1.本技術(shù)涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種智能座椅的坐姿矯正方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

2.隨著電子信息技術(shù)以及學(xué)習(xí)和生活節(jié)奏的逐步加快，越來越多的學(xué)生需要長時間在坐姿狀態(tài)下學(xué)習(xí)，休息時間縮短，肌肉和脊椎極易產(chǎn)生靜力疲勞，并產(chǎn)生腰背部酸疼及腰椎間盤突出等不適應(yīng)癥狀，不但影響了學(xué)習(xí)效率，而且對學(xué)生的身心造成了一定的傷害，不正確的坐姿也會影響身體健康。用錯誤的坐姿長時間坐在椅子上的話，不僅容易導(dǎo)致疲勞，而且引起脊椎以及肌肉的損傷，引起各種腰病和脊柱不正常彎曲，背部不正常成形生長。因此如何對學(xué)生坐姿進(jìn)行有效矯正成為當(dāng)前熱點問題。
3.此外，學(xué)生個體差異性，導(dǎo)致不同學(xué)生入座時對座椅高度、靠背角度等有著不同的需求，雖然現(xiàn)有的座椅大多能進(jìn)行一些簡單的調(diào)節(jié)，但這類調(diào)節(jié)往往依賴于人工進(jìn)行手動調(diào)節(jié)，缺乏個體適應(yīng)性。且縱觀目前已有的各種矯正椅，大多都還是傳統(tǒng)的約束身體的方式或電子器件輔助的方式來實現(xiàn)矯正功能。這些矯正椅要么是讓人起立不方便，操作繁瑣，要么就是器件太多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，導(dǎo)致成本必然較高。如何有效的適應(yīng)學(xué)生個體需求進(jìn)行座椅調(diào)節(jié)以及坐姿矯正成為當(dāng)前一大難題。
4.申請內(nèi)容
5.鑒于以上現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本技術(shù)提出一種基于智能座椅的坐姿矯正方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，主要解決現(xiàn)有座椅不具備對象自適應(yīng)匹配調(diào)節(jié)以及坐姿矯正結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問題。
6.為了實現(xiàn)上述目的及其他目的，本技術(shù)采用的技術(shù)方案如下。
7.一種基于智能座椅的坐姿矯正方法，包括：
8.獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，所述第一目標(biāo)圖像中包含目標(biāo)對象的人臉圖像；
9.將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉；
10.根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象；
11.根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿。
12.在本技術(shù)一實施例中，獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，包括：
13.通過多個不同拍攝角度的圖像傳感單元獲取所述預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的多張采集圖像形成圖像集合；
14.對所述圖像集合進(jìn)行篩選，得到包含人臉的面積大于設(shè)定面積閾值的采集圖像作為所述第一目標(biāo)圖像；
15.若所述圖像集合中各采集圖像包含的人臉的面積均小于所述面積閾值，則將所述圖像集合中的采集圖像進(jìn)行拼接以使人臉區(qū)域達(dá)到所述面積閾值，并將拼接后的圖像作為所述第一目標(biāo)圖像。
16.在本技術(shù)一實施例中，將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉，包括：
17.將所述第一目標(biāo)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的分割模型，獲取所述第一目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉；
18.將所述目標(biāo)人臉和所述參考人臉輸入預(yù)訓(xùn)練的識別模型進(jìn)行相似度比對，將與所述目標(biāo)人臉相似度達(dá)到預(yù)設(shè)相似度閾值的參考人臉作為所述匹配人臉。
19.在本技術(shù)一實施例中，根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象之前，還包括：
20.若所述人臉庫中不存在與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉，則將所述第一目標(biāo)圖像標(biāo)記為未入庫；
21.記錄所述目標(biāo)對象入座后的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)，并獲取未入庫的所述第一目標(biāo)圖像中的人臉圖像，建立所述座椅調(diào)節(jié)參數(shù)與人臉圖像的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并將所述第一目標(biāo)圖像中的人臉圖像錄入所述人臉庫中作為參考人臉。
22.在本技術(shù)一實施例中，根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象，包括：
23.根據(jù)所述匹配人臉以及所述座椅調(diào)節(jié)參數(shù)與所述人臉圖像的關(guān)聯(lián)關(guān)系確定當(dāng)前座椅調(diào)節(jié)參數(shù)；
24.根據(jù)所述當(dāng)前座椅調(diào)節(jié)參數(shù)控制所述座椅的控制端進(jìn)行座椅修正，其中座椅修正包括：座椅高度、座椅靠背角度以及座椅扶手寬度；
25.獲取每次使用所述座椅后的座椅調(diào)節(jié)記錄，根據(jù)所述座椅調(diào)節(jié)記錄更新所述目標(biāo)對象的人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)。
26.在本技術(shù)一實施例中，根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿，包括：
27.預(yù)先構(gòu)建參考坐姿三維模型；
28.獲取座椅上多個不同視角的目標(biāo)對象圖像；
29.根據(jù)所述目標(biāo)對象圖像的視角從所述參考坐姿三維模型中獲取對應(yīng)角度的二維參考坐姿圖像；
30.將每個視角下的目標(biāo)對象圖像與對應(yīng)的二維參考坐姿圖像進(jìn)行比對，以確定二者的偏差。
31.在本技術(shù)一實施例中，將所述第一目標(biāo)圖像中的人臉圖像錄入所述人臉庫中作為參考人臉，還包括：
32.所述人臉庫設(shè)置于云端，將獲取的人臉圖像上傳至云端進(jìn)行入庫；
33.若所述人臉庫中參考人臉被調(diào)用頻次低于預(yù)設(shè)的第一閾值則將對應(yīng)的參考人臉轉(zhuǎn)移到暫存庫，優(yōu)先從所述人臉庫中調(diào)用參考人臉進(jìn)行人臉匹配。
34.本技術(shù)還提供一種基于智能座椅的坐姿矯正系統(tǒng)，包括：
35.圖像獲取模塊，用于獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，所述第一目標(biāo)圖像中包含目標(biāo)對象的人臉圖像；
36.人臉匹配模塊，用于將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉；
37.座椅調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象；
38.坐姿矯正模塊，用于根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿。
39.本技術(shù)還提供一種設(shè)備，包括：
40.一個或多個處理器；和
41.其上存儲有指令的一個或多個機(jī)器可讀介質(zhì)，當(dāng)所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述設(shè)備執(zhí)行所述的基于智能座椅的坐姿矯正方法。
42.本技術(shù)還提供一種機(jī)器可讀介質(zhì)，其上存儲有指令，當(dāng)由一個或多個處理器執(zhí)行時，使得設(shè)備執(zhí)行所述的基于智能座椅的坐姿矯正方法。
43.如上所述，本技術(shù)一種基于智能座椅的坐姿矯正方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，具有以下有益效果。
44.本技術(shù)通過識別進(jìn)入座椅預(yù)設(shè)區(qū)域的人臉調(diào)用關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，以滿足不同目標(biāo)對象的個性化座椅需求，不需要人工干預(yù)便可自適應(yīng)完成如左前的座椅調(diào)節(jié)，增強(qiáng)使用體驗；根據(jù)圖像識別進(jìn)行坐姿矯正，引導(dǎo)改善目標(biāo)對象的不良坐姿，不需要依賴于復(fù)雜多樣的傳感器，簡化座椅結(jié)構(gòu)。
附圖說明
45.圖1為本技術(shù)一實施例中基于智能座椅的坐姿矯正方法的流程示意圖。
46.圖2為本技術(shù)一實施例中基于智能座椅的坐姿矯正系統(tǒng)的模塊圖。
47.圖3為本技術(shù)一實施例中設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
48.圖4為本技術(shù)另一實施例中設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
49.以下通過特定的具體實例說明本技術(shù)的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本技術(shù)的其他優(yōu)點與功效。本技術(shù)還可以通過另外不同的具體實施方式加以實施或應(yīng)用，本說明書中的各項細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點與應(yīng)用，在沒有背離本技術(shù)的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。需說明的是，在不沖突的情況下，以下實施例及實施例中的特征可以相互組合。
50.需要說明的是，以下實施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本技術(shù)的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本技術(shù)中有關(guān)的組件而非按照實際實施時的組件數(shù)目、形狀及尺寸繪制，其實際實施時各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
51.在本技術(shù)一實施例中，為了更好的實施本技術(shù)提供的基于智能座椅的坐姿矯正方
法，本技術(shù)實施例的智能座椅可與云端服務(wù)器連接，接收云端服務(wù)器的指令，通過自身的控制器進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，如調(diào)節(jié)座椅高度、座椅靠背傾斜角度以及兩側(cè)扶手之間的間距或者扶手高度等。座椅各部件的調(diào)節(jié)可通過驅(qū)動電機(jī)或其他驅(qū)動機(jī)構(gòu)實現(xiàn)，座椅的具體結(jié)構(gòu)這里不做限制。
52.請參閱圖1，本技術(shù)提供一種基于智能座椅的坐姿矯正方法，包括以下步驟。
53.步驟s01，獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，所述第一目標(biāo)圖像中包含目標(biāo)對象的人臉圖像。
54.在一實施例中，可在座椅周圍指定一個區(qū)域，當(dāng)目標(biāo)對象進(jìn)入該區(qū)域時，采集目標(biāo)對象圖像。示例性地，該區(qū)域可以為繞座椅一周的環(huán)形區(qū)域，也可以是座椅兩側(cè)或單側(cè)距離較近的區(qū)域，具體區(qū)域設(shè)置可根據(jù)實際應(yīng)用場景需求進(jìn)行選擇和調(diào)整，這里不作限制。
55.在一實施例中，獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，包括以下步驟：
56.通過多個不同拍攝角度的圖像傳感單元獲取所述預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的多張采集圖像形成圖像集合；
57.對所述圖像集合進(jìn)行篩選，得到包含人臉的面積大于設(shè)定面積閾值的采集圖像作為所述第一目標(biāo)圖像；
58.若所述圖像集合中各采集圖像包含的人臉的面積均小于所述面積閾值，則將所述圖像集合中的采集圖像進(jìn)行拼接以使人臉區(qū)域達(dá)到所述面積閾值，并將拼接后的圖像作為所述第一目標(biāo)圖像。
59.在一實施例中，可在座椅上設(shè)置多個圖像傳感單元，每個圖像傳感單元負(fù)責(zé)不同的拍攝角度。通過圖像傳感單元采集進(jìn)入預(yù)設(shè)區(qū)域的目標(biāo)對象圖像，避免單一角度難以采集到有效人臉的問題。進(jìn)一步地，預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)各圖像傳感單元的采集的圖像組成圖像集合，通過人臉檢測算法檢測圖像集合中各圖像的人臉區(qū)域，其中人臉檢測算法可采用人臉檢測器(selective refinement network，srn)等。對檢測出的人臉區(qū)域采用方框等標(biāo)注，并將標(biāo)注的人臉區(qū)域與有效人臉對應(yīng)的預(yù)設(shè)面積閾值進(jìn)行比對，判斷圖像中是否包含有效人臉，若包含有效人臉則將對應(yīng)的圖像作為第一目標(biāo)圖像；若不包含有效人臉，則將圖像集合中多張采集圖像進(jìn)行拼接，如圖像a包含左側(cè)人臉圖像，圖像b包含右側(cè)人臉圖像，則將兩張圖像進(jìn)行拼接得到完整的人臉圖像。將拼接后的圖像作為第一目標(biāo)圖像。在另一實施例中，圖像傳感單元也可不設(shè)置于座椅上，根據(jù)座椅的使用場景，在對應(yīng)場景的多個角度安裝圖像傳感單元，通過座椅與場景中的圖像傳感單元配合完成圖像采集與人臉匹配。具體安裝位置可根據(jù)場景進(jìn)行調(diào)整，這里不作限制。座椅位置確定后，可與對應(yīng)場景中多個圖像傳感單元建立連接，或者將座椅與對應(yīng)場景中各圖像傳感單元接入同一個網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)同一上傳至該網(wǎng)絡(luò)的云端服務(wù)器進(jìn)行處理，完成數(shù)據(jù)處理后由云端服務(wù)器將采集圖像的處理結(jié)果反饋給座椅控制端。
60.步驟s02，將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉。
61.在一實施例中，將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉，包括以下步驟：
62.將所述第一目標(biāo)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的分割模型，獲取所述第一目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉；
63.將所述目標(biāo)人臉和所述參考人臉輸入預(yù)訓(xùn)練的識別模型進(jìn)行相似度比對，將與所述目標(biāo)人臉相似度達(dá)到預(yù)設(shè)相似度閾值的參考人臉作為所述匹配人臉。
64.在一實施例中，可通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分割網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)先建立樣本數(shù)據(jù)集，樣本數(shù)據(jù)集中包含在各個場景下的人臉圖像，對樣本數(shù)據(jù)集中的樣本圖像進(jìn)行人臉標(biāo)注，將標(biāo)注后的樣本圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的分割網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，使得模型能夠有效分割出圖像中的人臉區(qū)域。當(dāng)然也可采用其他網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)用于構(gòu)建分割網(wǎng)絡(luò)模型，具體架構(gòu)選擇可根據(jù)實際應(yīng)用需求進(jìn)行選擇，這里不作限制。
65.在一實施例中，將第一目標(biāo)圖像輸入預(yù)訓(xùn)練的分割網(wǎng)絡(luò)模型后，可得到第一目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉。將目標(biāo)人臉與人臉庫中存儲的參考人臉進(jìn)行比對。比對過程可通過預(yù)訓(xùn)練的識別模型來完成。識別模型可采用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)等，模型訓(xùn)練過程與分割模型的訓(xùn)練過程相近，這里不再贅述。通過識別模型輸出目標(biāo)人臉與人臉庫中參考人臉的相似度值。若相似度值大于預(yù)設(shè)的相似度閾值，則認(rèn)為對應(yīng)的參考人臉為匹配人臉。
66.在一實施例中，若人臉庫中不存在與目標(biāo)人臉匹配的參考人臉，則認(rèn)為當(dāng)前目標(biāo)對象為初次使用，標(biāo)記對應(yīng)的第一目標(biāo)圖像為未入庫。在該目標(biāo)對象入座使用過程中，記錄目標(biāo)對象調(diào)節(jié)座椅的動作，生成調(diào)節(jié)記錄。調(diào)節(jié)記錄中包含調(diào)節(jié)座椅高度值、座椅靠背角度等。將調(diào)節(jié)記錄上傳至云端服務(wù)器并與該目標(biāo)對象的人臉進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將目標(biāo)人臉存入人臉庫作為參考人臉。在用戶下次使用時，直接根據(jù)人臉和調(diào)節(jié)參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，調(diào)用上次的調(diào)節(jié)參數(shù)對座椅進(jìn)行粗調(diào)，以根據(jù)用戶的使用習(xí)慣進(jìn)行座椅自適應(yīng)調(diào)節(jié)，避免用戶每次手動調(diào)節(jié)的繁瑣操作，也可保證個體適應(yīng)性。
67.步驟s03，根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象。
68.在一實施例中，根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以適配所述目標(biāo)對象，包括以下步驟：
69.根據(jù)所述匹配人臉以及所述座椅調(diào)節(jié)參數(shù)與所述人臉圖像的關(guān)聯(lián)關(guān)系確定當(dāng)前座椅調(diào)節(jié)參數(shù)；
70.根據(jù)所述當(dāng)前座椅調(diào)節(jié)參數(shù)控制所述座椅的控制端進(jìn)行座椅修正，其中座椅修正包括：座椅高度、座椅靠背角度以及座椅扶手寬度；
71.獲取每次使用所述座椅后的座椅調(diào)節(jié)記錄，根據(jù)所述座椅調(diào)節(jié)記錄更新所述目標(biāo)對象的人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)。
72.在一實施例中，通過前述步驟對進(jìn)入預(yù)設(shè)區(qū)域的目標(biāo)對象進(jìn)行人臉識別獲取人臉庫中匹配的人臉后，可進(jìn)一步根據(jù)人臉庫中人臉與座椅調(diào)節(jié)參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系獲取該目標(biāo)對象歷史使用習(xí)慣對應(yīng)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)，將對應(yīng)座椅調(diào)節(jié)參數(shù)下發(fā)至座椅控制端控制座椅自適應(yīng)調(diào)節(jié)。若關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)與座椅初始狀態(tài)一致，則不需要下發(fā)調(diào)節(jié)指令。通過調(diào)節(jié)座椅高度等參數(shù)，適應(yīng)不同目標(biāo)對象需求。在目標(biāo)對象使用過程中，由于目標(biāo)對象個人生長變化，之前的調(diào)節(jié)參數(shù)以無法滿足需求，可記錄目標(biāo)對象每次使用過程中對座椅的調(diào)節(jié)動作，生成座椅調(diào)節(jié)參數(shù)與目標(biāo)對象的人臉進(jìn)行關(guān)聯(lián)。如6-12歲的青少年，生長發(fā)育變化比較大，通過記錄每次調(diào)節(jié)動作可適應(yīng)身高變化等需求差異，以滿足不同階段同一個體的需求差異。
73.步驟s04，根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿。
74.在一實施例中，根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿，包括：
75.預(yù)先構(gòu)建參考坐姿三維模型；
76.獲取座椅上多個不同視角的目標(biāo)對象圖像；
77.根據(jù)所述目標(biāo)對象圖像的視角從所述參考坐姿三維模型中獲取對應(yīng)角度的二維參考坐姿圖像；
78.將每個視角下的目標(biāo)對象圖像與對應(yīng)的二維參考坐姿圖像進(jìn)行比對，以確定二者的偏差。
79.在一實施例中，可同構(gòu)采集樣例圖像構(gòu)建參考坐姿三維模型，參考坐姿三維模型可提供全角度的標(biāo)準(zhǔn)坐姿參考。
80.在一實施例中，可在座椅上設(shè)置多個圖像采集單元采集入座后目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像，也可通過調(diào)用應(yīng)用場景中的攝像設(shè)備采集多個不同視角的第二目標(biāo)圖像。基于圖像采集單元的拍攝角度將參考坐姿三維模型投影到對應(yīng)拍攝角度上，形成二維參考坐姿圖像，將該拍攝角度下的第二目標(biāo)圖像與二維參考坐姿圖像進(jìn)行比對，以確定第二目標(biāo)圖像中的坐姿是否超出標(biāo)準(zhǔn)坐姿允許偏差范圍。若超出偏差范圍則輸出導(dǎo)引信息，通過語音提示或顯示面板提示的方式通知目標(biāo)對象調(diào)整當(dāng)前坐姿，如抬頭、后背挺直等。通過三維模型投影進(jìn)行坐姿矯正，可適應(yīng)不同場景需求，滿足不同安裝角度的圖像采集單元采集圖像的比對矯正需求。
81.在一實施例中，以上所有比對、投影和識別過程都可在云端服務(wù)器完成，只需要將結(jié)果可指令反饋給座椅即可，避免座椅上安裝過多處理器等設(shè)備增加成本。多個座椅可連接至一個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，只要目標(biāo)對象人臉已注冊到云端的人臉庫，在任何一個聯(lián)網(wǎng)的座椅端都可獲取對應(yīng)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，增強(qiáng)用戶體驗。
82.在一實施例中，云端服務(wù)器可定期將人臉數(shù)據(jù)庫中長期未被調(diào)用的參考人臉移至?xí)捍鎺?，暫存庫中保留一段時間后將會刪除對應(yīng)參考人臉以減少對服務(wù)器資源的占用?？蓛?yōu)先從人臉庫中進(jìn)行圖像比對，若人臉庫中沒有匹配的人臉，再從暫存庫中調(diào)用參考人臉進(jìn)行比對。
83.請參閱圖2，本實施例中提供了一種基于智能座椅的坐姿矯正系統(tǒng)，用于執(zhí)行前述方法實施例中所述的基于智能座椅的坐姿矯正方法。由于裝置實施例的技術(shù)原理與前述方法實施例的技術(shù)原理相似，因而不再對同樣的技術(shù)細(xì)節(jié)做重復(fù)性贅述。
84.在一實施例中，基于智能座椅的坐姿矯正系統(tǒng)，包括：
85.圖像獲取模塊10，用于獲取座椅周圍預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的第一目標(biāo)圖像，所述第一目標(biāo)圖像中包含目標(biāo)對象的人臉圖像；
86.人臉匹配模塊11，用于將所述第一目標(biāo)圖像與預(yù)設(shè)人臉庫中的參考人臉進(jìn)行比對，得到與所述第一目標(biāo)圖像匹配的參考人臉作為匹配人臉；
87.座椅調(diào)節(jié)模塊12，用于根據(jù)與所述匹配人臉關(guān)聯(lián)的座椅調(diào)節(jié)參數(shù)修正所述座椅以
適配所述目標(biāo)對象；
88.坐姿矯正模塊13，用于根據(jù)所述座椅上所述目標(biāo)對象的第二目標(biāo)圖像識別所述目標(biāo)對象的第一坐姿，若所述第一坐姿與預(yù)設(shè)參考坐姿偏差超出預(yù)設(shè)范圍，則輸出坐姿矯正信息以引導(dǎo)所述目標(biāo)對象調(diào)整所述第一坐姿。
89.本技術(shù)實施例還提供了一種設(shè)備，該設(shè)備可以包括：一個或多個處理器；和其上存儲有指令的一個或多個機(jī)器可讀介質(zhì)，當(dāng)由所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述設(shè)備執(zhí)行圖1所述的方法。在實際應(yīng)用中，該設(shè)備可以作為終端設(shè)備，本技術(shù)實施例對于具體的設(shè)備不加以限制。
90.本技術(shù)實施例還提供了一種非易失性可讀存儲介質(zhì)，該存儲介質(zhì)中存儲有一個或多個模塊(programs)，該一個或多個模塊被應(yīng)用在設(shè)備時，可以使得該設(shè)備執(zhí)行本技術(shù)實施例的圖1中基于智能座椅的坐姿矯正方法所包含步驟的指令(instructions)。
91.圖3為本技術(shù)一實施例提供的終端設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，該終端設(shè)備可以包括：輸入設(shè)備1100、第一處理器1101、輸出設(shè)備1102、第一存儲器1103和至少一個通信總線1104。通信總線1104用于實現(xiàn)元件之間的通信連接。第一存儲器1103可能包含高速ram存儲器，也可能還包括非易失性存儲nvm，例如至少一個磁盤存儲器，第一存儲器1103中可以存儲各種程序，用于完成各種處理功能以及實現(xiàn)本實施例的方法步驟。
92.可選的，上述第一處理器1101例如可以為中央處理器(central processing unit，簡稱cpu)、應(yīng)用專用集成電路(asic)、數(shù)字信號處理器(dsp)、數(shù)字信號處理設(shè)備(dspd)、可編程邏輯器件(pld)、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，該處理器1101通過有線或無線連接耦合到上述輸入設(shè)備1100和輸出設(shè)備1102。
93.可選的，上述輸入設(shè)備1100可以包括多種輸入設(shè)備，例如可以包括面向用戶的用戶接口、面向設(shè)備的設(shè)備接口、軟件的可編程接口、攝像頭、傳感器中至少一種。可選的，該面向設(shè)備的設(shè)備接口可以是用于設(shè)備與設(shè)備之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠芯€接口、還可以是用于設(shè)備與設(shè)備之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠布迦虢涌?例如usb接口、串口等)；可選的，該面向用戶的用戶接口例如可以是面向用戶的控制按鍵、用于接收語音輸入的語音輸入設(shè)備以及用戶接收用戶觸摸輸入的觸摸感知設(shè)備(例如具有觸摸感應(yīng)功能的觸摸屏、觸控板等)；可選的，上述軟件的可編程接口例如可以是供用戶編輯或者修改程序的入口，例如芯片的輸入引腳接口或者輸入接口等；輸出設(shè)備1102可以包括顯示器、音響等輸出設(shè)備。
94.在本實施例中，該終端設(shè)備的處理器包括用于執(zhí)行各設(shè)備中語音識別裝置各模塊的功能，具體功能和技術(shù)效果參照上述實施例即可，此處不再贅述。
95.圖4為本技術(shù)的另一個實施例提供的終端設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)示意圖。圖4是對圖3在實現(xiàn)過程中的一個具體的實施例。如圖所示，本實施例的終端設(shè)備可以包括第二處理器1201以及第二存儲器1202。
96.第二處理器1201執(zhí)行第二存儲器1202所存放的計算機(jī)程序代碼，實現(xiàn)上述實施例中圖1所述方法。
97.第二存儲器1202被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在終端設(shè)備的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在終端設(shè)備上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令，例如消息，圖片，視頻等。第二存儲器1202可能包含隨機(jī)存取存儲器(random access memory，簡稱ram)，也可能
還包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。
98.可選地，第一處理器1201設(shè)置在處理組件1200中。該終端設(shè)備還可以包括：通信組件1203，電源組件1204，多媒體組件1205，音頻組件1206，輸入/輸出接口1207和/或傳感器組件1208。終端設(shè)備具體所包含的組件等依據(jù)實際需求設(shè)定，本實施例對此不作限定。
99.處理組件1200通?？刂平K端設(shè)備的整體操作。處理組件1200可以包括一個或多個第二處理器1201來執(zhí)行指令，以完成上述圖1所示方法的全部或部分步驟。此外，處理組件1200可以包括一個或多個模塊，便于處理組件1200和其他組件之間的交互。例如，處理組件1200可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件1205和處理組件1200之間的交互。
100.電源組件1204為終端設(shè)備的各種組件提供電力。電源組件1204可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為終端設(shè)備生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。
101.多媒體組件1205包括在終端設(shè)備和用戶之間的提供一個輸出接口的顯示屏。在一些實施例中，顯示屏可以包括液晶顯示器(lcd)和觸摸面板(tp)。如果顯示屏包括觸摸面板，顯示屏可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。
102.音頻組件1206被配置為輸出和/或輸入語音信號。例如，音頻組件1206包括一個麥克風(fēng)(mic)，當(dāng)終端設(shè)備處于操作模式，如語音識別模式時，麥克風(fēng)被配置為接收外部語音信號。所接收的語音信號可以被進(jìn)一步存儲在第二存儲器1202或經(jīng)由通信組件1203發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件1206還包括一個揚聲器，用于輸出語音信號。
103.輸入/輸出接口1207為處理組件1200和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可以是點擊輪，按鈕等。這些按鈕可包括但不限于：音量按鈕、啟動按鈕和鎖定按鈕。
104.傳感器組件1208包括一個或多個傳感器，用于為終端設(shè)備提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件1208可以檢測到終端設(shè)備的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對定位，用戶與終端設(shè)備接觸的存在或不存在。傳感器組件1208可以包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時檢測附近物體的存在，包括檢測用戶與終端設(shè)備間的距離。在一些實施例中，該傳感器組件1208還可以包括攝像頭等。
105.通信組件1203被配置為便于終端設(shè)備和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。終端設(shè)備可以接入基于通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，如wifi，2g或3g，或它們的組合。在一個實施例中，該終端設(shè)備中可以包括sim卡插槽，該sim卡插槽用于插入sim卡，使得終端設(shè)備可以登錄gprs網(wǎng)絡(luò)，通過互聯(lián)網(wǎng)與服務(wù)器建立通信。
106.由上可知，在圖4實施例中所涉及的通信組件1203、音頻組件1206以及輸入/輸出接口1207、傳感器組件1208均可以作為圖3實施例中的輸入設(shè)備的實現(xiàn)方式。
107.上述實施例僅例示性說明本技術(shù)的原理及其功效，而非用于限制本技術(shù)。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本技術(shù)的精神及范疇下，對上述實施例進(jìn)行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識者在未脫離本技術(shù)所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本技術(shù)的權(quán)利要求所涵蓋。

相關(guān)知識

與人類交流的智能型座椅
太陽能智慧景觀座椅設(shè)計理念、原則及功能介紹
想改善坐姿？試試這些性價比高的矯姿坐墊，帶來健康坐姿！
西昊人體工學(xué)椅引領(lǐng)座椅革新：撐腰系統(tǒng)助力久坐族腰部健康
如何防止蹺二郎腿并矯正坐姿
矯姿坐墊哪款性價比高？盤點熱門品牌推薦，享受健康坐姿
兒童姿勢矯正器到底是不是智商稅？記者體驗：4種矯正器各有利弊
嬰兒安全座椅哪個品牌質(zhì)量最好？盤點6款高性價比、安全可靠的座椅
“坐有坐相”：正確坐姿，身體輕松，健康之道從坐姿開始
一種孕產(chǎn)婦用多功能座椅的制作方法

網(wǎng)址: 一種基于智能座椅的坐姿矯正方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì) http://m.u1s5d6.cn/newsview866605.html