一种面向家居场景的学生坐姿检测方法技术

本发明专利技术提出了一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，实时采集视频流中的连续帧图像；首先对图像进行预处理，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；然后通过背景减除法对捕获的当前帧图像进行处理，获得人形所在区域，降低背景对检测准确度的影响；之后对预处理后的当前帧进行人形分割，把大量人形分割后的待检图像和标签输入到改进后的AlexNet神经网络模型进行训练，获取学生坐姿检测模型。该发明专利技术可以广泛应用于家居场景下的学生坐姿检测，包括坐姿是否正确和坐姿倾斜程度等，给用户带来健康舒适的身心享受，有非常广阔的应用前景。

A Method of Student Sitting Posture Detection for Home Scene

【技术实现步骤摘要】
一种面向家居场景的学生坐姿检测方法
本专利技术属于智能家居
，具体涉及一种面向家居场景的学生坐姿检测方法。
技术介绍
在过去的几十年里，随着计算机的飞速普及使人们将越来越多的工作放在计算机上去完成。各行各业中，尤其是程序开发人员和文字工作者，在计算机上的工作时间越来越长，这种情况下不良的坐姿对颈肩腰椎都会产生很大影响，容易导致多种疾病的发生。对于学生来说，接触计算机的年龄越来越小，保持良好的坐姿对于学生的成长发育以及保护视力都大有裨益。在过去的几年里，智能家居行业日益繁荣，与此同时，关于管控学生行为的设备也越来越多。但当今市场上，关于学生坐姿检测的仪器大都是冗杂的硬件设备，具有学生坐姿检测功能的软件集成终端设备还较为少见，这些硬件设备不仅价格昂贵，设计复杂，且便捷性、实时性均有所欠缺。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，将基于背景减除法的人形区域分割法和基于改进后AlexNet网络的学生坐姿检测模型集成至终端设备，不仅大幅降低了设备成本，且具有良好的检测效果。本专利技术提供一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、选取一张不含人物的家居场景图像作为背景图，对背景图进行预处理，获取图像Image0；步骤S2、实时采集家居场景的视频流，并对视频流中的每帧图像进行预处理，获取当前帧预处理后的图像为Image1；步骤S3、采用背景减除法对当前帧处理后的图像Image1和图像Image0进行处理，获取图像Image2，再对图像Image2依次进行二值化处理和形态学中闭运算处理，获取图像Image3，将图像Image3中灰度值为255的点矩形拟合，获取矩形的中心位置和长宽；在当前帧预处理后的图像Image1中截取对应的矩形区域，获取人形区域...

【技术特征摘要】
1.一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、选取一张不含人物的家居场景图像作为背景图，对背景图进行预处理，获取图像Image0；步骤S2、实时采集家居场景的视频流，并对视频流中的每帧图像进行预处理，获取当前帧预处理后的图像为Image1；步骤S3、采用背景减除法对当前帧处理后的图像Image1和图像Image0进行处理，获取图像Image2，再对图像Image2依次进行二值化处理和形态学中闭运算处理，获取图像Image3，将图像Image3中灰度值为255的点矩形拟合，获取矩形的中心位置和长宽；在当前帧预处理后的图像Image1中截取对应的矩形区域，获取人形区域图像Image4，最后将人形区域图像Image4调整大小为（227,227），获取待输入的图像Image5;步骤S4、将待输入的图像Image5输入到改进后的AlexNet网络模型进行训练，获取学生坐姿检测模型；步骤S5、将新采集到图像处理后输入到学生坐姿检测模型中，输出学生坐姿检测结果和学生身体与垂直线的角度θ，当坐姿不当或θ大于15度时，进行坐姿提醒。2.根据权利要求1所述的一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，其特征在于，所述步骤S3中所述背...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晖，史雪勇，何辉，
申请(专利权)人：南京邮电大学，南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32