信息库，所述评估信息库中保存有人体的多个姿态类型，以及所述多个姿态类型各自关联的有关姿态健康的评估标准；

从所述评估信息库中，确定与所述当前姿态类型相关联的目标评估标准。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键点位置信息包括关键点坐标的真值信息和所述真值信息对应的置信区间；

在得到当前姿态类型对应的关键点坐标的真值信息和所述真值信息对应的置信区间之后，所述方法还包括：

根据所述真值信息和所述真值信息对应的置信区间，确定所述当前姿态类型关联的损失函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与所述关键点位置信息相匹配的评估结果，包括：

根据所述关键点位置信息，确定所述当前姿态类型对应的目标特征向量；

根据所述损失函数，对所述目标特征向量进行损失计算，以确定所述关键点位置信息是否符合所述置信区间。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述评估结果：

在所述关键点位置信息是符合所述置信区间的情况下，确定所述评估结果表示待检测对象的当前姿态健康；

在所述关键点位置信息是不符合所述置信区间的情况下，确定所述评估结果表示待检测对象的当前姿态不健康。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定用于预测关键点的目标模型：

对人体在不同姿态类型下的样本图像进行预处理；

训练多个姿态类型各自对应的预处理后的样本图像，以获得用于预测关键点的目标模型。

8.一种用于评估姿态健康的装置，其特征在于，包括：

采集模块，被配置为获得关联区域内待检测对象的图像信息；

确定模块，被配置为将所述图像信息输入至用于预测关键点的目标模型，以获得所述目标模型输出的关键点位置信息；

评估模块，被配置为根据所述关键点位置信息和确定的目标评估标准，确定与所述关键点位置信息相匹配的评估结果。

9.一种用于评估姿态健康的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于评估姿态健康的方法。

10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于评估姿态健康的方法。

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