[发明专利]基于多维度监控的学生书写姿势纠正方法与系统在审
申请号: | 202110574490.6 | 申请日: | 2021-05-25 |
公开(公告)号: | CN113299047A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 樊星 | 申请(专利权)人: | 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 |
主分类号: | G08B21/24 | 分类号: | G08B21/24;G08B5/36;G06K9/00;G06K9/32;G06T7/00;G06T5/00;H04N7/18 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 200233 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 多维 监控 学生 书写 姿势 纠正 方法 系统 | ||
1.基于多维度监控的学生书写姿势纠正方法,其特征在于,其包括如下步骤:
步骤S1,拍摄学生在书写过程中的头部区域图像和手部区域图像,并对所述头部区域图像和所述手部区域图像进行预处理后,分析所述头部区域图像和所述手部区域图像,从而确定学生的握笔姿势状态和坐姿姿势状态;
步骤S2,根据所述握笔姿势状态和所述坐姿姿势状态,确定学生纠正当前书写姿势中头部与书写平面之间的距离调整值和头部相对于书写平面的倾角调整值;
步骤S3,根据所述距离调整值和所述倾角调整值,生成相应的灯光形式提示信号,从而提示学生调整自身在书写过程中的头部与书写平面之间的距离和头部相对于书写平面的倾角。
2.如权利要求1所述的基于多维度监控的学生书写姿势纠正方法,其特征在于:
在所述步骤S1中,拍摄学生在书写过程中的头部区域图像和手部区域图像,并对所述头部区域图像和所述手部区域图像进行预处理后,分析所述头部区域图像和所述手部区域图像,从而确定学生的握笔姿势状态和坐姿姿势状态具体包括:
步骤S101,在相同的视角方向拍摄学生在书写过程中的头部区域图像和手部区域图像,并对所述头部区域图像和所述手部区域图像进行灰度化处理和卡尔曼滤波处理,从而去除所述头部区域图像和所述手部区域图像的背景噪声;
步骤S102,识别所述手部区域图像中学生在书写时手指指尖与手掌中心位置之间的相对位置,并利用下面公式(1),确定学生当前的握笔姿势是否属于预设握笔姿势,
在上述公式(1)中,F表示确定学生当前的握笔姿势是否属于预设握笔姿势的判定值,当F=0时,学生当前的握笔姿势不属于预设握笔姿势,当F=1时,学生当前的握笔姿势属于预设握笔姿势,以手掌中心为原点,以垂直穿过手掌中心向右的射线设为X轴,以与手指长度方向一致且穿过手掌中心向指尖延伸的射线设为Y轴构建相应的手部坐标系,(xi,yi)表示学生第i个手指指尖在手部坐标系中的坐标,μ()表示阶跃函数,当括号内的数值大于0时,阶跃函数的取值为1,当括号内的数值小于或等于0时,阶跃函数的取值为0,δ()表示单位冲激函数,当括号内的数值等于0时,单位冲激函数的取值为1,当括号内的数值不等于0时单位冲激函数的取值为0,θi,min表示学生处于预设握笔姿势时第i个手指指尖的延伸方向与手掌中穿过手掌中心的方向之间最小预设角度值,;θi,max表示学生处于预设握笔姿势时第i个手指指尖的延伸方向与手掌中穿过手掌中心的方向之间最大预设角度值,n表示学生当前的握笔姿势中握持笔的手指的个数;
步骤S103,识别所述头部区域图像中学生鼻尖位置和学生手腕位置,并利用下面公式(2),确定学生当前的坐姿姿势是否属于预设坐姿姿势,
在上述公式(2)中,W表示确定学生当前的坐姿姿势是否属于预设坐姿姿势的判定值,当W=0时,学生当前的坐姿姿势不属于预设握坐姿姿势,当W=1时,学生当前的坐姿姿势属于预设坐姿姿势,以学生的鼻尖为原点,以平行学生面部且向右的方向为X轴,以平行学生面部且向上的方向为Y轴构建相应的头部坐标系,(xt,yt)表示在学生书写过程的t时刻学生手腕中心在头部坐标系中的坐标,μ()表示阶跃函数,当括号内的数值大于0时,阶跃函数的取值为1,当括号内的数值小于或等于0时,阶跃函数的取值为0,δ()表示单位冲激函数,当括号内的数值等于0时,单位冲激函数的取值为1,当括号内的数值不等于0时单位冲激函数的取值为0,αmin表示学生处于预设坐姿姿势时学生头部与手腕中心之间最小预设距离,αmax表示学生处于预设坐姿姿势时学生头部与手腕中心之间最大预设距离,T表示学生书写过程对应的持续总时间长度。
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