【技术实现步骤摘要】
本专利技术一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法属于目标检测
技术介绍
1、随着社会发展和生活水平的不断提高，人们生活方式与学习方式较以往也有所不同。大学生、程序员、办公文职人员等诸多人群在使用电子产品进行工作时会长时间的保持颈部不良姿态。如果不良姿态超过了一定的承受范围，那么颈椎病就会变的“年轻化”，近几年，颈部姿态越来越受到人们的关注。基于人体姿态检测的背景，展开对颈部姿态进行检测与识别研究，此方法为生物学与病理学的进一步研究有一定的借鉴意义。
2、众多的大学生在使用手机、平板电脑时会长时间的保持低头、抬头或保持不良的颈部姿态。长时间保持上述颈部姿态，超过了承受范围，就会让颈椎病变的大众化。基于以上阐述，人体颈部常保持不良姿态会造成颈椎病的后果，因此，从社会意义和健康保障的层面讲，此方法对颈部的研究具有重要的意义。
3、单一方向对颈部姿态进行识别时，如果只是从后侧进行图像采极其容易出现后仰和前倾误判的情况，为了解决这一问题提出了基于双目视觉的颈椎姿态检测方法。
技术实现思路
1、针对上述技术需求，本专利技术公开了一种基于双目视觉的颈椎姿态检测方法，能够提高颈椎姿态识别率，减少后仰与前倾动作的误判，解决对现有颈部姿态识别准确率低的问题。
2、为了达到上述专利技术的目的，本专利技术采用的技术方案为:一种基于双目视觉的颈椎姿态检测方法，包括以下步骤:
3、步骤a、获得颈部图像；
4、步骤b、增强图像中颈部细节去除干扰信息；>
5、步骤c、获取头部与颈部关节点坐标；
6、步骤d、计算步骤c提取的颈部关节点到头部关节点的向量，计算向量与水平线方向夹角的余弦值，多组余弦值组合，获得颈部姿态特征；
7、步骤e、对颈部姿态特征进行分类检测；
8、步骤a的具体步骤如下:
9、步骤a1:固定拍摄机位
10、在实验之前需要需要两台图像采集装置，分别将其固定架设在实验者的后方，以及右侧，对实验者的后侧以及右侧进行图像采集；之后两台采集装置同时对不同实验者的颈部运动的视频进行记录；
11、步骤a2:视频分帧获得，后侧与右侧的颈部图像
12、得到颈部视频之后，对两侧得到的视频进行分帧，两台采集装置的分帧频率保持一致，确保分帧得到的后侧与右侧图像为同一时刻，得到后侧以及右侧的颈部图像。
13、上述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，步骤b具体步骤如下:
14、步骤b1:图像二值化
15、对图像进行灰度化处理，遍历图像对像素值小于阈值的设为0，大于阈值的设为1；
16、步骤b2:对图像进行腐蚀和膨胀，增强颈部图像细节；
17、步骤b3:去除干扰信息
18、从图像的左上角为起点遍历整幅图像，在每一位置查看窗口内所有像素并将其像素值按顺序排成一列，其窗口大小为5*5，将窗口中心点的像素值改为位于序列中间的像素值。
19、上述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，步骤c具体步骤如下:
20、步骤c1:获得头部与身体细化后的直线
21、步骤c11:对扫描点的周围的八邻域进行判定，初步删除满足条件像素点
22、假如当前扫描点的坐标为(i，j),分别对3*3区域内的除去当前扫描点之外的8个点进行判断，同时满足下列条件的像素点将会被删除；
23、条件1:如果(i,j)周围8邻域内像素点为1的个数满足[2,6]区间；
24、条件2:以(i,j-1)为起点，绕点(i,j)顺时针旋转遍历周围的8邻域，如果像素值由0变为1的次数为1；
25、条件3:(i,j-1)、(i+1,j)与(i，j+1)三个位置的点中出现像素值0时；
26、条件4:(i-1，j)、(i，j+1)与(i+1，j)三个位置的点中出现像素值0时；
27、步骤c12:同步骤c11，只改变条件3和条件4，同时满足下列条件的像素点将会被删除
28、条件1:如果(i,j)周围8邻域内像素点为1的个数满足[2,6]区间；
29、条件2:以(i,j-1)为起点，绕点(i,j)顺时针旋转遍历周围的8邻域，如果像素值由0变为1的次数为1；
30、条件5:(i,j-1)、(i+1,j)与(i-1，j)三个位置的点中出现像素值0时；
31、条件6:(i,j-1)、(i，j+1)与(i-1，j)三个位置的点中出现像素值0时；
32、步骤c13:循环迭代步骤c11和步骤c12两个步骤直到没有像素值被删除为止，完成初步细化；
33、步骤c14:删除满足下列条件中任意一个的像素点，实现进一步细化
34、条件7:(i,j-1)与(i-1，j)像素值均为1，同时(i+1，j+1)像素值为0；
35、条件8:(i,j-1)与(i+1，j)像素值均为1，同时(i-1，j+1)像素值为0；
36、条件9:(i,j+1)与(i-1，j)像素值均为1，同时(i+1，j-1)像素值为0
37、条件10:(i+1,j)与(i，j+1)像素值均为1，同时(i-1，j-1)像素值为0；
38、步骤c15:循环迭代步骤c14，直到没有像素值被删除，获得头部与身体细化后的直线；
39、步骤c2:获得头部的关节点坐标和颈部的关节点坐标
40、步骤c21:统计目标像素点8邻域之内像素值为1的数目n(x,y)
41、步骤c22:确定改正因子p(x,y)
42、
43、步骤c23:计算被细化后的直线上每个点的自相关矩阵m1
44、
45、其中a、b、c分别为:
46、
47、
48、
49、步骤c24：根据窗口内图像灰度变化值e(x，y)，计算自相关矩阵m2
50、e(x，y)＝∑u，vwu，v[i(x+u，y+u)-i(x，y)]2，
51、其中w为高斯窗口函数，wu，v是在(u，v)处的系数，i(x+u，y+u)代表窗口移动后的灰度值，i(x，y)表示原始图像的灰度值，高斯函数w(x，y)表示为：
52、
53、则公式e(x，y)可以写作：
54、
55、其中自相关矩阵m2为
56、
57、其中sxy分别为：
58、
59、
60、sxy＝w(x，y)*b；
61、步骤c25：在得到自相关矩阵m2之后计算其特征值λ1，λ2；
62、步骤c26：获得候选角点
63、det(m2)＝λ1λ2，
64、tr(m2)＝λ1+λ2，
65、r(x，y)＝p(x，y){det(m2)-k*tr2(m2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于步骤b的具体步骤如下:
3.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于步骤c的具体步骤如下:
4.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于步骤d的具体步骤如下:
5.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于步骤e的具体步骤如下:
【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，其特征在于步骤b的具体步骤如下:
3.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的颈部姿态检测方法，...
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