[发明专利]一种基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头

权利要求书

1.一种基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，包括摄像头模块(100)、AI识别模块(200)、通信模块(300)、外传喇叭模块(400)、其中：

摄像头模块(100)：用于采集图像数据；

AI识别模块(200)：内置坐姿识别的相关算法，对摄像头模块(100)采集的图像进行实时预测；

通信模块(300)：由以太网、4G通信模块或5G通信模块组成，为上层提供网络传输服务；

外传喇叭模块(400)：当AI识别模块(200)识别到不正确的坐姿时，播放相关语音提示，以及时矫正。

2.如权利要求1所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，AI坐姿矫正摄像头的工作流程为：通电后会初始化摄像头、通信、外传喇叭模块，摄像头实时现在图像，将采集好的图像输入到AI识别模块(200)进行实时预测，当识别到坐姿不正确时，调用外传喇叭模块(400)播放相关提示，以及时端正坐姿，同时调用通信模块(300)将坐姿不端正的画面加密后上传到云端，方便统计和用户查看。

3.如权利要求1所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，所述AI识别模块(200)包括推流模块(201)和图像识别模块(202)，其中推流模块(201)用于将摄像头采集的图像帧数据编码后推流到网络中，图像识别模块(202)用于加载相关神经网络模型对图像帧进行实时识别。

4.如权利要求1所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，所述AI识别模块(200)的整体流程如下：摄像头模块(100)捕获了分辨率不同的两路图像帧，高分辨率视频帧通道的图像帧用于视频推流，低分辨率视频帧通道用于图像帧识别模块进行识别，高分辨率视频帧通道的图像帧先经过几何畸变矫正模块进行几何畸形矫正，再进入2D图像操作模块进行反转，接着在2D图形接口模块整合图像帧识别模块识别的结果，再经过2D图像操作模块进行缩放，存放到队列等待编码模块的编码，编码模块将视频帧编码为H264/H265码流，最后将编码好的数据推送到网络中，低分辨率视频帧通道的图像帧先经过2D图像操作模块缩放或反转，然后存放到队列，然后输入到图像帧识别模块进行识别，将图像帧识别模块识别的结果输入到图像绘制模块进行绘制，图像帧识别模块加载指定神经网络模型后，调用底层的NPU对输入的指定格式图像帧进行识别。

5.如权利要求3所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，其特征在于，所述推流模块(201)的流程如下：

摄像头的传感器捕获视频帧后，将图像帧输入到几何畸变矫正模块进行几何畸变矫正，矫正后的数据帧输入到2D图像操作模块进行旋转，然后将数据帧输入到2D图形接口模块进行绘图和字体渲染等操作，接着将上一步的数据帧再输入一个2D图像操作模块进行缩放，将缩放好的数据帧存储到队列，等待编码模块将其编码为H264/H265码流，最后主流生成树协议将码流推送到网络中。

6.如权利要求3所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，所述图像识别模块(202)的流程如下：

摄像头捕获的视频帧输入到2D图像操作模块进行旋转或缩放后存储到队列，图像帧识别模块加载神经网络模型后，从队列获取图像帧数据实时进行检测，当检测到结果后，输入到图像绘制模块进行绘制，绘制结果输入到2D图形接口模块，与2D图像操作模块输出的图像帧进行合成。

7.如权利要求4-6任一项所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，所述2D图形操作模块提供2D图形操作，包括矩形填充、位图复制、图像缩放、图像混合。

8.如权利要求4-6任一项所述的基于图像识别技术的AI坐姿矫正摄像头，其特征在于，所述2D图形接口模块包括绘图、填充、字体渲染和图像加载。