本發(fā)明涉及坐姿檢測(cè)方法，具體是涉及一種基于坐姿深度圖像的坐姿檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

如今，由于學(xué)習(xí)和工作的需要，人們每天坐立的時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，如今人們平均每天坐立的時(shí)間超過(guò)8個(gè)小時(shí)。在長(zhǎng)時(shí)間的坐立情況下，由于人們很難一直保持良好的坐立姿態(tài)，因此很容易出現(xiàn)離書桌太近、身體傾斜、頭偏等不良坐姿。久而久之，就會(huì)很容易患上近視、斜眼、腰椎疾病、頸椎疾病等，嚴(yán)重的影響人們的身體健康。因此為了促使人們糾正不良坐姿、養(yǎng)成良好的坐姿習(xí)慣、降低患近視、腰椎疾病等疾病的概率，進(jìn)行坐姿檢測(cè)是非常有必要的。

目前，已有很多坐姿檢測(cè)、預(yù)防近視、糾正坐姿的技術(shù)方案。其中，最普遍的方法就是通過(guò)傳感器(紅外、壓力、加速度、超聲波等傳感器)實(shí)現(xiàn)的。例如：申請(qǐng)?zhí)枮?01510182899.8的中國(guó)專利申請(qǐng)“一種具有坐姿糾正功能的智能座椅”通過(guò)安裝在椅子上的壓力傳感器判斷人體坐姿是否傾斜；申請(qǐng)?zhí)枮?01610636497.5的中國(guó)專利申請(qǐng)“一種學(xué)生用防近視眼姿勢(shì)防控方法”將距離傳感器與傾斜傳感器套接在用戶頭上，實(shí)現(xiàn)近視與身體傾斜的檢測(cè)。這種通過(guò)傳感器進(jìn)行坐姿檢測(cè)的方式具有測(cè)量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)，但是其測(cè)量數(shù)據(jù)過(guò)于單一(例如，壓力傳感器就只能得到壓力數(shù)據(jù))，另外，傳感器需要進(jìn)行安裝或者讓用戶進(jìn)行佩戴，這不僅會(huì)讓用戶感到不適，而且安裝使用麻煩、成本較高。另外一種方法就是通過(guò)圖像進(jìn)行坐姿監(jiān)測(cè)，例如：申請(qǐng)?zhí)枮?00910242665.2的中國(guó)專利申請(qǐng)“一種坐姿檢測(cè)方法及裝置”用電腦上的攝像頭采集目標(biāo)用戶圖像，檢測(cè)人臉、眼睛、肩部后得到人臉傾斜角度、眼睛區(qū)域面積和頭肩曲線，將所述檢測(cè)的結(jié)果與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，進(jìn)行坐姿判定。申請(qǐng)?zhí)枮?01410134765.4的中國(guó)專利申請(qǐng)“一種矯正坐姿的智能書桌及其矯正方法”在書桌上嵌入紅外發(fā)射器、紅外攝像頭與顯示器，通過(guò)紅外線發(fā)射器與紅外線攝像頭進(jìn)行主動(dòng)式紅外成像，提取結(jié)構(gòu)光的特征點(diǎn)信息，測(cè)定特征點(diǎn)的深度信息，復(fù)原對(duì)象輪廓，完成圖像的三維重建，并根據(jù)對(duì)象輪廓信息運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法識(shí)別出人眼、胸部、主要關(guān)節(jié)、桌面等對(duì)象，提取人體脊椎的骨骼模型，計(jì)算坐距、視矩，通過(guò)骨骼模型與標(biāo)準(zhǔn)的模型進(jìn)行比較，判斷含胸、歪斜等坐姿。這種通過(guò)圖像進(jìn)行坐姿檢測(cè)的方法，由于圖像信息豐富，具有很好的前景。但是目前這些方法還存在一定的缺陷，如彩色圖像容易受到光照，復(fù)雜背景的影響；通過(guò)雙目攝像頭進(jìn)行坐姿檢測(cè)的方法，深度圖像精度不高，會(huì)對(duì)坐姿檢測(cè)造成誤差；另外通過(guò)電腦或者智能課桌里的固定攝像頭進(jìn)行圖像采集時(shí)，設(shè)備移動(dòng)不方便不夠便捷，使用范圍過(guò)于局限，而且對(duì)設(shè)備要求高。

總的來(lái)說(shuō)，現(xiàn)有的坐姿檢測(cè)方法或系統(tǒng)，存在安裝復(fù)雜、不便于攜帶、使用麻煩以及坐姿檢測(cè)準(zhǔn)確度不高的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，克服上述背景技術(shù)的不足，提供一種基于坐姿深度圖像的坐姿檢測(cè)方法，坐姿檢測(cè)準(zhǔn)確度高，只需要將手機(jī)與深度傳感器連接，就能通過(guò)坐姿檢測(cè)軟件進(jìn)行坐姿檢測(cè)，使用方便，使用范圍廣泛，具有很好的便攜性與靈活性。

本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題采用的技術(shù)方案是，一種基于坐姿深度圖像的坐姿檢測(cè)方法，包括以下步驟：

(1)通過(guò)深度傳感器獲取人體的坐姿深度圖像(本發(fā)明以320*240分辨率的坐姿深度圖像為例。如果是其他分辨率的深度圖像，則相應(yīng)參數(shù)按比例進(jìn)行變換)及坐姿深度圖像中所有像素點(diǎn)的深度距離值；

(2)對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割，去除外部背景與人體的干擾，得到坐姿分割圖像；

(3)通過(guò)坐姿分割圖像求取關(guān)鍵點(diǎn)，關(guān)鍵點(diǎn)包括頭部頂點(diǎn)、頭部中心點(diǎn)、左肩點(diǎn)、右肩點(diǎn)、肩部中心點(diǎn)、身體中心點(diǎn)；

(4)根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)判定坐姿。

進(jìn)一步，步驟(2)中，對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割，去除外部背景與人體的干擾，得到坐姿分割圖像的具體方法如下：

(2-1)在坐姿深度圖像中，選擇兩個(gè)固定區(qū)域：第一個(gè)區(qū)域?yàn)榫匦畏娇騟，矩形方框e為坐姿深度圖中心處30*30像素的矩形方框；第二個(gè)區(qū)域?yàn)榫匦畏娇騠，矩形方框f的長(zhǎng)為280像素，寬為200像素，以坐姿深度圖像的左下角點(diǎn)為原點(diǎn)，矩形方框f的中心點(diǎn)像素坐標(biāo)為(160,120)；矩形方框f上邊框的縱坐標(biāo)用boxtop0表示，矩形方框f下邊框的縱坐標(biāo)用boxbottom0表示，矩形方框f左邊框的橫坐標(biāo)用boxleft0表示，矩形方框f右邊框的橫坐標(biāo)用boxright0表示；

(2-2)獲取矩形方框e中所有像素點(diǎn)的平均深度距離值，定義為人體的最遠(yuǎn)深度距離值

(2-3)均勻獲取坐姿深度圖像中的像素點(diǎn)，每隔10個(gè)像素提取一點(diǎn)，將每個(gè)點(diǎn)的深度距離值放入向量a[]中，并運(yùn)用公式(1)得到所有的背景點(diǎn)；

其中，k為圖像中的像素點(diǎn)，a[k]為像素點(diǎn)的深度距離值；

(2-4)求得所有背景點(diǎn)中最小的深度距離值將最小的深度距離值作為背景分割閥值，對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割去除背景，如果坐姿深度圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的深度距離值大于則令該點(diǎn)的像素值為0，即可去除背景；

(2-5)求取坐姿深度圖像除去矩形方框f的區(qū)域中所有像素點(diǎn)中最小的深度距離值為將作為干擾分割閥值，對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割去除干擾，如果坐姿深度圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的深度距離值大于則令該點(diǎn)的像素值為0，即可去除干擾，最終得到坐姿分割圖像；

(2-6)對(duì)坐姿分割圖像進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的坐姿分割圖像，

(2-7)根據(jù)濾波后的坐姿分割圖像，求取人體輪廓的最高點(diǎn)的縱坐標(biāo)值topi、最低點(diǎn)的縱坐標(biāo)值bottomi、最左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)值lefti、最右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)值righti；

(2-8)對(duì)下一幀坐姿深度圖像進(jìn)行坐姿分割，如果上一幀坐姿分割圖像中不為零的像素點(diǎn)與上一幀坐姿分割圖像中所有像素點(diǎn)的比值大于10％并且小于80％，則令

令boxtopi+1＝topi+15，boxbottomi+1＝bottomi-15，boxlefti+1＝lefti-15，boxrighti+1＝righti+15，返回步驟(2-3)；

如果上一幀坐姿分割圖像中不為零的像素點(diǎn)與上一幀坐姿分割圖像中所有像素點(diǎn)的比值大于80％或者小于10％，令boxtopi+1＝boxtop0，boxbottomi+1＝boxbottom0，boxlefti+1＝boxleft0，boxrighti+1＝boxright0，返回步驟(2-2)。

進(jìn)一步，步驟(3)中，通過(guò)坐姿分割圖求取關(guān)鍵點(diǎn)的具體方法如下：

(3-1)從上到下對(duì)坐姿分割圖像的每一行進(jìn)行掃描，得到坐姿分割圖像中每一行的人體寬度width＝{width1,width2,...,widthn}，以及每一行人體寬度的左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)每一行以及每一行人體寬度的右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)其中n為掃描的總行數(shù)；

(3-2)獲取人體頭部頂點(diǎn)：從上到下找到第一條寬度不為0的所在行，即人體輪廓的頂點(diǎn)，將其作為頭部頂點(diǎn)；

(3-3)根據(jù)頭部頂點(diǎn)，求取頭部頂點(diǎn)以下30行的人體寬度平均值average，如果widthk＝2average，則第k行對(duì)應(yīng)肩部所在行，第k行的寬度即為肩部寬度；第k行的人體寬度左邊點(diǎn)即為人體左肩點(diǎn)；第k行的人體寬度右邊點(diǎn)即為人體右肩點(diǎn)；左肩與右肩的中心即為肩部中心點(diǎn)；

(3-4)頭部頂點(diǎn)與肩部之間的人體區(qū)域?yàn)轭^部區(qū)域，求取頭部區(qū)域像素點(diǎn)的中心，即頭部中心點(diǎn)；

(3-5)肩部以下的人體區(qū)域?yàn)樯眢w區(qū)域，求取身體區(qū)域像素點(diǎn)的中心，即身體中心點(diǎn)；

(3-6)運(yùn)用張正友法進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，得到每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的世界坐標(biāo)。

進(jìn)一步，步驟(3-1)中，獲取第m行人體寬度和第m行人體寬度的左邊點(diǎn)橫坐標(biāo)以及右邊點(diǎn)橫坐標(biāo)的具體方法如下：

遍歷第m行時(shí)，求得該行所有連續(xù)的線段，以及每條連續(xù)線段的左右點(diǎn)，確定最長(zhǎng)的線段，并且以最長(zhǎng)線段為基準(zhǔn)，從左右兩邊分別查詢，如果相鄰線段離最長(zhǎng)線段的距離小于10個(gè)像素點(diǎn)，就連接為一條線段，依次類推，直到所有的線段都查詢完畢，最后求得該行的最長(zhǎng)線段即為人體寬度widthm，以及該最長(zhǎng)線段的左邊點(diǎn)橫坐標(biāo)為和右邊點(diǎn)橫坐標(biāo)m＝1～n。這種遍歷方式可以去除圖像中的空洞與舉手動(dòng)作的影響。

進(jìn)一步，步驟(4)中，根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)判定坐姿的具體方法如下：

如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角為75°-105°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角為80°-100°，為正確坐姿；如果頭部頂點(diǎn)深度距離值比頭部中心點(diǎn)的深度距離值大20mm以上時(shí)，為仰頭；如果頭部頂點(diǎn)深度距離值比頭部中心點(diǎn)的深度距離值小20mm以上時(shí)，為低頭；如果頭部中心點(diǎn)與書桌邊緣前方20cm處的距離小于30cm，為近視姿態(tài)；如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角>105°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角為80°-100°，為左偏頭；如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角<75°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角為80°-100°，為右偏頭；如果肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角<80°，為身體左斜；如果肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角>100°，為身體右斜；根據(jù)人體輪廓求取輪廓的外接矩形，如果矩形的高寬比小于0.6，為趴下；如果肩部中心點(diǎn)到身體中心點(diǎn)的深度距離值呈遞減趨勢(shì)，為后仰；將坐姿分割圖像進(jìn)行垂直投影得到投影曲線，求取投影曲線最高點(diǎn)，隨后從左、右分別遍歷，如果上升高度超過(guò)20個(gè)像素點(diǎn)，為舉手；求取坐姿分割圖像的中心點(diǎn)，根據(jù)該中心點(diǎn)將圖像分為上下兩部分，如果上部分的最寬線段大于下部分的最寬線段，為伸展。

進(jìn)一步，還包括坐姿提醒和坐姿統(tǒng)計(jì)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)如下：

(1)本發(fā)明只需要將手機(jī)與深度傳感器連接，就能通過(guò)坐姿檢測(cè)軟件進(jìn)行坐姿檢測(cè)，使用方便，使用范圍廣泛，不受環(huán)境、桌子等的影響，具有很好的便攜性與靈活性；

(2)本發(fā)明使用深度傳感器進(jìn)行圖像采集，圖像信息準(zhǔn)確高，圖像處理方便，并且不受光照與背景的影響；

(3)本發(fā)明運(yùn)用深度傳感器采集人體坐姿深度圖像，通過(guò)對(duì)坐姿深度圖像的快速分割、坐姿關(guān)鍵點(diǎn)的獲取以及坐姿判定標(biāo)準(zhǔn)的制定，實(shí)現(xiàn)坐姿的快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)；

(4)本發(fā)明具有坐姿提醒、坐姿情況統(tǒng)計(jì)功能，能有助于用戶改正不良坐姿習(xí)慣，有效預(yù)防近視、腰椎疾病、頸椎疾病等。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例所示坐姿檢測(cè)方法所對(duì)應(yīng)的坐姿檢測(cè)系統(tǒng)。

圖2是本發(fā)明實(shí)施例所示坐姿檢測(cè)方法中的坐姿深度圖像中的矩形方框e和矩形方框f的示意圖。

圖3是本發(fā)明實(shí)施例所示坐姿檢測(cè)方法中的坐姿分割圖像中關(guān)鍵點(diǎn)的示意圖。

圖中，1—書桌，2—深度傳感器，3—手機(jī)，a—頭部頂點(diǎn)，b—頭部中心點(diǎn)，c1—左肩點(diǎn)，c2—肩部中心點(diǎn)，c3—右肩點(diǎn)，d—身體中心點(diǎn)，l1—頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角，l2—肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。

本實(shí)施例包括以下步驟：

(1)通過(guò)深度傳感器獲取人體的坐姿深度圖像(本實(shí)施例以320*240分辨率的坐姿深度圖像為例。如果是其他分辨率的深度圖像，則相應(yīng)參數(shù)按比例進(jìn)行變換)及坐姿深度圖像中所有像素點(diǎn)的深度距離值；

(2)對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割，去除外部背景與人體的干擾，得到坐姿分割圖像；具體方法如下：

(2-1)參照?qǐng)D2，在坐姿深度圖像中，選擇兩個(gè)固定區(qū)域：第一個(gè)區(qū)域?yàn)榫匦畏娇騟(坐姿深度圖中心處30*30像素的矩形方框)；第二個(gè)區(qū)域?yàn)榫匦畏娇騠，矩形方框f的長(zhǎng)為280像素，寬為200像素，以坐姿深度圖像的左下角點(diǎn)為原點(diǎn)，矩形方框f的中心點(diǎn)像素坐標(biāo)為(160,120)；矩形方框f上邊框的縱坐標(biāo)用boxtop0表示，矩形方框f下邊框的縱坐標(biāo)用boxbottom0表示，矩形方框f左邊框的橫坐標(biāo)用boxleft0表示，矩形方框f右邊框的橫坐標(biāo)用boxright0表示；

(2-2)獲取矩形方框e中所有像素點(diǎn)的平均深度距離值，定義為人體的最遠(yuǎn)深度距離值

(2-3)均勻獲取坐姿深度圖像中的像素點(diǎn)，每隔10個(gè)像素提取一點(diǎn)，將每個(gè)點(diǎn)的深度距離值放入向量a[]中，并運(yùn)用公式(1)得到所有的背景點(diǎn)；

其中，k為圖像中的像素點(diǎn)，a[k]為像素點(diǎn)的深度距離值；

(2-4)求得所有背景點(diǎn)中最小的深度距離值將最小的深度距離值作為背景分割閥值，對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割去除背景，如果坐姿深度圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的深度距離值大于則令該點(diǎn)的像素值為0(像素值為0的點(diǎn)為背景點(diǎn))，即可去除背景；

(2-5)求取坐姿深度圖像除去矩形方框f的區(qū)域中所有像素點(diǎn)中最小的深度距離值為將作為干擾分割閥值，對(duì)坐姿深度圖像進(jìn)行分割去除干擾，如果坐姿深度圖中某個(gè)像素點(diǎn)的深度距離值大于則令該點(diǎn)的像素值為0(像素值為0的點(diǎn)為干擾點(diǎn))，即可去除干擾，最終得到坐姿分割圖像；

(2-6)對(duì)坐姿分割圖像進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的坐姿分割圖像，

(2-7)根據(jù)濾波后的坐姿分割圖像，求取人體輪廓的最高點(diǎn)的縱坐標(biāo)值topi、最低點(diǎn)的縱坐標(biāo)值bottomi、最左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)值lefti、最右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)值righti；

(2-8)對(duì)下一幀坐姿深度圖像進(jìn)行坐姿分割，如果上一幀坐姿分割圖像中不為零的像素點(diǎn)與上一幀坐姿分割圖像中所有像素點(diǎn)的比值大于10％并且小于80％，則令

令boxtopi+1＝topi+15，boxbottomi+1＝bottomi-15，boxlefti+1＝lefti-15，boxrighti+1＝righti+15，返回步驟(2-3)；

如果上一幀坐姿分割圖像中不為零的像素點(diǎn)與上一幀坐姿分割圖像中所有像素點(diǎn)的比值大于80％或者小于10％，令boxtopi+1＝boxtop0，boxbottomi+1＝boxbottom0，boxlefti+1＝boxleft0，boxrighti+1＝boxright0，返回步驟(2-2)；

(3)通過(guò)坐姿分割圖像求取關(guān)鍵點(diǎn)，關(guān)鍵點(diǎn)包括頭部頂點(diǎn)、頭部中心點(diǎn)、左肩點(diǎn)、右肩點(diǎn)、肩部中心點(diǎn)、身體中心點(diǎn)；具體方法如下：

(3-1)從上到下對(duì)坐姿分割圖像的每一行進(jìn)行掃描，得到坐姿分割圖像中每一行的人體寬度width＝{width1,width2,...,widthn}，以及每一行人體寬度的左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)每一行以及每一行人體寬度的右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)其中n為掃描的總行數(shù)；

獲取第m行人體寬度和第m行人體寬度的左邊點(diǎn)橫坐標(biāo)以及右邊點(diǎn)橫坐標(biāo)的具體方法如下：

遍歷第m行時(shí)，求得該行所有連續(xù)的線段，以及每條連續(xù)線段的左右點(diǎn)，隨后，確定最長(zhǎng)的線段，并且以最長(zhǎng)線段為基準(zhǔn)，從左右兩邊分別查詢，如果相鄰線段離最長(zhǎng)線段的距離小于10個(gè)像素點(diǎn)，就連接為一條線段，依次類推，直到所有的線段都查詢完畢，最后求得該行的最長(zhǎng)線段即為人體寬度widthm，以及該最長(zhǎng)線段的左邊點(diǎn)橫坐標(biāo)為和右邊點(diǎn)橫坐標(biāo)m＝1～n；這種遍歷方式可以去除圖像中的空洞與舉手動(dòng)作的影響，求得的人體寬度較為精確。

(3-2)參照?qǐng)D3，獲取頭部頂點(diǎn)a：從上到下找到第一條寬度不為0的所在行，即人體輪廓的頂點(diǎn)，將其作為頭部頂點(diǎn)a；

(3-3)根據(jù)頭部頂點(diǎn)a，求取頭部頂點(diǎn)a以下30行的人體寬度平均值average，如果widthk＝2average，則第k行對(duì)應(yīng)肩部所在行，第k行的寬度即為肩部寬度；第k行的人體寬度左邊點(diǎn)即為人體左肩點(diǎn)c1；

第k行的人體寬度右邊點(diǎn)即為人體右肩點(diǎn)c3；左肩與右肩的中心即為肩部中心點(diǎn)c2；

(3-4)頭部頂點(diǎn)a與肩部之間的人體區(qū)域?yàn)轭^部區(qū)域，求取頭部區(qū)域像素點(diǎn)的中心，即頭部中心點(diǎn)b；

(3-5)肩部以下的人體區(qū)域?yàn)樯眢w區(qū)域，求取身體區(qū)域像素點(diǎn)的中心，即身體中心點(diǎn)d；

(3-6)運(yùn)用張正友法進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，得到每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的世界坐標(biāo)。

(4)根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)判定坐姿；

如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l1為75°-105°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l2為80°-100°，為正確坐姿；如果頭部頂點(diǎn)深度距離值比頭部中心點(diǎn)的深度距離值大20mm以上時(shí)，為仰頭；如果頭部頂點(diǎn)深度距離值比頭部中心點(diǎn)的深度距離值小20mm以上時(shí)，為低頭；如果頭部中心點(diǎn)與書桌邊緣前方20cm處的距離小于30cm，為近視姿態(tài)；如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l1>105°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l2為80°-100°，為左偏頭；如果頭部中心點(diǎn)-肩部中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l1<75°，同時(shí)肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線l2與水平方向的夾角為80°-100°，為右偏頭；如果肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l2<80°，為身體左斜；如果肩部中心點(diǎn)-身體中心點(diǎn)連線與水平方向的夾角l2>100°，為身體右斜；根據(jù)人體輪廓求取輪廓的外接矩形，如果矩形的高寬比小于0.6，為趴下；如果肩部中心點(diǎn)到身體中心點(diǎn)的深度距離值呈遞減趨勢(shì)，為后仰；將坐姿分割圖像進(jìn)行垂直投影得到投影曲線，求取投影曲線最高點(diǎn)，隨后從左、右分別遍歷，如果上升高度超過(guò)20個(gè)像素點(diǎn)，為舉手；求取坐姿分割圖像的中心點(diǎn)，根據(jù)該中心點(diǎn)將圖像分為上下兩部分，如果上部分的最寬線段大于下部分的最寬線段，為伸展。

(5)坐姿提醒；

對(duì)近視、身體左斜、身體右斜、左偏頭與右偏頭這5種不良姿態(tài)分別設(shè)定一個(gè)計(jì)時(shí)器，當(dāng)人處于不良坐姿時(shí)，計(jì)時(shí)器開始工作，如果不良坐姿連續(xù)存在并且超過(guò)30s，就進(jìn)行語(yǔ)音提醒，同時(shí)手機(jī)振動(dòng)，促使其糾正坐姿。當(dāng)其人回歸正確姿態(tài)時(shí)計(jì)時(shí)器清零，當(dāng)再一次出現(xiàn)不良坐姿時(shí)計(jì)時(shí)器再次運(yùn)行。

(6)坐姿統(tǒng)計(jì)；

對(duì)每一次學(xué)習(xí)工作時(shí)的所有坐姿進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)每種姿態(tài)出現(xiàn)的時(shí)間，最后分別與總的學(xué)習(xí)工作時(shí)間相比，得到每種姿態(tài)的百分比，并用餅狀圖的形式顯示，用于分析坐姿情況。

參照?qǐng)D1，本發(fā)明的坐姿檢測(cè)方法設(shè)計(jì)成相應(yīng)的坐姿檢測(cè)軟件在android平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，android平臺(tái)為便攜式的手機(jī)3，手機(jī)與深度傳感器2連接，深度傳感器2安裝在書桌1上，深度傳感器2、手機(jī)3以及安裝在手機(jī)3內(nèi)的坐姿檢測(cè)軟件組成坐姿檢測(cè)系統(tǒng)。

本發(fā)明在進(jìn)行坐姿檢測(cè)前，需要對(duì)深度傳感器的位置進(jìn)行調(diào)整。使用時(shí)，將深度傳感器正對(duì)人體放置，深度傳感器距離桌面高度為40cm左右。由于深度傳感器具有規(guī)定的工作距離，同時(shí)考慮坐姿深度圖像應(yīng)該將人體完全采集進(jìn)去，最終確定深度傳感器距離人0.8-1.2m為深度傳感器最佳工作距離。深度傳感器開始工作時(shí)，首先求取坐姿深度圖像中心區(qū)域的矩形方框e的平均深度距離，當(dāng)該平均深度距離比最佳工作距離近時(shí)，則提醒用戶將深度傳感器往后移動(dòng)，反之向前移動(dòng)。直到移動(dòng)到最佳工作位置(0.8-1.2m之間)，并且持續(xù)30s，才開始進(jìn)行坐姿的檢測(cè)。

以學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)為例：開始學(xué)習(xí)前，學(xué)習(xí)者將深度傳感器擺放在自己的正前方，并通過(guò)otg線將深度傳感器與手機(jī)連接。隨后，打開手機(jī)上的坐姿檢測(cè)軟件，學(xué)習(xí)者根據(jù)坐姿檢測(cè)軟件的提示調(diào)整深度傳感器到最佳位置。然后，坐姿檢測(cè)軟件就會(huì)開始對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行坐姿檢測(cè)。學(xué)習(xí)過(guò)程中，坐姿檢測(cè)軟件會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)者的不良坐姿進(jìn)行提醒。學(xué)習(xí)完成后，坐姿檢測(cè)軟件會(huì)顯示學(xué)習(xí)者整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中的坐姿餅狀圖，用于學(xué)習(xí)者了解自身的坐姿情況。

本發(fā)明只需要將手機(jī)與深度傳感器連接，就能通過(guò)坐姿檢測(cè)軟件進(jìn)行坐姿檢測(cè)，使用方便，使用范圍廣泛，不受環(huán)境、桌子等的影響，具有很好的便攜性與靈活性；本發(fā)明使用深度傳感器進(jìn)行圖像采集，圖像信息準(zhǔn)確高，圖像處理方便，并且不受光照與背景的影響；本發(fā)明運(yùn)用深度傳感器采集人體坐姿深度圖像，通過(guò)對(duì)坐姿深度圖像的快速分割、坐姿關(guān)鍵點(diǎn)的獲取以及坐姿判定標(biāo)準(zhǔn)的制定，實(shí)現(xiàn)坐姿的快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)；本發(fā)明具有坐姿提醒、坐姿情況統(tǒng)計(jì)功能，能有助于用戶改正不良坐姿習(xí)慣，有效預(yù)防近視、腰椎疾病、頸椎疾病等。

本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種修改和變型，倘若這些修改和變型在本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則這些修改和變型也在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

說(shuō)明書中未詳細(xì)描述的內(nèi)容為本領(lǐng)域技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。