本申请公开了一种坐姿识别方法以及智能坐姿识别台灯、智能坐姿识别装置，其中坐姿识别方法包括以下步骤：获取用户脸部以及躯干段的图像信息和/或视频信息；基于用户脸部的图像信息和/或视频信息，获取图像信息和/或视频信息中的脸部关键点信息，并基于所述脸部关键点信息，获取脸部俯仰角信息；基于用户躯干段的图像信息和/或视频信息，获取图像信息和/或视频信息中的骨骼关键点信息，并基于所述骨骼关键点信息，获取骨骼姿态信息；基于所述脸部俯仰角信息和骨骼姿态信息，进行坐姿识别。该坐姿识别方法以及智能坐姿识别台灯、智能坐姿识别装置的的坐姿识别结果准确性较高，系统负担小。
【技术实现步骤摘要】
本申请属于人体姿态识别领域，尤其是涉及一种坐姿识别方法以及智能坐姿识别台灯、智能坐姿识别装置。
技术介绍
1、当今社会，长时间坐姿不当已经成为一种常见的健康问题，尤其是在办公、学习等日常活动中。这些不良坐姿可能导致脊椎、颈椎和其他身体部位的疼痛，甚至引发慢性健康问题。为了解决这一问题，基于深度学习的坐姿学习技术应运而生，旨在通过先进的人工智能技术实时监测和纠正不良坐姿，从而改善人们的生活方式和健康状况。
2、目前，坐姿识别仍面临诸多挑战。通用模型可能无法对用户个体提供准确的姿态识别。
3、现有技术中，使用的坐姿识别算法直接使用欧式距离作为阈值检测不良坐姿，容易造成误检。因此，亟需提出一种准确性更高的坐姿识别方法。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种坐姿识别方法以及智能坐姿识别台灯、智能坐姿识别装置，能够提供一种准确性较高的坐姿识别方法，以及使用该种坐姿识别方法的相关装置。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种坐姿识别方法，包括以下步骤：
>3、获取用户脸部以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种坐姿识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述获取脸部关键点信息包括：
3.根据权利要求2所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述基于所述脸部关键点信息，获取脸部俯仰角信息包括：
4.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述获取骨骼关键点信息包括：
5.根据权利要求4所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述基于所述骨骼关键点信息，获取骨骼姿态信息包括：
6.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，基于卷积神经网络的单阶段回归模型架构，处理所述图像信息和/或视频信息...
【技术特征摘要】
1.一种坐姿识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述获取脸部关键点信息包括：
3.根据权利要求2所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述基于所述脸部关键点信息，获取脸部俯仰角信息包括：
4.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述获取骨骼关键点信息包括：
5.根据权利要求4所述的坐姿识别方法，其特征在于，所述基于所述骨骼关键点信息，获取骨骼姿态信息包括：
6.根据权利要求1所述的坐姿识别方法，其特征在于，基于卷积神经网络的单阶段回归模型架构，处...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡亚清，舒欣，吴瑶，王聪睿，郁步洲，王刚，
申请(专利权)人：苏州荟诗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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