[发明专利]人体风险姿态识别方法及系统

权利要求书

1.一种人体风险姿态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100，接收深度相机捕获的图片帧，得出人体的关键活动关节点分别与第一参考关节点及第二参考关节点之间连线所构成的夹角；

S200，监测所述夹角的变化率，并根据所述夹角的变化率调整监测周期；

S300，比对所述夹角的变化率与第一动态参数，根据比较结果调整所述第一动态参数，并根据调整后的所述第一动态参数，得到人体姿态的危险状态判断结果；

所述步骤S200包括：

S210，计算两个相邻的所述监测周期的所述夹角的变化率θ′：

其中，θ_i表示对应时刻t_i计算得出的所述夹角，θ_i+1表示对应时刻t_i+1计算得出的所述夹角；所述监测周期为ωt，t为预设时间，ω为监测周期系数；

S220，根据θ′的值调整ω的大小：

ω＝k*1/θ′

其中，k为预设调整系数；

所述步骤S300包括：

S310，若所述夹角的变化率θ′不大于所述第一动态参数δ，则根据第一预设步长减少所述第一动态参数δ的值，直至所述第一动态参数δ＝0；

S320，若所述夹角的变化率θ′大于所述第一动态参数δ，则根据第二预设步长增加所述第一动态参数δ的值，并判断调整后的所述第一动态参数δ是否超过预设阈值门限值上限，得到所述危险状态判断结果。

2.根据权利要求1所述的人体风险姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S100包括：

S110，通过深度相机捕获图片帧，获取所述关键活动关节点、所述第一参考关节点及所述第二参考关节点的三维坐标；

S120，根据关节点的三维坐标，分别计算出所述关键活动关节点与所述第一参考关节点及所述第二参考关节点之间的距离：

其中，P₂表示所述关键活动关节点，三维坐标为(x₂，y₂，z₂)；P₁表示所述第一参考关节点，三维坐标为(x₁，y₁，z₁)；P₃表示所述第二参考关节点，三维坐标为(x₃，y₃，z₃)；

S130，根据关节点之间的距离计算出所述关键活动关节点的所述夹角：

其中，θ_i表示对应时刻t_i计算得出的所述夹角。

3.根据权利要求1所述的人体风险姿态识别方法，其特征在于，所述预设调整系数k的取值为1。

4.根据权利要求1所述的人体风险姿态识别方法，其特征在于，还包括：

获取多个采集周期内的所述夹角的变化率的平均值设置为所述第一动态参数δ的初始值，并取的α倍为所述预设阈值门限值上限；

并配置所述第二预设步长为所述第一预设步长的n倍，其中，α及n均为大于1的整数。

5.根据权利要求4所述的人体风险姿态识别方法，其特征在于，所述第一预设步长为0.1，所述第二预设步长为1，所述预设阈值门限值上限为的2倍。

6.根据权利要求1所述的人体风险姿态识别方法，其特征在于，所述关键活动关节点为手肘关节，所述第一参考关节点为肩关节，所述第二参考关节点为手腕关节。