坐姿监测方法、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及人体姿态检测技术领域，尤其涉及一种坐姿监测方法、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.据调查学前儿童平均每天看一小时以上比例达80％，小学生达70％。儿童是家庭中电视使用的重要一部分，但是由于自我控制能力差和认知不成熟，使之在观看电视的过程中会保持一些舒服、但不利健康发育的错误姿势观看电视，长此以往就会对儿童的视力与体态发育产生很严重的影响。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种坐姿监测方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决儿童在观看电视期间由于错误姿态可能会对其视力和体态发育产生不良影响的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种坐姿监测方法，所述坐姿监测方法包括以下步骤：
6.采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；
7.根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；
8.将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；
9.基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。
10.进一步的，所述预设人体标准坐姿基于所述人体图像数据生成，所述姿态偏离度包括第一偏离度和第二偏离度，所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤包括：
11.基于所述目标人体的预设基础节点将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿叠加；
12.基于所述当前姿态中各所述人体节点相对于所述预设人体标准坐姿中对应各所述人体节点的位置偏量生成所述第一偏离度；
13.提取所述当前姿态中的颈关节点、左髋关节点和右髋关节点生成第一坐姿三角；
14.提取所述预设人体标准坐姿中的颈关节点、左髋关节点和右髋关节点生成第二坐姿三角；
15.将所述第一坐姿三角与所述第二坐姿三角进行比对生成所述第二偏离度。
16.进一步的，所述将所述第一坐姿三角与所述第二坐姿三角进行比对生成所述第二偏离度的步骤包括：
17.将所述第一坐姿三角中的颈部节点与所述第一坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第一边长；
18.将所述第二坐姿三角中的颈部节点与所述第二坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第二边长；
19.基于所述第一边长和第二边长得到边长偏差量；
20.基于所述第一坐姿三角的面积与所述第二坐姿三角的面积得到面积偏差量；
21.基于所述边长偏差量和所述面积偏差量生成所述第二偏离度。
22.进一步的，所述姿态偏离度还包括第三偏离度，所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤包括：
23.将所述当前姿态中的头部节点和腹部节点连接生成姿态向量；
24.将所述预设人体标准坐姿中头部节点和腹部节点连接生成标准坐姿向量；
25.基于所述姿态向量与所述标准坐姿向量之间的夹角生成第三偏离度。
26.进一步的，所述基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准的步骤包括：
27.将所述第一偏离度、所述第二偏离度和所述第三偏离度之间的和值与预设偏离度阈值进行比较；
28.当所述和值大于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态不标准；
29.当所述和值小于或者等于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态标准。
30.进一步的，所述输出坐姿有误的提示信息的步骤包括：
31.将显示界面的当前画面暂定，其中，所述当前画面为所述目标人体的关注区；
32.将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿在所述显示界面上分区显示，并输出坐姿有误的语音提示。
33.进一步的，在所述采集目标人体的人体图像数据的步骤之前，所述方法包括：
34.当处于全屏播放状态时，采集目标人体的脸部图像；
35.基于所述脸部图像进行人脸识别，以判断所述目标人体是否为儿童；
36.当判定所述目标人体为儿童时，开启坐姿监测，执行所述采集目标人体的人体图像数据的步骤。
37.进一步的，在所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤之前，所述方法包括：
38.将所述当前姿态中的预设中心节点所处的水平面作为基准水平面；
39.基于所述当前姿态中各所述人体节点与所述基准水平面的垂直距离生成所述目标人体的水平值；
40.当所述水平值小于预设水平阈值时，判定所述目标人体处于躺姿状态，执行所述输出坐姿有误的提示信息的步骤。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种坐姿监测设备，所述坐姿监测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的坐姿监测程序，所述坐姿监测程序被所述处理器执行时实现如上述的坐姿监测方法的步骤。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有坐姿监测程序，所述坐姿监测程序被处理器执行时实现如上述的坐姿监测方法的步骤。
43.本发明实施例提出的一种坐姿监测方法、设备及计算机可读存储介质，采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。即通过摄像头采集用户观看电视时的人图像数据，根据图像数据监测用户当前观看电视的姿态，并将用户的姿态与标准的坐姿进行比对，判断用户观看电视的姿态是否正确，当不正确时给予提示。从而避免儿童在观看电视期间错误坐姿导致视力下降和影响体态发育的问题。
附图说明
44.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
45.图2为本发明坐姿监测方法中的第一实施例的流程示意图；
46.图3为本发明坐姿监测方法中的第二实施例的流程示意图；
47.图4为本发明坐姿监测方法中的人体节点姿态图；
48.图5为本发明坐姿监测方法中的预设人体标准坐姿图；
49.图6为本发明坐姿监测方法中的当前姿态与预设人体标准坐姿叠加示意图；
50.图7为本发明坐姿监测方法中的为坐姿三角图；
51.图8为本发明坐姿监测方法中的人体节点平面侧视示意图；
52.图9为本发明坐姿监测方法中的提示画面图；
53.图10为本发明坐姿监测方法中的人体节点躺姿图。
54.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
55.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
56.本发明实施例的主要解决方案是：采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。
57.由于儿童在观看电视期间由于错误姿态可能会对其视力和体态发育产生不良影响的技术问题。
58.本发明提供一种解决方案，通过摄像头采集用户观看电视时的人图像数据，根据图像数据监测用户当前观看电视的姿态，并将用户的姿态与标准的坐姿进行比对，判断用户观看电视的姿态是否正确，当不正确时给予提示。从而避免儿童在观看电视期间错误坐姿导致视力下降和影响体态发育的问题。
59.如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
60.本发明实施例设备可以是电视机，也可以是pc、智能手机、平板电脑、便携计算机等具有显示功能的电子终端设备。
61.如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
62.可选地，设备还可以包括摄像头、rf(radio frequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
63.本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
64.如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及坐姿监测程序。
65.在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，并执行以下操作：
66.采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；
67.根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；
68.将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；
69.基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。
70.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
71.所述预设人体标准坐姿基于所述人体图像数据生成，所述姿态偏离度包括第一偏离度和第二偏离度，所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤包括：
72.基于所述目标人体的预设基础节点将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿叠加；
73.基于所述当前姿态中各所述人体节点相对于所述预设人体标准坐姿中对应各所述人体节点的位置偏量生成所述第一偏离度；
74.提取所述当前姿态中的颈关节点、左髋关节点和右髋关节点生成第一坐姿三角；
75.提取所述预设人体标准坐姿中的颈关节点、左髋关节点和右髋关节点生成第二坐姿三角；
76.将所述第一坐姿三角与所述第二坐姿三角进行比对生成所述第二偏离度。
77.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下
操作：
78.所述将所述第一坐姿三角与所述第二坐姿三角进行比对生成所述第二偏离度的步骤包括：
79.将所述第一坐姿三角中的颈部节点与所述第一坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第一边长；
80.将所述第二坐姿三角中的颈部节点与所述第二坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第二边长；
81.基于所述第一边长和第二边长得到边长偏差量；
82.基于所述第一坐姿三角的面积与所述第二坐姿三角的面积得到面积偏差量；
83.基于所述边长偏差量和所述面积偏差量生成所述第二偏离度。
84.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
85.所述姿态偏离度还包括第三偏离度，所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤包括：
86.将所述当前姿态中的头部节点和腹部节点连接生成姿态向量；
87.将所述预设人体标准坐姿中头部节点和腹部节点连接生成标准坐姿向量；
88.基于所述姿态向量与所述标准坐姿向量之间的夹角生成第三偏离度。
89.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
90.所述基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准的步骤包括：
91.将所述第一偏离度、所述第二偏离度和所述第三偏离度之间的和值与预设偏离度阈值进行比较；
92.当所述和值大于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态不标准；
93.当所述和值小于或者等于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态标准。
94.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
95.所述输出坐姿有误的提示信息的步骤包括：
96.将显示界面的当前画面暂定，其中，所述当前画面为所述目标人体的关注区；
97.将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿在所述显示界面上分区显示，并输出坐姿有误的语音提示。
98.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
99.在所述采集目标人体的人体图像数据的步骤之前，所述方法包括：
100.当处于全屏播放状态时，采集目标人体的脸部图像；
101.基于所述脸部图像进行人脸识别，以判断所述目标人体是否为儿童；
102.当判定所述目标人体为儿童时，开启坐姿监测，执行所述采集目标人体的人体图像数据的步骤。
103.进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的坐姿监测程序，还执行以下操作：
104.在所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤之前，所述方法包括：
105.将所述当前姿态中的预设中心节点所处的水平面作为基准水平面；
106.基于所述当前姿态中各所述人体节点与所述基准水平面的垂直距离生成所述目标人体的水平值；
107.当所述水平值小于预设水平阈值时，判定所述目标人体处于躺姿状态，执行所述输出坐姿有误的提示信息的步骤。
108.参照图2，本发明坐姿监测方法中的第一实施例提，所述坐姿监测方法包括：
109.步骤s10，采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；
110.在本实施例中，实施主体为电视机，此外其他具有显示功能的设备也可以作为执行主体。电视机上配置有摄像头，优选为3d(3dimensions，三维)双目摄像头，可从多角度(包括深度)获取目标人体的图像数据，便于人体当前姿态的生成。通过摄像头采集目标人体的人体图像数据，而目标人体可为观看电视机的用户。图像识别算法对人体图像数据进行人体节点提取，例如动态骨骼动作识别的st-gcn(时空图卷积网络模型)算法。上述人体节点可以是人体骨骼关节点(如髋关节节点、肩关节节点等)也可以人体部位节点(如腹部节点、胸部节点和头部节点等)。而提取到的人体节点的位置分布可以反映出人体姿态。如图4所示的人体节点姿态图，可以理解是，图4中的人体节点的采集点也可由技术人员根据实际需求设置，此处不在赘述。
111.进一步的，在所述采集目标人体的人体图像数据的步骤之前，所述方法包括：当处于全屏播放状态时，采集目标人体的脸部图像；基于所述脸部图像进行人脸识别，以判断所述目标人体是否为儿童；当判定所述目标人体为儿童时，开启坐姿监测，执行所述采集目标人体的人体图像数据的步骤。
112.具体的，为确保电视机的坐姿监测功能具有针对性，在开启坐姿监测前，首先判断当前电视机显示画面是否为全屏播放状态，当判定是全屏播放状态后，再通过摄像头采集目标人体的脸部图像，基于人脸识别技术判断目标人体是否儿童，目前脸识别技术较为成熟，例如，可将不同儿童和成人的脸部图像标记属性(儿童或者成人)作为训练样本输入至人脸识别算法进行训练，从而得到识别儿童的人脸识别算法，具体过程，此处不再赘述。当判定正在观看的电视的用户(目标人体)为儿童时，则开启坐姿监测功能执行上述采集目标人体的人体图像的步骤。
113.步骤s20，根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；
114.具体的，采集到的各人体节点还包括表示其空间位置的三维坐标数据，该坐标系可以是基于采集人体图像的摄像头得到。将采集到的各人体节点基于人体结构连接，得到如图4所示由人体节点构成的姿态图。以反应出目标人体的实时姿态。
115.步骤s30，将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；
116.进一步的，所述预设人体标准坐姿基于所述人体图像数据生成，所述姿态偏离度包括第一偏离度和第二偏离度，基于所述目标人体的预设基础节点将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿叠加；基于所述当前姿态中各所述人体节点相对于所述预设人体标准坐姿中对应各所述人体节点的位置偏量生成所述第一偏离度；提取所述当前姿态中的颈关节
点、左髋关节点和右髋关节点生成第一坐姿三角；提取所述预设人体标准坐姿中的颈关节点、左髋关节点和右髋关节点生成第二坐姿三角；将所述第一坐姿三角与所述第二坐姿三角进行比对生成所述第二偏离度。
117.具体的，预设人体标准坐姿为基于所述人体图像数据生成，可以理解是，由于不同目标人体存在有差异性，因此，若使用统一的标准坐姿，将可能会对判定结果产生影响。当基于人体图像数据对人体节点进行提取后，再套用标准坐姿模板，从而生成与目标人体对应的预设人体标准坐姿，如图5所述预设人体标准坐姿图，图5中人体节点包括了节点1至节点16。将目标人体的当前姿态与预设人体标准坐姿进行对比。将当前姿态中的各个人体节点与预设人体标准坐姿中对应的各个人体节点进行比对，即将当前姿态和标准姿态中相同节点的位置进行比对，其中，位置即为节点在三维坐标系中的坐标数据。如图6所示的当前姿态与预设人体标准坐姿叠加示意图，需要说明的是，为使得附图表述更加清楚，对图6中各人体节点标号名称进行简写，即图6中标号1至16分别与图5中标号节点1至及节点16对应，例如图6中的标号1和图5中标号节点1对应且指代相同的人体节点，同时在后续的附图中也对人体节点的标号进行了简写，此处不再赘述。图6中虚线为当前坐姿，实线为预设人体标准坐姿，图中节点3、节点1和节点4为预设基础节点(节点3、节点1和节点4分别为，右髋部节点、臀部节点和左髋部节点，通常情况下右髋部节点、臀部节点和左髋部节点之间相对位置在目标人体变换姿态时相对位置是不变的，因此，将其作为预设基础节点)，基于基础节点将当前坐姿和预设人体标准坐姿进行叠加，再比对各人节点的位置偏量。位置偏量可基于相同节点在两种人体节点图中的坐标数据计算距离得到，如图中节点10，基于当前坐姿的节点坐标与预设人体标准坐姿的节点坐标计算空间距离得到节点10的位置偏量，将各节点的位置偏量与对应的权重系数相乘即可得到当前姿势的总位置偏量，各节点的权重系数和对应节点与预设中心节点(可参考图10)在人体节点图(当前姿势或者预设人体标准坐姿，由于目标人体是固定的，因此，任意两节点间连接长度在当前姿势或者标准坐姿中是相同的)中的连接长度成反比。例如，节点15(或者节点13)与预设中心节点(节点1)之间连接长度较长，其权重系也就较小对应对总位置偏量的影响也较小。得到的总位置偏量即为第一偏离度。
118.参考图7，为坐姿三角图，从预设人体标准坐姿中提取颈关节点、左髋关节点和右髋关节点(分别对应预设人体标准坐姿中节点5、节点4和节点3)生成第二坐姿三角(预设人体标准坐姿中阴影三角型)，从当前姿态中提取颈关节点、左髋关节点和右髋关节点(分别对当前姿态中节点5、节点4和节点3)生成第一坐姿三角。将第一坐姿三角和第二坐姿三角进行比较从而得到第二偏离度。
119.进一步的，将所述第一坐姿三角中的颈部节点与所述第一坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第一边长；将所述第二坐姿三角中的颈部节点与所述第二坐姿三角中的左髋部节点或右髋部节点之间的连线作为第二边长；基于所述第一边长和第二边长得到边长偏差量；基于所述第一坐姿三角的面积与所述第二坐姿三角的面积得到面积偏差量；基于所述边长偏差量和所述面积偏差量生成所述第二偏离度。
120.可以理解的是，正常情况下人体为对称结构，在标准坐姿下第二坐姿三角实际为等腰三角形，因此，可任意选择两等边中的一个作为第二边长(颈部节点与左髋部节点之间连线和颈部节点与右髋部节点之间的连线中的任意一个)。而在第一坐姿三角由于目标人
体的姿势是随机的，第一坐姿三角为非等腰三角型的可能性更高，即颈部节点(当前坐姿的节点5)和左髋部节点(当前坐姿的节点4)的连线与颈部节点和右髋部节点(当前坐姿的节点3)的连线并不相等，但得到的两条连线对应的边长均可反映目标人体的倾斜的程度(人体左右方向上倾斜程度)，因此可任意选择一条作为第一边长。将第一边长和第二边长对比得到边长偏差量，边长偏差量＝a∣第一边长－第二边长∣。面积偏差量＝b∣第一坐姿三角的面积－第二坐姿三角的面积∣。式中，a为权重系数，可由技术人员基于实际情况设置。需要说明的是，第一坐姿三角的面积可反映出目标人体躯干的弯曲程度，例如，若目标人体的背部处于向后或者向前弯曲的状态时，第一坐姿三角的面积将会小于第二坐姿三角的面积，且弯曲程度越大则第一坐姿三角的面积就越小。将边长偏差量和面积偏差量相加得到所述第二偏离度。
121.进一步的，所述姿态偏离度还包括第三偏离度，所述将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度的步骤包括：将所述当前姿态中的头部节点和腹部节点连接生成姿态向量；将所述预设人体标准坐姿中头部节点和腹部节点连接生成标准坐姿向量；基于所述姿态向量与所述标准坐姿向量之间的夹角生成第三偏离度。
122.具体的，如图8所示人体节点平面侧视示意图，图中虚线为当前姿态，实线为预设人体标准坐姿。将当前姿态中的头部节点和腹部节点连接生成姿态向量，将预设人体标准坐姿中的头部节点和腹部节点连接生成标准坐姿向量，将姿态向量与标准坐姿向量之间的夹角α作为第三偏离度。需要说明的是，图8所示二维平面示意图，在实际应用过程中，姿态向量与标准坐姿向量为三维空间向量，同理夹角α为空间向量的夹角。
123.步骤s40，基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。
124.进一步的，所述基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准的步骤包括：将所述第一偏离度、所述第二偏离度和所述第三偏离度之间的和值与预设偏离度阈值进行比较；当所述和值大于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态不标准；当所述和值小于或者等于所述预设偏离度时，判定所述当前姿态标准。
125.具体的，将第一偏离度、第二偏离度和第三偏离度之间的和值与预设偏离度阈值进行比较，若和值大于预设偏离度阈值，则可判定目标人体当前姿态(坐姿)不标准，反之，则判定目标人体当前姿态(坐姿)标准。其中，预设偏离度阈值可由技术人员根据监测的灵敏需求进行调整。
126.进一步的，当判定所述当前姿态不标准时，将显示界面的当前画面暂定，其中，所述当前画面为所述目标人体的关注区；将所述当前姿态与所述预设人体标准坐姿在所述显示界面上分区显示，并输出坐姿有误的语音提示。
127.具体的，在判定目标人体当前姿态不标准并超过预设时长后(如判定当前姿态不标准超过30s)，将暂定电视机的画面播放，从而中断儿童(目标人体)观看电视机的画面。并在电视机上将当前姿态与预设人体标准坐姿分区展示，如图9所示的提示画面图，当前姿态为图中“你的姿势”，预设人体标准坐姿为图中“正确姿势”，从而便于儿童基于自身姿势进行调整。同时输出语音提示，如“小朋友，请坐正身体哦～”，当判定目标人体当前姿态标准后，则继续播放画面，并进行语音提示“小朋友，你的坐姿很棒哦！”。若超过预设时长(30s)依然监测到目标人体当前姿态不标准，则进行语音提示“坐姿纠正后才可以继续收看哦”。
128.在本实施例中，采集目标人体的人体图像数据，基于所述人体图像数据进行人体节点提取；根据所述人体节点生成所述目标人体的当前姿态；将所述当前姿态与预设人体标准坐姿进行比对生成姿态偏离度；基于所述姿态偏离度判断所述当前姿态是否标准，当判定所述当前姿态不标准时，输出坐姿有误的提示信息。即通过摄像头采集用户观看电视时的人图像数据，根据图像数据监测用户当前观看电视的姿态，并将用户的姿态与标准的坐姿进行比对，判断用户观看电视的姿态是否正确，当不正确时给予提示。从而避免儿童在观看电视期间错误坐姿导致视力下降和影响体态发育的问题。
129.参照图3，基于本发明坐姿监测方法的第一实施例提出本发明坐姿监测方法的第二实施例：
130.在步骤s30之前，所述坐姿监测方法包括：
131.步骤s210，将所述当前姿态中的预设中心节点所处的水平面作为基准水平面；
132.步骤s220，基于所述当前姿态中各所述人体节点与所述基准水平面的垂直距离生成所述目标人体的水平值；
133.步骤s230，当所述水平值小于预设水平阈值时，判定所述目标人体处于躺姿状态，执行所述输出坐姿有误的提示信息的步骤。
134.具体的，在将目标人体的当前姿态与预设人体标准坐姿进行对比的步骤之前，将基于目标人体的当前姿态进行初步的检测。如图10所示的人体节点躺姿图，图中基准水平面为图中预设中心节点所处的水平面。计算其他各人体节点与基准水平面之间的垂直距离，并将各人体节点的垂直距离和作为目标人体的水平值，当水平值越小，则表示目标人体处于躺姿可能性越大。当水平值小于预设水平阈值时，判定目标人体处于躺姿状态，且在判定为躺姿状态后直接执行输出坐姿有误的提示信息的步骤。反之，则将目标人体的当前姿态与预设人体标准坐姿进行对比，判断目标人体的坐姿是否正确。可以理解的是，本实施例中，首先会区分目标人体为躺姿还是坐姿，当处于躺姿时直接输出提示信息，若为坐姿再进一步判断目标人体坐姿是否标准。避免将躺姿的当前姿态与预设人体标准坐姿进行详细比较，减少计算过程，加快坐姿监测的检测速度。
135.此外，本实施例还提供一种坐姿监测设备，所述坐姿监测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的坐姿监测程序，所述坐姿监测程序被所述处理器执行时实现如上述的坐姿监测方法的步骤。
136.本发明坐姿监测设备具体实施方式与上述坐姿监测设备的防脱落方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
137.此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有坐姿监测程序，所述坐姿监测程序被处理器执行时实现如上述的坐姿监测方法的步骤。
138.本发明介质具体实施方式与上述坐姿监测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
139.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该
要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
140.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
141.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，电视机，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
142.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。