本发明专利技术提供一种书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中书写姿态识别方法，包括：获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。使用本发明专利技术能够精准识别当前采集的待识别姿态数据所涵盖的目标对象在书写场景中的真实坐姿和真实握姿，从而有效提高了书写姿态识别的精确性和可靠性。写姿态识别的精确性和可靠性。写姿态识别的精确性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]现如今，随着青少年儿童的学习压力逐渐增大，他们持续处于学习状态中的时间也越来越长，在这种学习强度下，如果书写姿态长期不标准，则可能引发拇指和食指互捏弯曲、驼背型和/或近视。因此，有必要及时了解及掌握青少年儿童在学习过程中的书写姿态。
[0003]相关技术中，通过课堂视频中的单人视频片段识别学生姿态，将单人视频片段输入至姿态识别模型中进行姿态识别，识别出学生当前姿态为阅读姿态、书写姿态、听讲姿态、起立回答问题姿态、举手姿态、讲话姿态、玩手机姿态或者睡觉姿态。
[0004]然而，由于现有姿态识别方法只能识别出学生处于书写姿态，并不能用于后续判断书写姿态是否标准，从而导致书写姿态识别的精确度不高且实用性不强。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有姿态识别方法识别出的书写姿态不能用于后续判断书写姿态是否标准而导致的书写姿态识别的精确度不高且实用性不强的缺陷，实现精确识别书写姿态且提升识别书写姿态实用性的目的。
[0006]本专利技术提供一种书写姿态识别方法，包括：
[0007]获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；
[0008]基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；
[0009]其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。
[0010]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所述目标书写姿态类别包括目标坐姿类别和目标握姿类别时，所述基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别，包括：
[0011]基于预设姿态识别模型中的预设坐姿识别模型，对所述待识别姿态数据进行数据提取和关键点定位，得到目标区域数据；
[0012]基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别；
[0013]基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别。
[0014]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所述对所述待识别姿态数据进行数据
提取和关键点定位，得到目标区域数据，包括：
[0015]对所述待识别姿态数据进行区域划分，提取人体区域数据；
[0016]对所述人体区域数据进行人体关键点定位，得到目标区域数据。
[0017]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所述人体关键点包括坐姿关键点时，所述基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别，包括：
[0018]基于所述预设坐姿识别模型，获取目标书桌定位点；
[0019]确定所述目标书桌定位点与所述坐姿关键点之间的目标距离；
[0020]基于所述目标距离，确定所述目标对象的目标坐姿类别。
[0021]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所示基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别，包括：
[0022]基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，从所述目标区域数据中选取已定位的握姿关键点，并基于所述握姿关键点进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别。
[0023]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，在所述得到所述目标对象的目标书写姿态类别之后，所述方法还包括：
[0024]基于所述目标书写姿态类别与标准书写姿态的比对结果，获取所述目标对象的书写姿态矫正建议。
[0025]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所述姿态类别标签包括坐姿标签时，所述预设坐姿识别模型的训练过程，包括：
[0026]获取携带有区域标识的样本姿态数据，所述区域标识包括人体区域标识、背景区域标识、桌面背景区域标识和书本区域标识，所述人体区域标识包括坐姿关键点标签、正确坐姿标签和错误坐姿标签；
[0027]使用所述样本姿态数据进行训练，得到预设坐姿识别模型。
[0028]根据本专利技术提供的一种书写姿态识别方法，所述姿态类别标签包括握姿标签时，所述预设握姿识别模型的训练过程，包括：
[0029]基于所述样本姿态数据，获取携带有握姿标签的样本握姿数据，所述握姿标签包括握姿关键点标签、正确握姿标签和错误握姿标签；
[0030]使用所述样本握笔姿势数据进行训练，得到预设握姿识别模型。
[0031]本专利技术还提供一种书写姿态识别装置，包括：
[0032]数据获取模块，用于获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；
[0033]姿态识别模块，用于基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；
[0034]其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述书写姿态识别
方法。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述书写姿态识别方法。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述书写姿态识别方法。
[0038]本专利技术提供的书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中书写姿态识别方法，首先获取表征目标对象在书写场景中时的待识别姿态数据，然后基于预设姿态识别模型，对待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到目标对象的目标书写姿态类别。由于预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型，因此能够精准识别当前采集的待识别姿态数据所涵盖的目标对象在书写场景中的真实坐姿和真实握姿，从而有效提高了书写姿态识别的精确性和可靠性。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是本专利技术提供的书写姿态识别方法的流程示意图；
[0041]图2是本专利技术提供的正确坐姿示意图；
[0042]图3是本专利技术提供的正确握姿示意图；
[0043]图4是本专利技术提供的书写姿态识别装置的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种书写姿态识别方法，其特征在于，包括：获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。2.根据权利要求1所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述目标书写姿态类别包括目标坐姿类别和目标握姿类别时，所述基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别，包括：基于预设姿态识别模型中的预设坐姿识别模型，对所述待识别姿态数据进行数据提取和关键点定位，得到目标区域数据；基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别；基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别。3.根据权利要求2所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述对所述待识别姿态数据进行数据提取和关键点定位，得到目标区域数据，包括：对所述待识别姿态数据进行区域划分，提取人体区域数据；对所述人体区域数据进行人体关键点定位，得到目标区域数据。4.根据权利要求2所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述人体关键点包括坐姿关键点时，所述基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别，包括：基于所述预设坐姿识别模型，获取目标书桌定位点；确定所述目标书桌定位点与所述坐姿关键点之间的目标距离；基于所述目标距离，确定所述目标对象的目标坐姿类别。5.根据权利要求3所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所示基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别，包括：基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，从所述目标区域数据中选取已定位的握姿关键点，并基于所述握姿关键点进行握姿识别，得到所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：于丽娜，张丽萍，徐健，李智伟，李卫军，
申请(专利权)人：中国科学院半导体研究所，
类型：发明
国别省市：
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