【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人体姿态检测，具体涉及一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法。
技术介绍
1、现有的人体姿态检测方法有多种方法，传统的人体姿态异常检测方法多依赖可穿戴传感器或人工观察，存在成本高、效率低、主观性强等缺陷，现有基于图像处理的技术虽能部分实现自动化检测，但在复杂场景下易受光照、遮挡等因素干扰，且缺乏对躯干姿态的精细化分析能力，此外，现有方法通常未结合关节点角度、轮廓曲率等重要参数进行综合判断，导致检测准确性和鲁棒性不足。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法。该方法包括：以设定角度采集目标人体的躯干帧图像；利用深度学习算法获取目标人体的躯干帧图像中的关键关节点；根据关键关节点获取目标人体前倾的姿态角，判断姿态角是否处于设定范围内；当处于设定范围内时，提取目标人体的背部轮廓区域；在所述背部轮廓区域中进行特征点搜索，利用搜索到的特征点计算目标人体的背部轮廓曲率；根据目标人体的背部轮廓曲率检测目标人体躯干异常。本专利技...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于：所述目标人体的躯干帧图像中的关键关节点包括：肩关节点、髋关节点和膝关节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于：提取目标人体的背部轮廓区域，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于：在所述背部轮廓区域中进行特征点搜索，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在于：所述目标人体的躯干帧图像中的关键关节点包括：肩关节点、髋关节点和膝关节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人体躯干异常检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李远宏，任志宏，
申请(专利权)人：西安维萨里数字科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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