一种坐姿检测方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种坐姿检测方法和装置，其中所述方法包括：获取连续多帧红外图像，从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓，获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息，将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配，根据匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准。本发明使得坐姿检测时只需提取检测对象的坐姿轮廓，便可以对检测对象的坐姿进行检测，避免坐姿检测发生误判，提高了坐姿检测的稳定性和准确性。
【专利说明】一种坐姿检测方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种坐姿检测方法和装置。
【背景技术】
[0002]由于青少年近视眼发病率逐年增高，因此，往往需要通过纠正坐姿以使眼睛与书本之间保持适当的距离，避免眼睛成为近视眼。纠正坐姿过程中坐姿的检测尤为重要。
[0003]现有的坐姿检测是通过人眼与书本之间的距离判断检测对象的坐姿是否标准。首先，采用普通光学摄像头来获取检测对象的人脸图像，使用图像识别技术定位检测对象的眼睛与书本和桌面的位置之间的相对距离。并通过人脸识别分辨不同的使用者，从而得知检测对象的脸的长度，把人脸当作近似的椭圆，计算椭圆长轴与短轴的比例，判断人脸朝向角度，再通过摄像头与人脸之间的空间关系确定眼与书本的距离，然后根据确定的距离判断坐姿是否标准。
[0004]但是，当检测对象的脸部被遮挡时，无法检测出检测对象的眼睛与书本之间的距离，导致误判，且该检测方法不稳定，检测准确性较低。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例提供一种坐姿检测方法和装置，以避免对坐姿产生误判，提高坐姿检测的稳定性和准确性。
[0006]一方面，本发明实施例提供了一种坐姿检测方法，所述方法包括:
[0007]获取连续多帧红外图像；
[0008]从所述连续多帧红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓；
[0009]获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息；
[0010]将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配；
[0011]根据匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准。
[0012]另一方面，本发明实施例提供了一种坐姿检测装置，所述装置包括:
[0013]第一获取单元，用于获取连续多帧红外图像；
[0014]提取单元，用于从所述第一获取单元获取的红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓；
[0015]第二获取单元，用于获取所述提取单元提取的检测对象的坐姿轮廓的特征信息；
[0016]匹配单元，用于将所述获取单元获取的特征信息与预设的特征信息进行匹配；
[0017]第一判定单元，用于根据所述匹配单元的匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准。
[0018]本发明实施例提供的坐姿检测方法和装置，通过获取连续多帧的红外图像，从所述红外图像中提取到检测对象的坐姿轮廓，并获取坐姿轮廓的特征信息，将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配，从而根据匹配结果来判定检测对象的坐姿是否符合预设的标准，由此，只需提取检测对象的坐姿轮廓，便可以对检测对象的坐姿进行检测，避免坐姿检测发生误判，提高了坐姿检测的稳定性和准确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0019]下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其他特征和优点，附图中:
[0020]图1是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法的流程图；
[0021]图2是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中提取检测对象的坐姿轮廓的流程图；
[0022]图3是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中对红外图像进行二值化的流程图；
[0023]图4是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息的流程图；
[0024]图5是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中计算成对几何直方图的示意图；
[0025]图6是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中多边形的几何直方图的关系示意图；
[0026]图7是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法中检测窗口的划分示意图；
[0027]图8是本发明实施例提供的另一种坐姿检测方法的流程图；
[0028]图9是本发明实施例提供的又一种坐姿检测方法的流程图；
[0029]图10是本发明实施例提供的一种坐姿检测装置的结构图；
[0030]图11是本发明实施例提供的一种坐姿检测装置中提取单元的结构图；
[0031]图12是本发明实施例提供的一种坐姿检测装置中第二获取单元的结构图；
[0032]图13是本发明实施例提供的一种坐姿检测装置应用于台灯时的安装示意图；
[0033]图14是本发明实施例提供的另一种坐姿检测装置的结构图；
[0034]图15是本发明实施例提供的又一种坐姿检测装置的结构图。
【具体实施方式】
[0035]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0036]图1是本发明实施例提供的一种坐姿检测方法的流程图。本发明实施例提供的坐姿检测方法可用于台灯、电脑、椅子或桌子上对用户的坐姿进行检测，如图1所示，所述坐姿检测方法包括:
[0037]步骤11、获取连续多帧红外图像。
[0038]所述红外图像反应了检测对象和背景之间的空间分布，其辐射亮度分布主要是由被检测对象的温度和发射率来决定的，具有很强的环境适应性，因此，采用红外图像对检测对象的坐姿进行检测不易受外界环境的干扰，避免了普通光学成像的不稳定性因素，可以通过CXD红外照相机或者红外摄像头来获得连续多帧红外图像。
[0039]步骤12、从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓。
[0040]从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓，也就是从红外图像中找出检测对象的坐姿形状，可以先对红外图像进行二值化处理，对二值化处理后的图像进行处理后，再从中提取坐姿轮廓，坐姿轮廓表示简单，计算量小，便于进行图像处理。
[0041]步骤13、获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息。
[0042]从红外图像中提取到检测对象的坐姿轮廓以后，就要对所述坐姿轮廓进行描述，从而提高坐姿轮廓的表观特征性能，所述特征信息可以是特征向量或者特征描述算子。
[0043]步骤14、将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配。
[0044]在获取检测对象坐姿轮廓的特征信息以后，将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配，可以通过协方差公式计算检测对象坐姿轮廓的特征信息与预设的特征信息的匹配相似度，当匹配相似度高时，说明所述检测对象的坐姿符合预设标准。
[0045]示例性的，通过下述公式将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配:
【权利要求】
1.一种坐姿检测方法，其特性在于，所述方法包括: 获取连续多帧红外图像； 从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓； 获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息； 将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配； 根据匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准。
2.根据权利要求1所述的坐姿检测方法，其特征在于，在从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓之前，所述方法还包括: 检测所述红外图像中是否存在干扰光线； 如果所述红外图像中存在干扰，则对所述红外图像中的干扰光线进行补偿，滤除所述红外图像中的干扰光线。
3.根据权利要求1所述的坐姿检测方法，其特征在于，从所述红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓，包括: 对所述红外图像进行二值化，获得二值化后的图像； 对所述二值化后的图像进行增强处理； 对所述增强处理后的图像进行滤波处理，用形态学的方法查询所述滤波处理后的图像中所有的连通域，统计所述 连通域的面积，选择最大的连通域作为检测对象的坐姿轮廓。
4.根据权利要求3所述的坐姿检测方法，其特征在于，对所述红外图像进行二值化，获得二值化后的图像，包括: 从连续多帧红外图像中选取连续三帧红外图像进行差分运算，获得差分图像； 对所述差分图像进行二值化； 对所述二值化后的差分图像进行逻辑与运算，获得二值化后的图像。
5.根据权利要求4所述的坐姿检测方法，其特征在于，对所述差分图像进行二值化，包括: 将所述差分图像中的像素按列从上到下依次顺序排列，得到一维差分图像； 通过下述公式对得到的所述一维差分图像进行二值化:
6.根据权利要求1-5任一项所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述获取所述检测对象的坐姿轮廓的特征信息，包括: 根据检测对象的坐姿轮廓确定检测窗口的大小； 将检测窗口分割为若干个基本块，并计算所述若干个基本块中每一个基本块的成对几何直方图，获得每一个基本块的特征信息； 将所述若干个基本块中任意相邻的2X2个基本块组成一个超级块，并将各超级块内每一个基本块的特征信息进行串联，获得每一个超级块的特征信息；将检测窗口内所有超级块的特征信息进行串联，获得检测对象的坐姿轮廓特征信息。
7.根据权利要求1-5任一项所述的坐姿检测方法，其特征在于，通过下述公式将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配:
8.根据权利要求1-5任一项所述的坐姿检测方法，其特性在于，根据匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准，包括: 判断所述匹配的结果是否大于预设阈值； 当所述匹配结果大于预设阈值时，判定所述检测对象的坐姿符合预设标准； 当所述匹配结果小于或等于预设阈值时，判定所述检测对象的坐姿不符合预设标准。
9.根据权利要求8所述的坐姿检测方法，其特征在于，当所述匹配结果小于或等于预设阈值时，所述方法还包括: 对所述二值化后的图像进行背景更新，通过背景差减法提取前景图像； 计算所述前景图像的顶点坐标； 将所述前景图像的顶点坐标与先验前景图像的顶点坐标形成前景图像的运动轨迹； 根据所述前景图像的运动轨迹，判定所述不符合预设标准的检测对象的坐姿是否不符合预设标准。
10.根据权利要求9所述的坐姿检测方法，其特征在于，所述背景更新采用下述公式:
11.根据权利要求1-5任一项所述的坐姿检测方法，其特征在于，根据匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准之后，所述方法还包括: 当判定所述检测对象的坐姿符合预设标准时，向所述检测对象显示第一提示信息；当判定所述检测对象的坐姿不符合预设标准时，向所述检测对象发出第二提示信息。
12.一种坐姿检测装置，其特征在于，所述装置包括: 第一获取单元，用于获取连续多帧红外图像； 提取单元，用于从所述第一获取单元获取的红外图像中提取检测对象的坐姿轮廓； 第二获取单元，用于获取所述提取单元提取的检测对象的坐姿轮廓的特征信息； 匹配单元，用于将所述第二获取单元获取的特征信息与预设的特征信息进行匹配；第一判定单元，用于根据所述匹配单元的匹配结果判定所述检测对象的坐姿是否符合预设标准。
13.根据权利要求12所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述装置还包括: 检测单元，用于检测所述红外图像中是否存在干扰光线； 第一处理单元，用于如果所述检测单元检测到所述红外图像中存在干扰，则对所述红外图像中的干扰光线进行补偿，滤除所述红外图像中的干扰光线。
14.根据权利要求12所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述提取单元包括: 二值化子单元，用于对所述红外图像进行二值化，获得二值化后的图像； 图像增强子单元，用于对所述二值化子单元二值化后的图像进行增强处理； 查询子单元，用于对所述图像增强子单元增强处理后的图像进行滤波处理，用形态学的方法查询所述滤波处理后的图像中所有的连通域，统计所述连通域的面积，选择最大的连通域作为检测对象的坐姿轮廓。
15.根据权利要求14所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述二值化子单元具体用于: 从连续多帧红外图像中选取连续三帧红外图像进行差分运算，获得差分图像； 对所述差分图像进行二值化； 对所述二值化后的差分图像进行逻辑与运算，获得二值化后的图像。
16.根据权利要求13所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述二值化子单元具体还用于: 将所述差分图像中的像素按列从上到下依次顺序排列，得到一维差分图像； 通过下述公式对得到的所述一维差分图像进行二值化:
17.根据权利要求12-16任一项所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述第二获取单元包括: 检测窗口子单元，用于根据检测对象坐姿轮廓确定检测窗口的大小； 基本块子单元，用于将所述检测窗口分割为若干个基本块，并计算所述若干个基本块中每一个基本块的成对几何直方图，获得每一个基本块的特征信息； 超级块子单元，用于将所述若干个基本块中任意相邻的2X2个基本块组成一个超级块，并将各超级块内每一个基本块的特征信息进行串联，获得每一个超级块的特征信息； 串联子单元，用于将检测窗口内所有超级块的特征信息进行串联，获得检测对象坐姿轮廓特征信息。
18.根据权利要求12-16任一项所述的坐姿检测装置，其特征在于，所示匹配单元通过下述公式将所述特征信息与预设的特征信息进行匹配:
19.根据权利要求12-16任一项所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述第一判定单元具体用于: 判定所述匹配的结果是否大于预设阈值； 当所述匹配结果大于预设阈值时，判定所述检测对象的坐姿符合预设标准； 当所述匹配结果小于或等于预设阈值时，判定所述检测对象的坐姿不符合预设标准。
20.根据权利要求19所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述装置还包括: 背景更新单元，用于对所述二值化后的图像进行背景更新，通过背景差减法提取前景图像； 计算单元，用于计算背景更新单元提取的所述前景图像的顶点坐标； 轨迹形成单元，用于将所述计算单元得到的前景图像的顶点坐标与先验前景图像的顶点坐标形成前景图像的运动轨迹； 第二判定单元，用于根据所述轨迹形成单元形成的前景图像的运动轨迹，判定所述不符合预设标准的检测对象的坐姿是否不符合预设标准。
21.根据权利要求20所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述背景更新单元进行背景更新采用下述公式:
22.根据权利要求12-16任一项所述的坐姿检测装置，其特征在于，所述装置还包括:第一显示单元，用于当判定所述检测对象的坐姿符合预设标准时，向所述检测对象显示第一提示信息； 第二提示单元，用于当判定所述检测对象的坐姿不符合预设标准时，向所述检测对象发出第二提示信息。
【文档编号】G06K9/00GK103810478SQ201410059849
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月21日 优先权日:2014年2月21日
【发明者】辛晨 申请人:广东小天才科技有限公司