本发明专利技术提供一种用户不良状态的监测方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，用户不良状态监测方法通过图像采集设备获取待处理视频；在目标用户处于待处理视频的中心区域的情况下，对待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息；根据表情信息、行为信息和姿态信息，确定目标用户的不良状态的监测结果，监测结果包括用眼异常和状态异常；在监测结果包括用眼异常和/或状态异常的情况下，输出第一提示信息。根据确定的监测结果，可以对目标用户和/或预设的联系人进行提醒，使得目标用户纠正当前姿势或当前行为以实现对孩子(目标用户)的不良状态的实时监测。的实时监测。的实时监测。
【技术实现步骤摘要】
用户不良状态的监测方法、装置、设备及计算机存储介质
[0001]本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种用户不良状态的监测方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]一个人在日常生活中的习惯不仅能体现他的性格，还能反映出他的心理状态；关于孩子的健康成长，一直受到家长、教师和社会的普遍关注，其中，孩子生活学习等各方面习惯的培养，以及心理状态的监控，是家长、教师和社会关注的重点。
[0003]目前，在孩子的生活学习的习惯培养这一方面，一般由家长或老师进行监督及矫正；或者通过物理手段进行强制矫正，如护栏类坐姿矫正器、背带类坐姿矫正产品等；但是上述方法中，家长或老师往往无法时时刻刻督促，难以帮助孩子养成正确的习惯，而物理手段不仅效果不好，且容易对孩子造成伤害。在孩子的心理、视力保护和行为方面，家长或老师并不能及时的发现问题并采取措施。
[0004]因此，如何无需家长或者教师时时陪伴即可监测并矫正孩子的习惯，以及如何发现孩子心理、视力和行为等不良情况是亟需解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种用户不良状态的监测方法、装置、设备及计算机存储介质，用以解决现有技术中家长或老师往往无法时时刻刻督促，难以帮助矫正孩子的习惯，以及无法及时发现孩子心理状态情况的缺陷，实现对孩子的不良状态进行实时监测的效果。
[0006]本专利技术提供一种用户不良状态的监测方法，包括：
[0007]通过图像采集设备获取待处理视频；
[0008]在目标用户处于所述待处理视频的中心区域的情况下，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息；
[0009]根据所述表情信息、所述行为信息和所述姿态信息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常；
[0010]在所述监测结果包括所述用眼异常和/或所述状态异常的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提醒所述目标用户纠正当前姿势或当前行为。
[0011]根据本专利技术提供的方法，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息，包括：
[0012]对所述多帧图像进行图像识别，确定以所述目标用户为中心的目标区域；
[0013]对所述目标区域中的所述目标用户进行人体关键点检测及行为识别，得到所述目标用户的所述姿态信息和所述行为信息；
[0014]将所述多帧图像输入识别模型中的情绪识别网络中，得到所述目标用户的表情信息，所述识别模型为根据多个样本图像对初始识别模型进行训练后得到的。
[0015]根据本专利技术提供的方法，所述根据所述表情信息、和所述行为信息和所述姿态信
息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常，包括：
[0016]根据所述姿态信息确定所述目标用户的用眼距离，在所述用眼距离小于预设距离的情况下，确定所述监测结果为所述用眼异常；
[0017]根据所述表情信息确定所述目标用户的情绪标签，所述情绪标签包括负面情绪标签和正面情绪标签；根据所述行为信息和数据库中的标准体态模型，确定所述目标用户的当前行为是否异常；在所述情绪标签为所述负面情绪标签的占比大于或等于预设比值，和/或，所述目标用户的所述当前行为异常的情况下，确定所述监测结果为所述状态异常。
[0018]根据本专利技术提供的方法，所述方法还包括：
[0019]在预设时间段内，所述用眼异常或所述状态异常各自对应的次数大于或等于预设次数，且所述次数具有增加趋势的情况下，执行如下至少一项操作：
[0020]输出第二提示信息；
[0021]向所述目标用户的预设联系人对应的终端发送第三提示信息，所述第三提示信息用于提醒所述目标用户的预设联系人。
[0022]根据本专利技术提供的方法，所述方法还包括：
[0023]输出第四提示信息，所述第四提示信息用于提醒所述目标用户输入当前的情绪状态；
[0024]接收所述目标用户输入的情绪状态，根据所述目标用户的所述表情信息、所述情绪状态和所述情绪标签进行增量学习，得到增量学习结果；
[0025]基于所述增量学习结果，修正所述情绪识别网络的网络参数。
[0026]根据本专利技术提供的方法，所述方法还包括：
[0027]获取监控系统采集的监控视频；
[0028]根据所述监控视频，确定所述目标用户的体态信息；
[0029]在根据所述体态信息，确定出所述目标用户出现异常姿势的情况下，输出第五提示信息。
[0030]本专利技术提供一种用户不良状态的监测装置，所述装置包括：
[0031]采集模块，用于通过图像采集设备获取待处理视频；
[0032]图像识别模块，用于在目标用户处于所述待处理视频的中心区域的情况下，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息；
[0033]处理模块，用于根据所述表情信息、所述行为信息和所述姿态信息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常；
[0034]输出模块，用于在所述监测结果包括所述用眼异常和/或所述状态异常的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提醒所述目标用户纠正当前姿势或当前行为。
[0035]本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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用户不良状态的监测方法。
[0036]本专利技术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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述用户不良状态的监测方法。
[0037]本专利技术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用户不良状态的监测方法。
[0038]本专利技术提供的一种用户不良状态监测方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，用户不良状态监测方法通过图像采集设备获取待处理视频；在目标用户处于所述待处理视频的中心区域的情况下，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息；根据所述表情信息、所述行为信息和所述姿态信息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常；在所述监测结果包括所述用眼异常和/或所述状态异常的情况下，输出第一提示信息。根据确定的监测结果，可以对目标用户进行提醒，使得目标用户纠正当前姿势或当前行为，以实现对孩子(目标用户)的生活学习习惯及心理状态的实时监测。
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本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用户不良状态的监测方法，其特征在于，包括：通过图像采集设备获取待处理视频；在目标用户处于所述待处理视频的中心区域的情况下，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息；根据所述表情信息、所述行为信息和所述姿态信息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常；在所述监测结果包括所述用眼异常和/或所述状态异常的情况下，输出第一提示信息，所述第一提示信息用于提醒所述目标用户纠正当前姿势或当前行为。2.根据权利要求1所述的用户不良状态的监测方法，其特征在于，对所述待处理视频的多帧图像进行图像识别，得到所述目标用户的表情信息、行为信息和姿态信息，包括：对所述多帧图像进行图像识别，确定以所述目标用户为中心的目标区域；对所述目标区域中的所述目标用户进行人体关键点检测及行为识别，得到所述目标用户的所述姿态信息和所述行为信息；将所述多帧图像输入识别模型中的情绪识别网络中，得到所述目标用户的表情信息，所述识别模型为根据多个样本图像对初始识别模型进行训练后得到的。3.根据权利要求1所述的用户不良状态的监测方法，其特征在于，所述根据所述表情信息、和所述行为信息和所述姿态信息，确定所述目标用户的不良状态的监测结果，所述监测结果包括用眼异常和状态异常，包括：根据所述姿态信息确定所述目标用户的用眼距离，在所述用眼距离小于预设距离的情况下，确定所述监测结果为所述用眼异常；根据所述表情信息确定所述目标用户的情绪标签，所述情绪标签包括负面情绪标签和正面情绪标签；根据所述行为信息和数据库中的标准体态模型，确定所述目标用户的当前行为是否异常；在所述情绪标签为所述负面情绪标签的占比大于或等于预设比值，和/或，所述目标用户的所述当前行为异常的情况下，确定所述监测结果为所述状态异常。4.根据权利要求3所述的用户不良状态的监测方法，其特征在于，所述方法还包括：在预设时间段内，所述用眼异常或所述状态异常各自对应的次数大于或等于预设次数，且所述次数具有增加趋势的情况下，执行如下至少一项操作：输出第二提示信息；向...
【专利技术属性】
技术研发人员：李卫军，卢宝莉，于丽娜，覃鸿，李智伟，
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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