【技术实现步骤摘要】
基于台灯的用户状态提醒方法、装置及其系统
本申请涉及台灯
，更具体地说，涉及一种基于台灯的用户状态提醒方法、装置及其系统。
技术介绍
随着经济社会的快速发展，人们的工作或学习所需要的时间越来越长，进而使用台灯进行工作或学习的需求越来越大。随着科技的进步以及智能化的发展，目前，已有将人工智能应用在台灯的智能台灯产品，但现有的智能台灯通常只能实现简单的交互控制，对用户状态的监测准确度低，且对用户状态监测后的提醒识别度低。在实现过程中，专利技术人发现传统技术中至少存在如下问题：现有的智能台灯通常只能实现简单的交互控制，对用户状态的监测准确度低，且对用户状态监测后的提醒识别度低。
技术实现思路
基于此，有必要针对现有的智能台灯通常只能实现简单的交互控制，对用户状态的监测准确度低，且对用户状态监测后的提醒识别度低的问题，提供一种基于台灯的用户状态提醒方法、装置及其系统。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种基于台灯的用户状态提醒方法，包括以下步骤：获取用户视频数据；用户视频数据包...
【技术保护点】
1.一种基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取用户视频数据；所述用户视频数据包括人脸数据和躯干数据；/n对所述人脸数据进行建模，得到人脸关键信息模型；对所述躯干数据进行建模，得到躯干关键信息模型；/n将预设用户状态模型分别与所述人脸关键信息模型、所述躯干关键信息模型进行比对；/n根据比对的结果，在所述人脸关键信息模型满足第一系统条件，且所述躯干关键信息模型满足第二系统条件时，记录用户状态集中时间；/n在所述人脸关键信息模型不满足第一系统条件，或所述躯干关键信息模型不满足第二系统条件时，记录用户状态不集中时间，并触发相应的指示灯。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户视频数据；所述用户视频数据包括人脸数据和躯干数据；
对所述人脸数据进行建模，得到人脸关键信息模型；对所述躯干数据进行建模，得到躯干关键信息模型；
将预设用户状态模型分别与所述人脸关键信息模型、所述躯干关键信息模型进行比对；
根据比对的结果，在所述人脸关键信息模型满足第一系统条件，且所述躯干关键信息模型满足第二系统条件时，记录用户状态集中时间；
在所述人脸关键信息模型不满足第一系统条件，或所述躯干关键信息模型不满足第二系统条件时，记录用户状态不集中时间，并触发相应的指示灯。
2.根据权利要求1所述的基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，还包括步骤：
将所述人脸数据、所述躯干数据、所述状态集中时间和所述状态不集中时间发送至后台服务器；所述后台服务器用于对接收到的所述人脸数据、所述躯干数据、所述状态集中时间和所述状态不集中时间进行处理，得到单位时间内用户状态数据曲线图和用户状态评价分数，并将所述单位时间内用户状态数据曲线图和所述用户状态评价分数分别传输给移动终端。
3.根据权利要求1所述的基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，所述对所述人脸数据进行建模，得到人脸关键信息模型的步骤包括：
对所述人脸数据进行筛选，得到人脸关键信息；
对所述人脸关键信息进行建模，得到所述人脸关键信息模型。
4.根据权利要求3所述的基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，所述对所述躯干数据进行建模，得到躯干关键信息模型的步骤包括：
对所述躯干数据进行筛选，得到躯干关键信息；
对所述躯干关键信息进行建模，得到所述躯干关键信息模型。
5.根据权利要求1所述的基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，所述在所述人脸关键信息模型满足第一系统条件，且所述躯干关键信息模型满足第二系统条件时，记录用户状态集中时间的步骤包括：
处理所述人脸关键信息模型，得到第一比对数值；处理所述躯干关键信息模型得到第二比对数值；
在所述第一比对数值小于第一系统阈值，且所述第二比对数据小于第二系统阈值时，记录所述用户状态集中时间。
6.根据权利要求5所述的基于台灯的用户状态提醒方法，其特征在于，所述在所述人脸关键信息模型不满足第一系统条件，或所述躯干关键信息模型不满足第二系统条件时，记录用户状态不集中时间，并触发相应的指示灯的步骤包括：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。