一种姿势检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种姿势检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，高质量的夜间睡眠也变得越发重要。夜间睡觉时，一个好的睡姿可以提升睡眠舒适度，进而提升夜间睡眠质量。因此，用户每日夜间睡眠时的睡姿在睡眠质量分析中起到了关键性的作用。而如何正确检测用户夜间睡眠时的睡姿也成为要解决的首要问题。

现有技术中，人体的姿势检测方法主要存在数据处理过程复杂，并且夜晚光线较暗的情况下进行检测时，需要使用者需要佩戴相关记录设备，导致检测过程繁琐，且检测结果的准确性低。

发明内容

为了解决人体的姿势检测方法主要存在数据处理过程复杂，并且夜晚光线较暗的情况下进行检测时，需要使用者需要佩戴相关记录设备，导致检测过程繁琐，且检测结果的准确性低技术问题，本申请提供了一种姿势检测方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种姿势检测方法，其特征在于，包括：

采集当前环境的环境红外图像；

检测所述环境红外图像，得到所述环境红外图像中目标对象对应的中心点集合；

根据所述中心点集合确定所述目标对象关键部位的位置信息；

根据所述位置信息确定所述目标对象的姿势信息。

进一步的，所述检测所述环境红外图像，得到所述环境红外图像中目标对象对应的中心点集合，包括：

获取所述环境红外图像对应的热度信息；

按照所述热度信息对所述环境红外图像进行分割，得到多个子图像；

确定所述子图像的中心点以及所述中心点对应的第一热度值；

根据所述第一热度值确定所述目标对象的中心点集合。

进一步的，所述根据所述第一热度值确定所述目标对象的中心点集合，包括：

确定所述子图像中距离所述中心点小于预设距离的至少两个像素点，以及每个所述像素点对应的第二热度值；

当所述中心点的第一热度值大于每个所述像素点的第二热度值时，将所述中心点确认为有效中心点；

提取所述有效中心点的特征信息；

当所述特征信息与预设特征信息相匹配时，将所述有效中心点添加到所述中心点集合中，所述预设特征信息为所述目标对象关键部位的特征。

进一步的，所述根据所述中心点集合确定所述目标对象关键部位的位置信息，包括：

根据所述中心点集合确定目标对象的对象中心点；

根据所述对象中心点预测所述目标对象关键部位的候选区域，并确定所述候选区域的中心点；

对所述候选区域的中心点与所述中心点集合中各子图像对应的有效中心点进行匹配，得到目标中心点；

根据所述目标中心点得到所述关键部位的位置信息。

进一步的，所述方法还包括：

根据所述姿势信息确定调节装置对应的调节参数，所述调节装置用于调节所述目标对象的姿势；

控制所述调节装置按照所述调节参数对所述目标对象进行调节。

进一步的，所述方法还包括：

获取预设姿势信息与运行模式的对应关系；

根据所述对应关系确定所述所述姿势信息对应的目标运行模式；

控制智能家居设备按照所述目标运行模式运行。

进一步的，所述方法还包括：

获取预设时间内的历史姿势信息；

根据所述历史姿势信息生成所述目标对象对应的姿势检测报告；

对所述姿势检测报告进行分析，确定所述目标对象的姿势偏好；

获取所述姿势偏好对所述目标对象的健康影响程度；

当所述健康影响程度满足预设健康影响程度时，对所述目标对象执行提醒操作。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种姿势检测装置，包括：

获取模块，用于采集当前环境的环境红外图像；

检测模块，用于检测所述环境红外图像，得到所述环境红外图像中目标对象对应的中心点集合；

确定模块，用于根据所述中心点集合确定所述目标对象关键部位的位置信息；

处理模块，用于根据所述位置信息确定所述目标对象的姿势信息。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请公开的技术方案例如红外检测得到环境红外图像，能够实现在夜间进行姿势检测，不需要目标对象佩戴检测设备，同时还根据目标对象对应的中心点集合，从而确定目标对象的姿势信息，降低了数据处理过程的复杂度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种姿势检测方法的流程图；

图2为本申请另一实施例提供的一种姿势检测方法的流程图；

图3为本申请另一实施例提供的一种姿势检测方法的流程图；

图4为本申请另一实施例提供的一种姿势检测方法的流程图；

图5为本申请实施例提供的一种姿势检测装置的框图；

图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个类似的实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请实施例提供了一种姿势检测方法、装置、电子设备及存储介质。本发明实施例所提供的方法可以应用于任意需要的电子设备，例如，可以为服务器、终端等电子设备，在此不做具体限定，为描述方便，后续简称为电子设备。

根据本申请实施例的一方面，提供了一种姿势检测方法的方法实施例。图1为本申请实施例提供的一种姿势检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤S11，采集当前环境的环境红外图像；

在本申请实施例中，通过设置于室内的红外热成像系统对当前室内环境进行采集，得到环境红外图像。可以理解的，环境红外图像是热辐射成像，它是随着红外成像技术的出现而诞生的。

红外成像技术是一种热辐射信息探测技术，它是根据物体的红外辐射差异成像的，红外热成像系统能够把物体表面的自然发射的红外辐射分布转变为可见图像。由于不同物体或同一物体的不同部位通常具有不同的热辐射特性，如温差、发射率等，在进行热红外成像后，热红外图像中的物体因为其热辐射的差异而区别开来。

步骤S12，检测环境红外图像，得到环境红外图像中目标对象对应的中心点集合；

在本申请实施例中，检测环境红外图像，得到环境红外图像中目标对象对应的中心点集合，包括以下步骤A1-A4：

步骤A1，获取环境红外图像对应的热度信息；

在本申请实施例中，通过对环境红外图像进行处理，能够得到热度信息，热度信息是环境红外图像中的热度区域，以及热度区域中像素点的热度值，其中热度区域中包括目标对象，目标对象可以是用户。

步骤A2，按照热度信息对环境红外图像进行分割，得到多个子图像；

在本申请实施例中，可以按照热度区域对环境红外图像进行分割，从而得到多个子图像。例如，环境红外图像中包括目标对象时，按照热度区域对环境红外图像进行分割，从而能够得到多个子图像，其中多个子图像可以是目标对象的头部图像，肩部图像，腹部图像，腿部图像等等。

步骤A3，确定子图像的中心点以及中心点对应的第一热度值；

在本申请实施例中，可以将子图像输入预先训练好的神经网络模型，由神经网络模型输入子图像的中心点，同时结合之前得到的热度信息确定中心点的第一热度值。其中神经网络模型可以是Center Net网络模型。

步骤A4，根据第一热度值确定目标对象的中心点集合。

在本申请实施例中，步骤A4，根据第一热度值确定目标对象的中心点集合，包括以下步骤：

步骤A41，确定子图像中距离中心点小于预设距离的至少两个像素点，以及每个像素点对应的第二热度值；

在本申请实施例中，以子图像的中心点为圆心，预设距离为半径，确定中心点所处的范围，在该范围中随机选择至少两个像素点，并确定每个像素点对应的第二热度值。

步骤A42，当中心点的第一热度值大于每个像素点的第二热度值时，将中心点确认为有效中心点；

在本申请实施例中，当中心点的第一热度值大于每个选择的像素点的第二热度值时，则确认该中心点有效，并将该中心点作为有效中心点。

步骤A43，提取有效中心点的特征信息；

在本申请实施例中，有效中心点的特征信息可以是：热度值、微多普勒偏移，驱干带宽以及质心等等。

步骤A44，当特征信息与预设特征信息相匹配时，将有效中心点添加到中心点集合中，预设特征信息为目标对象的特征。

在本申请实施例中，由于存在多个子图像，因此将每个子图像中心点的特征信息与预设特征信息进行匹配，将特征信息与预设特征信息相匹配的有效中心点进行组合，得到中心点集合。其中预设特征信息为目标对象的特征信息。

在本申请实施例中通过提取中心点的特征信息，从而确定该中心点所在图像是否表示目标对象的关键部位。

步骤S13，根据中心点集合确定目标对象关键部位的位置信息；

在本申请实施例中，根据中心点集合确定目标对象关键部位的位置信息，包括以下步骤B1-B4：

步骤B1，根据中心点集合确定目标对象的对象中心点；

步骤B2，根据对象中心点预测目标对象关键部位的候选区域，并确定候选区域的中心点；

步骤B3，对候选区域的中心点与中心点集合中各子图像对应的有效中心点进行匹配，得到目标中心点；

步骤B4，根据目标中心点得到关键部位的位置信息。

在本申请实施例中，首先确定环境红外图像，再通过中值滤波对环境红外图像进行预处理，去除环境红外图像中多余的噪声；然后将处理好的红外图像输入至Center Net网络模型中，通过该网络模型将目标对象的对象中心点进行标记；然后基于所标记出的对象中心点预测该状态下人体关节的候选区域，并运用同样的方法获取候选区域的中心点，对候选区域的中心点与中心点集合中各子图像对应的有效中心点进行匹配，将匹配成功的中心点作为目标中心点。

作为一个示例，以用户的腿部为例，当中心点中包括大腿图像中心点，膝关节图像中心点、小腿图像中心点以及脚踝图像中心点时，可以根据将各个中心点与关键部位进行特征匹配，得到的匹配成功的中心点包括：大腿图像中心点，膝关节图像中心点以及小腿图像中心点，然后根据大腿图像中心点，膝关节图像中心点以及小腿图像中心点确定用户腿部的位置信息。

步骤S14，根据位置信息确定目标对象的姿势信息。

在本申请实施例中，根据各个关键部位的位置信息确定目标对象的姿势信息。例如：用户在处于睡眠状态，根据各个关键部位的位置信息确定用户的姿势信息，例如平躺姿势、侧卧姿势或蜷缩姿势。

本申请公开的技术方案例如红外检测得到环境红外图像，能够实现在夜间进行姿势检测，不需要目标对象佩戴检测设备，同时还根据目标对象对应的中心点集合，从而确定目标对象的姿势信息，降低了数据处理过程的复杂度。

图2为本申请实施例提供的一种姿势检测方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S21，根据姿势信息确定调节装置对应的调节参数，调节装置用于调节目标对象的姿势；

在本申请实施例中，通过检测姿势信息确定目标对象是否处于睡眠状态，当目标对象处于睡眠状态时，确定目标对象的姿势是否需要调整，当目标对象的姿势需要调整时，根据姿势信息确定调节装置对应的调节参数，其中调节装置可以是枕头、床垫等等。

其中，根据姿势信息确定调节装置对应的调节参数包括：通过获取姿势信息与调节参数对应关系表，根据对应关系表确定姿势信息对应调节装置的调节参数。

作为一个示例：根据姿势信息确定目标对象的头部需要垫高，此时需要对枕头进行充气，从而调整枕头的高度。

步骤S22，控制调节装置按照调节参数对目标对象的姿势进行调节。

在本申请实施例中，在确定调节参数后，生成调节指令，将调节指令发送至调节设备，由调节设备按照调节参数对目标对象的姿势进行调节。

在本申请实施例中，当用户在睡眠状态时，通过用户的姿势信息进行调整，从而有利益使用户保持健康的睡姿。

图3为本申请实施例提供的一种姿势检测方法的流程图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S31，获取预设姿势信息与运行模式的对应关系；

在本申请实施例中，预设姿势信息与运行模式的对应关系，可以是根据用户的行为信息获取，也可以是由用户自行设置。

作为一个示例，当用户处于睡眠状态，且睡姿为蜷缩姿势时，监测用户是否在清醒后存在调节智能家居设备的行为，当用户存在调节智能家居设备的行为时，此时记录智能家居设备的运行模式，并对该运行模式以及睡姿同时进行记录，从而得到对应关系。其中，智能家居设备可以是空调、空气净化器等等。

作为一个示例，当用户处于活动状态，且姿势为盘腿姿势时，检测用户是否存在调节智能家居设备的行为，当用户存在调节智能家居设备的行为时，此时记录智能家居设备的运行模式，并对该运行模式以及睡姿同时进行记录，从而得到对应关系。其中，智能家居设备可以是空调、空气净化器等等。

步骤S32，根据对应关系确定姿势信息对应的目标运行模式；

在本申请实施例中，查询对应关系，当对应关系中存在姿势信息对应的运行模式时，将姿势信息对应的运行模式确认为目标运行模式。

步骤S33，控制智能家居设备按照目标运行模式运行。

在本申请实施例中，通过根据用户的姿势信息及时对智能家居设备进行控制，能够为用户提供更好的环境，增加用户的舒适感。

图4为本申请实施例提供的一种姿势检测方法的流程图，如图4所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤S41，获取预设时间内的历史姿势信息；

在本申请实施例中，预设时间内的历史姿势信息可以是用户自行设置的时间段。也可以是用户设置的固定时间长度，每经过该时间长度就统计该时间长度内的历史姿势信息。

作为一个示例，例如当前时间为7:00，用户设置的固定时间长度为8小时，此时预设时间为23:00-7:00。

步骤S42，根据历史姿势信息生成目标对象对应的姿势检测报告；

在本申请实施例中，姿势检测报告包括：目标对象在预设时间内的姿势信息，以及每个姿势信息对应的持续时长。

作为一个示例，姿势检测报告包括：23:00-1:00—平躺姿势，1:00-4:00—侧躺姿势，4:00-7:00—侧趴姿势。

步骤S43，对姿势检测报告进行分析，确定目标对象的姿势偏好；

在本申请实施例中，对姿势检测报告进行分析，可以是统计目标对象各个姿势对应的时长，将时长满足预设条件的姿势作为姿势偏好，其中时长满足预设条件可以是：时长大于预设时长，或者对各个姿势对应时长进行排名，将排名最高的时长视为满足预设条件。

步骤S44，获取姿势偏好对目标对象的健康影响程度；

在本申请实施例中，首先查询姿势偏好的影响，例如：用户在睡觉时的姿势偏好为侧趴姿势，确定侧趴姿势对应的影响包括：“首先会对胃肠道产生大的影响，因为侧趴睡觉由于重力作用往往会出现胃胀和肠道脏器。另外侧趴睡觉往往也会压迫到一定的神经血管，而引起全身乏力疼痛等等表现。”

然后对上述影响进行分析，确定该姿势的影响层面，根据影响成呢面从而确定影响程度。以上述影响为例，影响层面包括：胃肠影响以及神经血管影响两个层面，因此健康影响程度为二级。

步骤S45，当健康影响程度满足预设健康影响程度时，对目标对象执行提醒操作。

在本申请实施例中，预设健康影响程度可以是用户自行设置。以上述实施例继续说明，当预设健康影响程度为一级时，此时健康影响程度满足预设健康影响程度，从而执行提醒操作，提醒操作可以是生成健康影响报告，也可以向用户发送语音提醒。

图5为本申请实施例提供的一种姿势检测装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图5所示，该装置包括：

采集模块51，用于采集当前环境的环境红外图像；

检测模块52，用于检测所述环境红外图像，得到所述环境红外图像中目标对象对应的中心点集合；

确定模块53，用于根据所述中心点集合确定所述目标对象关键部位的位置信息；

处理模块54，用于根据所述位置信息确定所述目标对象的姿势信息。

在本申请实施例中，检测模块52，包括：

处理子模块，用于获取环境红外图像对应的热度信息；

分割子模块，用于按照热度信息对环境红外图像进行分割，得到多个子图像；

获取子模块，用于确定子图像的中心点以及中心点对应的第一热度值；

确定子模块，用于根据第一热度值确定目标对象的中心点集合。

在本申请实施例中，确定子模块，用于确定所述子图像中距离所述中心点小于预设距离的至少两个像素点，以及每个所述像素点对应的第二热度值；当所述中心点的第一热度值大于每个所述像素点的第二热度值时，将所述中心点确认为有效中心点；提取所述有效中心点的特征信息；当所述特征信息与预设特征信息相匹配时，将所述有效中心点添加到所述中心点集合中，所述预设特征信息为所述目标对象关键部位的特征。

在本申请实施例中，确定模块53，用于根据所述中心点集合确定目标对象的对象中心点；根据所述对象中心点预测所述目标对象关键部位的候选区域，并确定所述候选区域的中心点；对所述候选区域的中心点与所述中心点集合中各子图像对应的有效中心点进行匹配，得到目标中心点；根据所述目标中心点得到所述关键部位的位置信息。

在本申请实施例中，装置还包括：调节模块，用于根据所述姿势信息确定调节装置对应的调节参数，所述调节装置用于调节所述目标对象的姿势；控制所述调节装置按照所述调节参数对所述目标对象进行调节。

在本申请实施例中，装置还包括：控制模块，获取预设姿势信息与运行模式的对应关系；根据所述对应关系确定所述所述姿势信息对应的目标运行模式；控制智能家居设备按照所述目标运行模式运行。

在本申请实施例中，装置还包括：提示模块，用于获取预设时间内的历史姿势信息；根据所述历史姿势信息生成所述目标对象对应的姿势检测报告；对所述姿势检测报告进行分析，确定所述目标对象的姿势偏好；获取所述姿势偏好对所述目标对象的健康影响程度；当所述健康影响程度满足预设健康影响程度时，对所述目标对象执行提醒操作。

本申请实施例还提供一种电子设备，如图6所示，电子设备可以包括：处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信。

存储器1503，用于存放计算机程序；

处理器1501，用于执行存储器1503上所存放的计算机程序时，实现上述实施例的步骤。

上述终端提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述终端与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的姿势检测方法。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的姿势检测方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk)等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。