[发明专利]一种基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法

权利要求书

1.一种基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于包括：

步骤一数据预处理，分先后作如下两部分处理，

对普通摄像头实时获取的视频数据，使用AlphaPose获取带有基本骨架的图片和包含关键点信息的JSON文件；

读取JSON文件中的关键点信息，并分类存入列表；

步骤二姿态估计，根据已有定义的人体冷热状态的五种基本姿态，分析动作过程中所关联的关键点位置变化，通过设定位置变化的参考范围区分动作及姿态，并基于关键点信息和参考范围编定一个以上子算法进行姿态估计；

步骤三结果显示，动作与子算法各自对应，各个子算法输出当前姿态估计的名称，并统一传递至显示函数，使用窗口将姿态估计的名称以及对应的图片显示。

2.根据权利要求1所述基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于步骤一中JSON文件中关键点信息读取的方法为：在python中使用JSON模块将JSON文件中的信息以字典的形式读取，通过关键字索引到姿态估计需要的肢体点位，定义为关键点，通过代码将需要的肢体点位的各坐标值保存至相应列表中。

3.根据权利要求1所述基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于步骤二中对各个基本姿态动作分析的方法为：各姿态下同一关键点的位置变化，以及相关关键点之间的位置关系；每个关键点信息的组成为x坐标、y坐标以及置信值。

4.根据权利要求3所述基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于步骤二中对于静态动作的姿态估计，通过各个肢体点位间的位置关系以及欧式距离来进行判断，其中欧式距离公式为：

，其中x₁、y₁为一个点位的二维坐标，x₂、y₂为另一个点位的二维坐标。

5.根据权利要求3所述基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于步骤二中对于连续动态的姿态估计，在图片段内对前后两两图片进行逐一对比，通过计算各个肢体点位的移动距离来进行判断，对于满足姿态要求的情况进行计数，将计数与图片段中的图片总数进行比较，满足预设条件则认为姿态判断正确。

6.根据权利要求1所述基于AlphaPose的热舒适姿态估计方法，其特征在于步骤三中结果显示的方法为：在python中使用tkinter模块实现窗口可视化的功能，窗口的最上方使用文本框显示姿态估计的名称，下方显示对应姿态估计的图片。