一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法及裝置。所述方法包括：通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。通過(guò)本發(fā)明的技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)用戶使用智能終端時(shí)坐姿好壞及用眼距離情況，若發(fā)現(xiàn)用戶坐姿不良，則提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。
【專利說(shuō)明】一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能終端領(lǐng)域，尤其涉及一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著智能手機(jī)的普及，手機(jī)的附加功能越來(lái)越多，這些附加功能給人們生活帶來(lái)很多便利。例如通過(guò)手機(jī)拍照記錄日常生活的點(diǎn)滴，通過(guò)手機(jī)上網(wǎng)與親人朋友互動(dòng)，或者通過(guò)手機(jī)購(gòu)物或者觀看網(wǎng)絡(luò)視頻，可見，智能手機(jī)在很大程度上逐漸改變了人們的生活習(xí)慣。
[0003]智能手機(jī)在給人們生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也給人們的健康造成了一定的影響。因?yàn)槿藗兪褂弥悄苁謾C(jī)的時(shí)間大大延長(zhǎng)，眼睛長(zhǎng)時(shí)間盯著屏幕很容易造成眼睛疲勞，長(zhǎng)期就會(huì)造成眼睛近視，或者用戶長(zhǎng)時(shí)間低頭玩手機(jī)，會(huì)造成頸椎、肩背的疼痛，還有用戶習(xí)慣躺在床上使用手機(jī)，久而久之對(duì)身體造成了很多不良影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提出一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法及裝置，能夠檢測(cè)出用戶使用智能終端過(guò)程中的不良坐姿并提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。
[0005]為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0006]一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，包括:
[0007]通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；
[0008]將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；
[0009]當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
[0010]其中，所述用戶臉部特征模型包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離；
[0011]所述臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離。
[0012]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括:
[0013]將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度；
[0014]根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
[0015]其中，所述根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括:
[0016]若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0017]其中，所述判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良之前，還包括:
[0018]獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度；
[0019]所述判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，還包括:
[0020]根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角；
[0021]若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0022]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)之前，還包括:
[0023]預(yù)先采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
[0024]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)之前，還包括:
[0025]根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。
[0026]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度，包括:
[0027]用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度；
[0028]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ；
[0029]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0 ；
[0030]所述根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角，包括:
[0031]用a表示當(dāng)前智能終端的擺放角度，計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角a2為:a2 = a+al。
[0032]其中，所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。
[0033]其中，所述通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶，包括:
[0034]通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像提信號(hào)提醒用戶。
[0035]一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，包括:
[0036]特征采集模塊，用于通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；
[0037]處理模塊，用于將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；
[0038]提醒模塊，用于當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
[0039]其中，所述用戶臉部特征模型包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離；
[0040]所述臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離。
[0041]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括:
[0042]將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度；
[0043]根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
[0044]其中，所述根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括:
[0045]若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0046]其中，還包括方位感知模塊，用于獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度；
[0047]所述處理模塊，還用于根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角；若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0048]其中，還包括:
[0049]模型建立模塊，用于預(yù)先采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
[0050]其中，還包括:
[0051]模型建立模塊，用于根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。
[0052]其中，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度，包括:
[0053]用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度；
[0054]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ；
[0055]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0 ；
[0056]所述根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角，包括:
[0057]用a表示當(dāng)前智能終端的擺放角度，計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角a2為:a2 = a+al。
[0058]其中，所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。
[0059]其中，所述通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶，包括:
[0060]通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像信號(hào)提醒用戶.
[0061]實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，具有如下有益效果:
[0062]本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；當(dāng)判斷出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。本方案結(jié)合智能終端的前置攝像頭檢測(cè)用戶使用智能終端時(shí)坐姿好壞及用眼距離情況，若發(fā)現(xiàn)用戶坐姿不良，則提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0063]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0064]圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法的流程示意圖。
[0065]圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法流程示意圖。
[0066]圖3是本發(fā)明第三實(shí)施例的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0067]下面結(jié)合本發(fā)明的附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0068]結(jié)合圖1對(duì)本發(fā)明的第一實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明。
[0069]圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法流程圖，詳述如下:
[0070]步驟S101，采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
[0071]在第一實(shí)施例中，建立用戶臉部特征模型的具體方式可為，通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像獲得所述用戶的正面臉部特征數(shù)據(jù)，將其存儲(chǔ)為用戶臉部特征模型。這里說(shuō)的智能終端包括但不限于手機(jī)、平板電腦；用戶臉部特征模型可包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離等信息。
[0072]由于用戶正常使用智能終端時(shí)，通常為臉部正對(duì)智能終端，相對(duì)夾角為O或者很小(例如0-15度)，用眼距離安全通常為20-40厘米。該步驟中說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)坐姿是用戶正常使用手機(jī)、平板電腦等智能終端時(shí)，臉部與所述智能終端之間用眼距離安全、相對(duì)角度適宜。具體可為，將移動(dòng)終端與人臉部保持水平，在用眼安全距離下，控制移動(dòng)終端前置攝像頭采集用戶的臉部特征圖像。
[0073]優(yōu)選的，本實(shí)施例中將標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)用戶臉部與智能終端的相對(duì)夾角默認(rèn)為O度，用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離用LO表示。
[0074]需要說(shuō)明的是，作為另一優(yōu)選實(shí)施例，上述步驟SlOl也可替換為根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。該方式下用戶臉部特征模型的獲得是一個(gè)不斷累積學(xué)習(xí)的過(guò)程，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程越長(zhǎng)，得到的用戶臉部特征模型越準(zhǔn)確。
[0075]步驟S102，通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)。
[0076]本發(fā)明實(shí)施例中，用戶使用智能終端過(guò)程中，即使用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離不變，若智能終端與臉部夾角不一樣了，智能終端前置攝像頭拍攝的臉部輪廓五官特征也會(huì)發(fā)生變化。
[0077]較佳的，可控制智能終端的前置攝像頭周期性的采集用戶使用智能終端的臉部圖像，例如采集的時(shí)間周期可以為10秒，以實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶使用智能終端的坐姿。根據(jù)采集的臉部圖像可獲取的用戶的臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離等信息。
[0078]步驟S103，將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
[0079]由于用戶使用智能終端過(guò)程中的坐姿與采集到的臉部特征數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)，例如:距離相同，相對(duì)夾角越大，五官的垂直距離就會(huì)越小，而五官的水平距離保持不變，或者角度保持不變，距離變大，五官的垂直距離和水平距離均會(huì)越小。因此，可通過(guò)五官的水平距離和垂直距離的變化，計(jì)算出臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況。同理，也可以根據(jù)臉部輪廓的高度和寬度，同樣得到臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況。
[0080]在本發(fā)明實(shí)施例中，實(shí)現(xiàn)該步驟具體可為:將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，由于用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度為已知，因此可計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度；進(jìn)而根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。例如，若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0081 ] 具體的，在第一實(shí)施例中，計(jì)算出臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況具體方式可如下:
[0082]用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度；
[0083]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ；
[0084]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0。
[0085]在本實(shí)施中，可設(shè)定所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。即當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI小于L0/2，或者當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al大于0-45度時(shí)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良，需要進(jìn)行提醒。
[0086]需要說(shuō)明的是，上述計(jì)算方式僅為本發(fā)明的一種參考計(jì)算方式，還可以為其他計(jì)算方式，并且為了提高準(zhǔn)確性，還可增加算法的復(fù)雜性。
[0087]步驟S104，當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
[0088]在第一實(shí)施例中，當(dāng)檢測(cè)出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，可通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像提信號(hào)提醒用戶。
[0089]通過(guò)上述第一實(shí)施例，通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；當(dāng)判斷出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。本方案結(jié)合智能終端的前置攝像頭檢測(cè)用戶使用智能終端時(shí)坐姿好壞及用眼距離情況，若發(fā)現(xiàn)用戶坐姿不良，則提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。
[0090]結(jié)合圖2對(duì)本發(fā)明的第二實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明，第二實(shí)施例與第一實(shí)施例的區(qū)別主要在于，結(jié)合智能終端自帶的陀螺儀獲取智能終端當(dāng)前的擺放角度，進(jìn)而可獲得當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角，因此還可根據(jù)用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，提醒效果更好。下面對(duì)第二實(shí)施例的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0091]步驟S201，采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
[0092]在第二實(shí)施例中，建立用戶臉部特征模型具體方式可為，通過(guò)智能終端前置攝像頭采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像獲得所述用戶的正面臉部特征數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)為用戶臉部特征模型。本實(shí)施例中，將標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)用戶臉部與智能終端的相對(duì)夾角默認(rèn)為O度，用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離用LO表示。用戶臉部特征模型可包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離等信息。
[0093]需要說(shuō)明的是，作為本發(fā)明的另一優(yōu)選實(shí)施例，建立用戶臉部特征模型的具體方式也可為，根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)歷史臉部圖像，通過(guò)智能學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。該方式下用戶臉部特征模型的獲得是一個(gè)不斷累積學(xué)習(xí)的過(guò)程，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程越長(zhǎng)，得到的用戶臉部特征模型越準(zhǔn)確。
[0094]步驟S202，獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度。
[0095]在本發(fā)明實(shí)施例中，可通過(guò)智能終端自帶的陀螺儀采集三維方位信息，比如讀取角度坐標(biāo)以后，可以知道智能終端是水平還是垂直放置，或者處于與水平面以一定夾角。
[0096]較佳的，本實(shí)施例中通過(guò)智能終端自帶的陀螺儀周期性的采集智能終端的三維方位信息，例如采集的時(shí)間周期可以為10秒，以實(shí)時(shí)檢測(cè)智能終端當(dāng)前的擺放角度。
[0097]步驟S203，通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)。
[0098]較佳的，可控制智能終端的前置攝像頭周期性的采集用戶使用智能終端的臉部圖像，例如采集的時(shí)間周期可與采集智能終端三維方位信息的周期相同，為10秒，以實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶使用智能終端的坐姿。根據(jù)采集的臉部圖像可獲取的用戶的臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離等信息。
[0099]需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中，上述步驟S202和S203的執(zhí)行不分先后。即采集智能終端三維方位信息和采集用戶使用智能終端的臉部圖像可不分先后順序的執(zhí)行。
[0100]步驟S204，將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況，并計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角。
[0101]由于用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度為已知，因此可計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度。本實(shí)施例中，根據(jù)部與智能終端的相對(duì)角度與用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角的關(guān)系，計(jì)算出用戶低頭的角度，而利用臉部廓的寬度或者五官的寬度，獲得對(duì)應(yīng)的臉部與智能終端的相對(duì)距離，若距離較近，則需要提醒。具體的，計(jì)算臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況的方式可如下:
[0102]用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度；
[0103]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ；
[0104]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0。
[0105]進(jìn)一步的，可根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al、智能終端當(dāng)前的擺放角度a計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角a2為:a2 = a+al。
[0106]得出智能終端的擺放角度、用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度和相對(duì)距離，就可以得出用戶的當(dāng)前坐姿情況，比如用戶低頭的角度和用眼距離，相應(yīng)的進(jìn)行坐姿提醒，用戶距離屏幕距離較近，提醒用眼健康。
[0107]步驟S205，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
[0108]在本實(shí)施例中，例如，若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，或者，若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良，則可判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0109]優(yōu)選的，將預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。即當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI小于L0/2，或者當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al大于0-45度，或者用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出45-135度時(shí)，可判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良，需要進(jìn)行提醒。
[0110]步驟S206，當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
[0111]例如，當(dāng)檢測(cè)出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，可通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像提信號(hào)提醒用戶。
[0112]通過(guò)本發(fā)明第二實(shí)施例，通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；還結(jié)合智能終端的陀螺儀獲取智能終端的擺放角度信息，進(jìn)而獲得用戶臉部與水平面的角度以判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；當(dāng)判斷出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。本方案結(jié)合智能終端的前置攝像頭和陀螺儀檢測(cè)用戶使用智能終端時(shí)坐姿好壞及用眼距離情況，若發(fā)現(xiàn)用戶坐姿不良，則提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。
[0113]以下為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置的實(shí)施例。所述裝置的實(shí)施例與上述的方法實(shí)施例屬于同一構(gòu)思，裝置的實(shí)施例中未詳盡描述的細(xì)節(jié)內(nèi)容，可以參考上述方法實(shí)施例。
[0114]圖3示出了本發(fā)明第三實(shí)施例的一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，下面進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0115]請(qǐng)參見圖3，所述裝置包括:特征采集模塊301、處理模塊302和提醒模塊303。各模塊詳述如下:
[0116]所述特征采集模塊301，用于通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)。
[0117]由于用戶使用智能終端過(guò)程中，即使用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離不變，若智能終端與臉部夾角不一樣了，智能終端前置攝像頭拍攝的臉部輪廓五官特征也會(huì)發(fā)生變化。在第三實(shí)施例中，根據(jù)采集的用戶使用智能終端的臉部圖像可獲得的用戶臉部特征模型包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離等信息。
[0118]較佳的，所述特征采集模塊301可周期性的采集用戶使用智能終端的臉部圖像，例如采集的時(shí)間周期可以為10秒，以實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶使用智能終端的坐姿。
[0119]所述處理模塊302，用于將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
[0120]由于用戶使用智能終端過(guò)程中的坐姿與采集到的臉部特征數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)，例如:距離相同，相對(duì)夾角越大，五官的垂直距離就會(huì)越小，而五官的水平距離保持不變，或者角度保持不變，距離變大，五官的垂直距離和水平距離均會(huì)越小。因此，可通過(guò)五官的水平距離和垂直距離的變化，計(jì)算出臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況。同理，也可以根據(jù)臉部輪廓的高度和寬度，同樣得到臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況。
[0121]在第三實(shí)施例中，在用戶臉部特征模型中可包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離等信息。對(duì)應(yīng)的，本實(shí)施例的坐姿檢測(cè)與提醒裝置還可包括:模型建立模塊305，所述模型建立模塊305可用于預(yù)先采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。這里說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)坐姿是用戶正常使用手機(jī)、平板電腦等智能終端時(shí)，臉部與所述智能終端之間用眼距離安全、相對(duì)角度適宜。具體可為，將移動(dòng)終端與人臉部保持水平，在用眼安全距離下，控制移動(dòng)終端前置攝像頭采集用戶的臉部特征圖像，獲得用戶正面臉部圖像，由此建立用戶臉部特征模型并存儲(chǔ)。由于用戶正常使用智能終端時(shí)，通常為臉部正對(duì)智能終端，相對(duì)夾角為O或者很小(例如0-15度)，用眼距離安全通常為20-40厘米。本實(shí)施例中優(yōu)選的，將標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)用戶臉部與智能終端的相對(duì)夾角默認(rèn)為O度，用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離用LO表示。作為另一實(shí)施方式，所述模型建立模塊305用于根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。該方式下用戶臉部特征模型的獲得是一個(gè)不斷累積學(xué)習(xí)的過(guò)程，這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程越長(zhǎng)，得到的用戶臉部特征模型越準(zhǔn)確。
[0122]所述處理模塊302的具體處理方式可為:將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，由于用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度為已知，因此可計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度；進(jìn)而根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。例如，若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。計(jì)算出臉部與智能終端的相對(duì)距離情況和相對(duì)角度情況具體方式可如下:
[0123]用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度；
[0124]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ；
[0125]計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0。
[0126]在本實(shí)施中，可設(shè)定所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。即當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI小于L0/2，或者當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al大于0-45度時(shí)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良，需要進(jìn)行提醒。
[0127]需要說(shuō)明的是，上述實(shí)現(xiàn)方式僅為本發(fā)明的一種參考計(jì)算方式，還可以為其他計(jì)算方式，并且為了提高準(zhǔn)確性，還可增加算法的復(fù)雜性。
[0128]所述提醒模塊303，用于當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。例如，當(dāng)檢測(cè)出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，可通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像提信號(hào)提醒用戶。
[0129]較佳的，本實(shí)施例的坐姿檢測(cè)與提醒裝置還包括:方位感知模塊304，該方位感知模塊304用于獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度。對(duì)應(yīng)的，所述處理模塊302還用于根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角；若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
[0130]通過(guò)上述第三實(shí)施例，特征采集模塊采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)；通過(guò)處理模塊將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；還結(jié)合感知模塊獲取智能終端的擺放角度信息，進(jìn)而獲得用戶臉部與水平面的角度以判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良；最后通過(guò)提醒模塊實(shí)現(xiàn)當(dāng)判斷出用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。本方案可結(jié)合智能終端的前置攝像頭和陀螺儀檢測(cè)用戶使用智能終端時(shí)坐姿好壞及用眼距離情況，若發(fā)現(xiàn)用戶坐姿不良，則提醒用戶，消除使用智能終端時(shí)坐姿不良對(duì)用戶身體帶來(lái)的影響。
[0131]以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來(lái)限定本發(fā)明之權(quán)利要求范圍，因此，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，包括: 通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)； 將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良； 當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述用戶臉部特征模型包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離； 所述臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括: 將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度； 根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括: 若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良之前，還包括: 獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度； 所述判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，還包括: 根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角； 若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)之前，還包括: 預(yù)先采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)之前，還包括: 根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度，包括: 用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度； 計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = LO*WO/ffl ； 計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0 ； 所述根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角，包括: 用a表示當(dāng)前智能終端的擺放角度，計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角 cl2 為:cl2 — ￡l+￡ll ο
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒方法，其特征在于，所述通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶，包括: 通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像提信號(hào)提醒用戶。
11.一種使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，包括: 特征采集模塊，用于通過(guò)智能終端的前置攝像頭采集用戶使用智能終端的臉部圖像，獲得該用戶當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的臉部特征數(shù)據(jù)； 處理模塊，用于將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良； 提醒模塊，用于當(dāng)用戶當(dāng)前坐姿不良時(shí)，通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述用戶臉部特征模型包括:臉部輪廓的寬度和高度，眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離，以及用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離； 所述臉部特征數(shù)據(jù)包括:臉部輪廓的寬度和高度，以及眼睛、鼻子、嘴巴之間的相對(duì)距離。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括: 將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度； 根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述根據(jù)所述相對(duì)距離和相對(duì)角度判斷用戶當(dāng)前坐姿是否不良，包括: 若所述相對(duì)距離于小于預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)，或者，若所述相對(duì)角度超出預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，還包括方位感知模塊，用于獲取智能終端的三維方位信息，計(jì)算智能終端當(dāng)前的擺放角度； 所述處理模塊，還用于根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角；若用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角超出預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)，判斷為用戶當(dāng)前坐姿不良。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，還包括: 模型建立模塊，用于預(yù)先采集標(biāo)準(zhǔn)坐姿時(shí)的用戶臉部圖像，建立用戶臉部特征模型。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，還包括: 模型建立模塊，用于根據(jù)采集的用戶使用智能終端時(shí)的歷史臉部圖像，學(xué)習(xí)得到用戶臉部特征模型。
18.根據(jù)權(quán)利要求15所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述將該臉部特性數(shù)據(jù)與預(yù)先建立的用戶臉部特征模型進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算出當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離和相對(duì)角度，包括: 用LO表示用戶臉部特征模型中用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離，WO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的寬度，HO表示用戶臉部特征模型中臉部輪廓的高度，Wl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的寬度，Hl表示當(dāng)前坐姿情況下臉部輪廓的高度； 計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)距離LI為:L1 = L0*W0/ffl ； 計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度al為:COsal = H1/H’，其中，相對(duì)距離為L(zhǎng)I時(shí)用戶臉部輪廓的理論高度H’ = H0*W1/W0 ； 所述根據(jù)用戶臉部與智能終端的相對(duì)角度、智能終端當(dāng)前的擺放角度計(jì)算出當(dāng)前坐姿對(duì)應(yīng)的用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角，包括: 用a表示當(dāng)前智能終端的擺放角度，計(jì)算當(dāng)前坐姿情況下用戶臉部與水平面的相對(duì)夾角 cl2 為:cl2 — ￡l+￡ll ο
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的距離標(biāo)準(zhǔn)為L(zhǎng)0/2，預(yù)設(shè)的相對(duì)角度標(biāo)準(zhǔn)為0-45度，預(yù)設(shè)的水平角度標(biāo)準(zhǔn)45-135度。
20.根據(jù)權(quán)利要求11所述的使用智能終端時(shí)的坐姿檢測(cè)與提醒裝置，其特征在于，所述通過(guò)智能終端發(fā)出提醒信號(hào)提醒用戶，包括: 通過(guò)智能終端輸出聲音信號(hào)和/或圖像信號(hào)提醒用戶。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104239860SQ201410459209
【公開日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月10日
【發(fā)明者】鄭發(fā), 鄭戰(zhàn)海 申請(qǐng)人:廣東小天才科技有限公司