【技术实现步骤摘要】
一种注意力信息的生成方法、装置、终端设备及存储介质
本申请属于机器视觉领域，尤其涉及一种注意力信息的生成方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
随着时代的进步，教育事业也变得越来越智能化，各种智能化的教育产品也随之出现。人们在学习时，未免会有分心的情况，去做学习以外的事情，导致学习效率低下的问题。因此，需要一种监督用户注意力的智能化产品，检测用户的注意力是否集中在学习上，进而提高用户的学习效率，实现对用户学习的监督。现有技术中，检测用户注意力的方法，一般是通过检测人体关键点来构建坐姿识别模型，以识别用户的坐姿，再根据用户的坐姿是否标准来确定用户的注意力是否集中。但是，仅仅识别用户坐姿是否标准，以此来判断用户注意力是否集中，是不够精准的；而且这种方法只能判断用户注意力是否集中，不能得知用户注意力集中或不集中的缘由，无法清楚描述用户具体的注意力情况，降低了注意力分析的准确性。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种注意力信息的生成方法、装置、终端设备及存储介质，可以在根据用户的坐姿图像识别出用户坐姿...
【技术保护点】
1.一种注意力信息的生成方法，其特征在于，包括：/n获取用户的坐姿图像；/n将所述坐姿图像导入坐姿类型识别模型中，输出所述用户的坐姿类型；/n若所述坐姿类型为标准坐姿，则将所述坐姿图像导入场景对象识别模型中，标记所述坐姿图像内的多个预设的场景对象；所述场景对象为用于描述所述用户当前所处的场景，且在所述场景中用于指示用户注意力的对象；/n根据所述场景对象以及与所述坐姿类型关联的标准对象，生成所述用户的注意力信息；所述标准对象为预设的与坐姿类型和注意力状态相关联的对象。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种注意力信息的生成方法，其特征在于，包括：
获取用户的坐姿图像；
将所述坐姿图像导入坐姿类型识别模型中，输出所述用户的坐姿类型；
若所述坐姿类型为标准坐姿，则将所述坐姿图像导入场景对象识别模型中，标记所述坐姿图像内的多个预设的场景对象；所述场景对象为用于描述所述用户当前所处的场景，且在所述场景中用于指示用户注意力的对象；
根据所述场景对象以及与所述坐姿类型关联的标准对象，生成所述用户的注意力信息；所述标准对象为预设的与坐姿类型和注意力状态相关联的对象。
2.如权利要求1所述的注意力信息的生成方法，其特征在于，所述将所述坐姿图像导入场景对象识别模型中，标记所述坐姿图像内的多个预设的场景对象，包括：
将所述坐姿图像导入所述场景对象识别模型中，在所述坐姿图像上标记出关于所述场景对象的对象边框，并为每个所述场景对象配置对应的对象标签；
根据所述对象边框以及所述对象标签在所述坐姿图像内标记所述场景对象。
3.如权利要求2所述的注意力信息的生成方法，其特征在于，所述根据所述场景对象以及与所述坐姿类型关联的标准对象，生成所述用户的注意力信息，包括：
基于所述对象标签，分别将各个所述场景对象与所有标准对象进行匹配；所述标准对象包括预警对象以及非预警对象；所述预警对象为预设的与注意力状态直接关联的对象；所述非预警对象为预设的与注意力状态间接关联的对象；
若所述场景对象与任一所述预警对象匹配成功，则根据匹配成功的预警对象生成所述注意力信息；
若所述场景对象与任一所述非预警对象匹配成功，则将匹配成功的场景对象识别为非预警场景对象；
从所述坐姿图像内所有非预警场景对象中，选取任意两个存在重叠区域的非预警场景对象，并将选取的所述两个非预警场景对象的组合识别为监测对象组；
根据所述坐姿图像内所有监测对象组，生成所述注意力信息。
4.如权利要求2所述的注意力信息的生成方法，其特征在于，所述生成方法，还包括：
将所述坐姿图像以及所述注意力信息发送至用户终端；
接收所述用户终端基于所述坐姿图像以及所述注意力信息反馈的验证信息；所述验证信息包括关于所述场景对象的真值边框以及真值标签；
基于所述坐姿图像、所述真值边框以及所述真值标签，调整所述场景对象识别模型的学习参数。
技术研发人员：徐强，胡晓华，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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