[发明专利]一种基于移动端观看者的姿势检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于移动端观看者的姿势检测系统，包括依次连接的摄像头捕捉模块、人脸检测模块、人脸偏移计算模块、观看姿势检测模块、智能管理模块。本发明的姿势检测系统利用图像人脸检测技术，建立人脸关键点3维模型，通过图像处理模拟计算出3维空间人脸姿势偏移角度，判断人脸观看姿势角度，实现智能提醒与观看者的保护，满足检测计算的实时性，并能反映人脸观看姿势的准确性，同时，还可对用户进行多种提醒，可以更好地保护用户的观影健康，适用于移动端领域，如电视领域等，实现在用户长时间不正确观影姿势的情况下，达到智能提醒保护效果，保证用户正确的观看姿势。

技术领域

本发明涉及图像处理及人脸检测技术领域，特别涉及一种基于移动端观看者的姿势检测系统及方法。

背景技术

随着人工智能技术的大力发展，人工智能已逐渐进入到人类生活的各个方面。利用人工智能技术，使电视具备智能化，可以大大改善用户的使用体验，使人们的生活变得更加的便利。

在人工智能、人脸识别技术发展的今天，摄像头已经应用于生活的一部分，人工智能电视机的发展也无一例外。利用人脸识别技术，可以让电视产品更加具有智能化。

由于长时间在电视机、移动端前观看，容易随性地偏头歪头，造成观看姿势不正确，在错误的观看姿势下会对眼球视力和颈部造成不可逆的伤害，长时间的错误观看姿势，也对发育中的儿童有较大的伤害。如何在用户无意识的情况下，保证用户的观影健康，是人工智能电视需要突破的一个方向。

传统观看姿势的检测方法大多是搭载嵌入式传感器，通过传统传感器检测现实空间环境。检测出距离、光照以及使用者对于移动端的角度关系等。传统的方法对于人脸头部观看姿势无法进行正确的判断，只能判断观影距离和观看角度，无法判断用户实际的观影姿势，而歪头看电视等错误姿势往往会对眼球视力和颈部造成不可逆的伤害。

发明内容

本发明的目的是克服上述背景技术中不足，提供一种基于移动端观看者的姿势检测系统及方法，利用图像人脸检测技术，建立人脸关键点3维模型，通过图像处理模拟计算出3维空间人脸姿势偏移角度，判断人脸观看姿势角度，实现智能提醒与观看者的保护，满足检测计算的实时性，并能反映人脸观看姿势的准确性，同时，还可对用户进行提醒，可以更好地保护用户的观影健康，适用于移动端领域，如电视领域等。

为了达到上述的技术效果，本发明采取以下技术方案：

一种基于移动端观看者的姿势检测系统，包括依次连接的摄像头捕捉模块、人脸检测模块、人脸偏移计算模块、观看姿势检测模块、智能管理模块；所述摄像头捕捉模块用于捕捉移动端前3通道RGB图像，并逐一送入人脸检测模块，所述人脸检测模块用于调用预先训练完毕的人脸检测模型对收到的图像进行人脸检测、定位人脸区域、获取人脸关键点坐标数据并传递至人脸偏移计算模块，所述人脸偏移计算模块用于基于人脸关键点坐标数据建立图片人脸关键点3维模型，并将3维空间维度变换为欧拉角度，计算出人脸偏移角度，所述观看姿势检测模块用于将人脸偏移计算模块得出的人脸偏移角度与预先设置偏移阈值进行对比，并在人脸偏移角度超出预先设置偏移阈值时，触发智能管理模块，所述智能管理模块用于通过预设预警手段提醒用户纠正姿势。

进一步地，所述摄像头捕捉模块为640*480分辨率，固定帧率为10帧；若检测速度过快、分辨率过高会增加CPU和内存占用，影响其他应用正常使用，若检测速度过慢、分辨率较低会影响人脸检测效果和姿势角度计算结果，且无法达到实时性的效果，上述帧率和分辨率大小刚好满足实时条件且图像清晰，能有效获取人脸信息且不影响人脸检测效果。

进一步地，所述人脸检测模块获取的人脸关键点坐标数据至少为六个，包括左眼角坐标、右眼角坐标、鼻子中心点坐标、左嘴角坐标、右嘴角坐标、下巴中心点坐标，可以囊括人脸位置信息。

进一步地，所述人脸检测模块内的人脸检测模型为卷积神经网络模型，其特征提取网络采用google的mobilenet网络结构。