【技术实现步骤摘要】
一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法
本专利技术属于深度相机识别相关
，更具体地，涉及一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法。
技术介绍
随着现代社会学业竞争压力水平的上升，青少年儿童成长发育的健康隐患也越专利技术显。当进入工作学习状态时，我们的每一部分脊椎骨也同步进入了紧张的负载姿态。为了认真地观察书本与屏幕，颈椎必须长期处于僵直状态，如果是看书写字，还会处于僵硬的低头姿态，这是对颈椎最不好的姿态之一。长时间的伏案读写，不规范的坐姿是导致青少年儿童近视、驼背、脊柱侧向倾斜等症状的直接因素。我国青少年驼背率47％，大学生近视率77％，世界近视人数更是有14亿之多。本专利技术方法运用深度相机Kinect，通过人体姿态识别技术来提醒使用者在学习过程中端正坐姿，为青少年儿童的健康成长提供帮助，具有相当的实际意义。人体坐姿识别，基于深度相机Kinect，利用人体骨骼追踪，获取覆盖人体32个骨骼关节特征点的位置信息。将捕捉的骨骼关节特征点与真实骨骼进行动作联动，利用几何学，获取双眼到阅读对象的距离、双肩...
【技术保护点】
1.一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：/nS1对于待识别对象，采用Kinect相机捕捉该待识别对象的图像，在该图像中识别待识别对象的多个骨骼关节特征点的三维位置坐标以及四元数位置坐标；/nS2利用获得的关节特征点的所述三维位置坐标，计算待识别对象双眼到被阅读对象之间的距离，双肩高度差和脊椎角度；然后利用获得的关节特征点的所述四元数位置坐标计算每段骨骼的三向旋转角度；/nS3将步骤S2中获得的计算结果分别与各自对应的预设可接受范围进行比较，若计算结果均在预设可接受范围内，该待识别对象的坐姿合格，否则不合格。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
S1对于待识别对象，采用Kinect相机捕捉该待识别对象的图像，在该图像中识别待识别对象的多个骨骼关节特征点的三维位置坐标以及四元数位置坐标；
S2利用获得的关节特征点的所述三维位置坐标，计算待识别对象双眼到被阅读对象之间的距离，双肩高度差和脊椎角度；然后利用获得的关节特征点的所述四元数位置坐标计算每段骨骼的三向旋转角度；
S3将步骤S2中获得的计算结果分别与各自对应的预设可接受范围进行比较，若计算结果均在预设可接受范围内，该待识别对象的坐姿合格，否则不合格。
2.如权利要求1所述的一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述计算脊椎角度按照下列步骤进行：获取所述脊椎上的三个关节特征点，包括颈椎关节特征点，胸椎关节特征点和腰椎关节特征点，然后连接该三个关节特征点，最后计算颈椎和胸椎之间的连线与胸椎和腰椎之间的连线的夹角，该夹角即为脊椎角度。
3.如权利要求1所述的一种基于深度相机Kinect的人体坐姿识别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述利用获得的关节特征点的所述四元数位置坐标计算每段骨骼的三向旋转角度按照下列步骤进行：
S21对于每个关节特征点，选取与其相邻的关节特征点作为其父关节点；
S22构建地面坐标系OXgYgZg，水平指向待识别对象后方的方向为Zg轴方向，竖直向下方...
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