CN111345928B - 头部姿势监测方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种头部姿势监测方法、头部姿势监测装置、电子设备以及计算机可读存储介质；涉及图像处理技术领域。所述头部姿势监测方法包括：获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势。本公开可以避免头部图像拍摄角度不同时，使用统一监测阈值造成的监测结果不准确的问题。

Description

头部姿势监测方法及装置、存储介质、电子设备

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种头部姿势监测方法、头部姿势监测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的不断发展，越来越多的人群需要进行长时间的伏案工作或者学习。在长期伏案的过程中，人们往往会不自觉的出现非正常坐姿。例如，学生在读书过程中，可能会低头拉近与书本之间的距离。这种低头的姿势常常会引起颈椎病、视力下降等问题。

为了避免出现长期的非正常姿势，研究人员开发了各种用于矫正坐姿的装置。由于头部姿势是正常生活中常常需要的姿势，因此上述矫正坐姿的装置往往对头部姿势并无限制。

然而，在伏案状态下，头部的非正常姿势对颈椎病、视力下降等问题有很大的影响。因此，对头部姿势的监测是非常必要的。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种头部姿势监测方法、头部姿势监测装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而在一定程度上避免头部图像拍摄角度不同时，使用统一监测阈值造成的监测结果不准确的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种头部姿势监测方法，应用于具有摄像功能的终端设备，包括：

获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；

通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；

根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势。

可选的，所述预设参数包括预设监测范围和预设监测参数；

所述根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

在所述倾斜角度不属于预设监测范围时，设定所述头部图像对应的监测阈值为预设监测阈值；

在所述倾斜角度属于预设监测范围时，根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值。

可选的，所述预设监测参数包括预设修正值、初始偏置值和预设斜率；

所述根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

根据所述倾斜角度在所述预设修正值中确定对应的目标修正值；

根据所述目标修正值对所述初始偏置值进行修正，得到最终偏置值；

根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值。

可选的，所述根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值，包括：

计算所述倾斜角度和所述预设斜率的乘积得到未修正参数；

将所述未修正参数与所述最终偏置值之和配置为所述监测阈值。

可选的，所述倾斜角度包括所述终端设备与水平面的夹角；

所述根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势，包括：

在所述特征值小于所述监测阈值，确定所述用户的头部姿势处于非正常状态；

在所述特征值大于等于所述监测阈值时，确定所述用户的头部姿势处于正常状态。

可选的，所述方法还包括：

在确定所述用户的头部姿势处于非正常状态时，向用户发出非正常姿势警告。

可选的，所述获取所述头部图像对应的特征值，包括：

提取所述头部图像中与非正常姿势相关的特征，并对所述特征进行降维处理，得到所述头部图像对应的特征值。

根据本公开的第二方面，提供一种头部姿势监测装置，应用于具有摄像功能的终端设备，包括：

角度计算模块，用于获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；

图像获取模块，用于通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；

阈值确定模块，用于根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

姿势判断模块，用于获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法。

本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：

在本公开的一示例实施方式所提供的头部姿势监测方法中，通过获取终端设备的设备参数确定当前终端设备的倾斜角度，同时在该倾斜角度下通过终端设备获取用户的头部图像；分别根据头部图像获取对应的特征值，根据倾斜角度和预设参数确定针对该头部图像的监测阈值，进而可以根据特征值和监测阈值能够确定用户的头部姿势。本公开所述的方法，可以通过终端设备的倾斜角度和预设参数计算出适用于终端设备当前状态的监测阈值，进而对当前状态下拍摄的头部图像进行更加准确的监测，避免头部图像拍摄角度不同时，使用统一监测阈值造成的监测结果不准确的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

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，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种头部姿势监测方法及装置的示例性***架构的示意图；

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机***的结构示意图；

图3示出了一种需要进行头部姿势监测的应用场景；

图4示意性示出了根据本公开的一个实施例的头部姿势监测方法的流程图；

图5示意性示出了根据本公开的一个实施例的根据预设参数和倾斜角度确定头部图像对应的监测阈值的方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开的一个实施例的根据预设监测参数和倾斜角度确定头部图像对应的监测阈值的方法的流程图；

图7示意性示出了根据本公开的一个实施例的根据倾斜角度、预设斜率和最终偏置值计算监测阈值的方法的流程图；

图8示意性示出了根据本公开的一个实施例的根据特征值和监测阈值确定用户的头部姿势的方法的流程图；

图9示意性示出了根据本公开的一个实施例的另一种确定监测阈值的方法的流程图；

图10示出了在手机倾斜角度为65°时，手机获取用户头部图像的场景；

图11示出了在手机倾斜角度为75°时，手机获取用户头部图像的场景；

图12示意性示出了根据本公开的一个实施例的另一种头部姿势监测方法的流程图；

图13示意性示出了根据本公开的一个实施例的头部姿势监测装置的框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

图1示出了可以应用本公开实施例的一种头部姿势监测方法及装置的示例性应用环境的***架构的示意图。

如图1所示，***架构100可以包括终端设备101、102、103中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等等。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

本公开实施例所提供的头部姿势监测方法一般由终端设备101、102、103执行，相应地，头部姿势监测装置一般设置于终端设备101、102、103。但本领域技术人员容易理解的是，本公开实施例所提供的头部姿势监测方法也可以由服务器105执行，相应的，头部姿势监测装置也可以设置于服务器105中，本示例性实施例中对此不做特殊限定。举例而言，在一种示例性实施例中，可以是用户通过终端设备101、102、103将获取设备参数和头部图像上传至服务器105，服务器105通过本公开实施例所提供的头部姿势监测方法对设备参数和头部图像进行处理，确定用户的头部姿势后，再将处理结果发送至终端设备101、102、103等。

图2示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机***的结构示意图。

需要说明的是，图2示出的电子设备的计算机***200仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图2所示，计算机***200包括中央处理单元(CPU)201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)202中的程序或者从存储部分208加载到随机访问存储器(RAM)203中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 203中，还存储有***操作所需的各种程序和数据。CPU201、ROM 202以及RAM 203通过总线204彼此相连。输入/输出(I/O)接口205也连接至总线204。

以下部件连接至I/O接口205：包括键盘、鼠标等的输入部分206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分207；包括硬盘等的存储部分208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分209。通信部分209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器210也根据需要连接至I/O接口205。可拆卸介质211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分208。

特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)201执行时，执行本申请的方法和装置中限定的各种功能。在一些实施例中，计算机***200还可以包括AI(ArtificialIntelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图4～图9以及图12所示的各个步骤等。

本公开实施例提供了一种头部姿势监测方法，该方法是基于云技术实现的。云技术(Cloud technology)基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络***的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台***进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的***后盾支撑，只能通过云计算来实现。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位***、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

云物联(Cloud IOT)旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接受的指令连入互联网中，真正实现网络化，并通过云计算技术实现海量数据存储和运算，由于物联网的特性是物与物相连接，实时感知各个“物体”当前的运行状态，在这个过程中会产生大量的数据信息，如何将这些信息汇总,如何在海量信息中筛取有用信息为后续发展做决策支持,这些已成为影响物联网发展的关键问题，而基于云计算和云存储技术的物联云也因此成为物联网技术和应用的有力支持。

以下对本公开实施例的技术方案进行详细阐述：

在相关头部姿势监测的方法中，通常采用通过固定摄像头捕捉用户的头部动作状态，进而通过头部动作状态是否发生异常来判断是否出现非正常姿势的方式。然而，在将上述方法实际应用于终端设备时，由于用户对终端设备的摆放角度或者手持方式不同，终端设备获取用户头像的角度也会有很大的区别。因此，这种固定摄像头的头部姿势监测方法在应用于终端设备时，以手机310为例，由于手机310的摆放方式或者手持方式不同，相对用户的角度不同(参照图3所示)，可能会出现监测失效或者监测结果不准确的问题。

基于上述一个或多个问题，本示例实施方式提供了一种头部姿势监测方法。以下对本公开实施例中的头部姿势监测方法的各个步骤进行更详细的阐述：

参考图4所示，在步骤S410中，获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度。

本示例实施方式中，所述终端设备的设备参数包括用于确定该终端设备的倾斜角度的各类参数，例如终端设备中陀螺仪的角速度、角速率等参数。通过获取终端设备的设备参数，能够确定终端设备当前的倾斜角度，进而确定终端设备获取用户头像时的拍摄角度。

在步骤S420中，通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像。

本示例实施方式中，头部图像包括通过处于所述倾斜角度下的终端设备获取的用户的头部图像。需要说明的是，为了保证对终端设备获取的用户的头部图像的监测更加准确，需要保证用户的头部图像与终端设备的设备参数成对获取。举例而言，通过当前设备参数可以确定终端设备的倾斜角度为15°，对应的，获取的用户的头部图像为终端设备在倾斜角度为15°时拍摄得到的用户的头部图像。

在步骤S430中，根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值。

本示例实施方式中，在得到了倾斜角度后，可以根据多种不同的预设参数对倾斜角度进行映射得到对应的监测阈值。举例而言，在预设参数包括预设监测范围和预设监测参数时，参考图5所示，可以通过下述步骤S510至S520确定监测阈值。其中：

在步骤S510中，在所述倾斜角度不属于预设监测范围时，设定所述头部图像对应的监测阈值为预设监测阈值。

本示例实施方式中，由于当终端设备处于特定的倾斜角度时，拍摄的头部图像可能不包括判断用户头部姿势的特征。举例而言，在终端设备为普通手机时，当手机处于水平状态，用户正常坐姿时，拍摄到的头部图像仅能展示用户头部在垂直方向上的特征，因此不包括用于判断用户是否低头的特征。基于上述原因，可以设置预设监测范围，在倾斜角度属于该预设监测范围时，上述头部姿势监测方法可以进行正常的监测。

此外，在头部姿势监测方法无法运行时，可以通过将监测阈值设定为预设监测阈值的方法，停止继续执行该头部姿势监测方法。具体的，预设监测阈值可以根据不同的需求进行设定。例如，可以将预设监测阈值设定为无穷小，当确定的监测阈值为无穷小时，停止继续执行头部姿势监测方法。需要说明的是，为了保证预设监测阈值不干扰正常的运行，可以将预设监测阈值设置为正常运行时无法计算得到的监测阈值。例如，在正常执行时，通过倾斜角度确定的监测阈值的取值范围在1至100以内，可以将预设监测阈值设置为1至100以外的数，如101，200等。

在步骤S520中，在所述倾斜角度属于预设监测范围时，根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值。

本示例实施方式中，当倾斜角度属于预设监测范围时，可以根据预设监测参数和倾斜角度确定在该倾斜角度下获取的头部图像对应的监测阈值。举例而言，在预设检测参数包括预设修正值、初始偏置值和预设斜率时，参考图6所示，可以通过下述步骤S610至S630确定监测阈值。其中：

在步骤S610中，根据所述倾斜角度在所述预设修正值中确定对应的目标修正值。

本示例实施方式中，可以根据倾斜角度的不同确定不同的预设修正值，进而选择与当前倾斜角度对应的预设修正值为目标修正值。例如，在预设监测范围为0至80°时，可以根据经验将监测范围划分为0至70°，70°至80°两个区间，对应的设置预设修正值为-15和-5；此外，还可以采用其他方式设置预设修正值，例如，可以采用设置映射关系将每个倾斜角度映射为对应的预设修正值的方法，本公开对此不做特殊限制。通过针对不同的倾斜角度设置预设修正值，能够使修正值与倾斜角度更加匹配，提高修正的准确性。

在步骤S620中，根据所述目标修正值对所述初始偏置值进行修正，得到最终偏置值。

本示例实施方式中，根据确定的目标修正值可以对预设的初始偏置值进行修正。需要说明的是，初始偏置值可以根据不同终端设备的设备参数进行测试，以确定最适用的值。通过倾斜角度确定的目标修正值能够对初始偏置值进行修正，进而得到适合当前倾斜角度的最终偏置值。

在步骤S630中，根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值。

本示例实施方式中，监测阈值以通过终端设备的倾斜角度、预设斜率和最终偏置值计算得到，具体的计算方式可以有很多种。需要说明的是，由于可以通过监测阈值和头部图像的特征值进行用户头部动作的判断，因此确定监测阈值的方法与确定头部图像特征值的方法应当相互匹配，即计算得到的监测阈值应当是该特征值对应的阈值。举例而言，参照图7所示，可以通过以下步骤S710至S720确定监测阈值。其中：

在步骤S710中，计算所述倾斜角度和所述预设斜率的乘积得到未修正参数。

在步骤S720中，将所述未修正参数与所述最终偏置值之和配置为所述监测阈值。

本示例实施方式中，可以先通过计算倾斜角度和预设斜率的乘积得到未修正参数，再通过与倾斜角度对应的目标监测阈值对未修正参数进行修正，得到最终的监测阈值。

在步骤S440中，获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势。

本示例实施方式中，头部图像对应的特征值可以通过以下步骤确定：提取所述头部图像中与非正常姿势相关的特征，并对所述特征进行降维处理，得到所述头部图像对应的特征值。

本示例实施方式中，非正常姿势可以是低头、仰头等姿势，此时，头部图像对应的特征值可以是用户的头部相对于终端设备的俯仰角。通过提取头部图像中与低头、仰头动作相关的特征，并对特征进行降维处理，可以得到头部相对于终端设备的俯仰角，进而根据头部相对于终端设备的俯仰角判断用户的头部动作。此外，非正常姿势还可以是其他头部姿势，可以根据使用场景进行设定，本公开对此不作特殊限定。

本示例实施方式中，终端设备的倾斜角度的表示方法可以有很多种，例如，倾斜角度可以是终端设备与水平面的夹角，也可以是终端设备与垂直于水平面的垂直面的夹角。

本示例实施方式中，倾斜角度为终端设备与水平面的夹角时，参照图8所示，可以通过以下步骤S810至S820确定判断用户的头部姿势。其中：

在步骤S810中，在所述特征值小于所述监测阈值，确定所述用户的头部姿势处于非正常状态。

在步骤S820中，在所述特征值大于等于所述监测阈值时，确定所述用户的头部姿势处于正常状态。

本示例实施方式中，在倾斜角度为终端设备与水平面的夹角时，可以通过判断头部图像的特征值与监测阈值的大小关系确定用户的头部姿势。具体的，在特征值小于监测阈值时，确定用户的头部姿势处于非正常状态，在在特征值大于等于监测阈值时，确定用户的头部姿势处于正常状态。

此外，为了能够实现警告用户的目的，所述方法还包括：在确定所述用户的头部姿势处于非正常状态时，向用户发出非正常姿势警告。本示例实施方式中，向用户发出的非正常姿势警告可以是声音警报、图像警告或者亮光警告等多种方式，本公开对此不做特殊限定。

以下以手机为终端设备，头部图像的特征值为用户头部相对终端设备的俯仰角，手机的倾斜角度为与水平面的夹角为例，参照图9至图12对本公开实施例的头部姿势监测方法的实现细节进行详细阐述：

假设以低头为非正常姿势，预设监测范围为[0°,80°]，将预设监测范围划分为两个区间并分别是指预设修正值。具体的，第一区间[0°,70°)，对应的预设修正值Δb＝-15；第二区间[70°,80°]，对应的预设修正值Δb＝-5。预设监测参数中，初始偏置值b0＝53，预设斜率k＝-0.95。

在上述条件下，参照图9所示，对确定监测阈值的实现细节进行详细阐述：

步骤S910，获取手机的设备参数；

步骤S920，计算手机与水平面的夹角，即倾斜夹角；

步骤S930，确定倾斜夹角是否属于预设监测范围；

步骤S940，在倾斜角度不属于预设监测范围时，设定监测阈值H＝无穷小；

步骤S950，在倾斜角度属于预设监测范围时，根据倾斜角度确定目标修正值；

步骤S960，根据倾斜角度、目标修正值、初始偏置值和预设斜率计算对应的监测阈值H。

举例而言，在终端设备1010的倾斜角度为α＝65°时，参照图10所示，根据倾斜角度、目标修正值、初始偏置值和预设斜率计算对应的监测阈值H：

H＝(b0+Δb)+kα＝(53+(-15))+(-0.95)*65＝-23.75；

在在终端设备1110的倾斜角度为α＝75°时，参照图11示，根据倾斜角度、目标修正值、初始偏置值和预设斜率计算对应的监测阈值H：

H＝(b0+Δb)+kα＝(53+(-5))+(-0.95)*75＝-23.25。

在上述计算结果的基础上，参照图12所示，根据头部图像和监测阈值H对用户进行监测：

步骤S1210，在倾斜角度为65°和75°时分别收集用户的头部图像；

步骤S1220，提取头部图像与低头动作相关的特征，并对特征进行降维得到特征值F；

步骤S1230，判断特征值F与监测阈值H的大小关系；

步骤S1240，在F大于等于H时，用户处于非正常姿势；

步骤S1250，在F小于H时，用户处于非正常姿势；

步骤S1260，发出低头警告。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种头部姿势监测装置。该头部姿势监测装置可以应用于一服务器或终端设备。参考图13所示，该头部姿势监测装置1300可以包括角度计算模块1310、图像获取模块1320、阈值确定模块1330以及姿势判断模块1340。其中：

角度计算模块1310，用于获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；

图像获取模块1320，用于通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；

阈值确定模块1330，用于根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

姿势判断模块1340，用于获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势。

在本公开的一种示例性实施例中，所述阈值确定模块1330通过下述步骤根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值：在所述倾斜角度不属于预设监测范围时，设定所述头部图像对应的监测阈值为预设监测阈值；在所述倾斜角度属于预设监测范围时，根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值。

在本公开的一种示例性实施例中，所述阈值确定模块1330通过下述步骤根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值：根据所述倾斜角度在所述预设修正值中确定对应的目标修正值；根据所述目标修正值对所述初始偏置值进行修正，得到最终偏置值；根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值。

在本公开的一种示例性实施例中，所述阈值确定模块1330通过下述步骤根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值：计算所述倾斜角度和所述预设斜率的乘积得到未修正参数；将所述未修正参数与所述最终偏置值之和配置为所述监测阈值。

在本公开的一种示例性实施例中，所述姿势判断模块1340通过下述步骤根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势：在所述特征值小于所述监测阈值，确定所述用户的头部姿势处于非正常状态；在所述特征值大于等于所述监测阈值时，确定所述用户的头部姿势处于正常状态。

在本公开的一种示例性实施例中，所述头部姿势监测装置1300还可以包括警报单元1350。所述警报单元1350用于在确定所述用户的头部姿势处于非正常状态时，向用户发出非正常姿势警告。

在本公开的一种示例性实施例中，所述姿势判断模块1340通过下述步骤获取所述头部图像对应的特征值：提取所述头部图像中与非正常姿势相关的特征，并对所述特征进行降维处理，得到所述头部图像对应的特征值。

上述头部姿势监测装置中各模块或单元的具体细节已经在对应的头部姿势监测方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种头部姿势监测方法，其特征在于，应用于具有摄像功能的终端设备，所述方法包括：

获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；

通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；

根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势；

所述预设参数包括预设监测范围和预设监测参数；

所述根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

在所述倾斜角度不属于预设监测范围时，设定所述头部图像对应的监测阈值为预设监测阈值；

在所述倾斜角度属于预设监测范围时，根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

所述预设监测参数包括预设修正值、初始偏置值和预设斜率；

所述根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

根据所述倾斜角度在所述预设修正值中确定对应的目标修正值；

根据所述目标修正值对所述初始偏置值进行修正，得到最终偏置值；

根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值，包括：

计算所述倾斜角度和所述预设斜率的乘积得到未修正参数；

将所述未修正参数与所述最终偏置值之和配置为所述监测阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倾斜角度包括所述终端设备与水平面的夹角；

所述根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势，包括：

在所述特征值小于所述监测阈值，确定所述用户的头部姿势处于非正常状态；

在所述特征值大于等于所述监测阈值时，确定所述用户的头部姿势处于正常状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述用户的头部姿势处于非正常状态时，向用户发出非正常姿势警告。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述头部图像对应的特征值，包括：

提取所述头部图像中与非正常姿势相关的特征，并对所述特征进行降维处理，得到所述头部图像对应的特征值。

6.一种头部姿势监测装置，其特征在于，应用于具有摄像功能的终端设备，包括：

角度计算模块，用于获取所述终端设备对应的设备参数，并根据所述设备参数计算所述终端设备的倾斜角度；

图像获取模块，用于通过处于所述倾斜角度下的所述终端设备获取用户的头部图像；

阈值确定模块，用于根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

姿势判断模块，用于获取所述头部图像对应的特征值，并根据所述特征值和所述监测阈值确定所述用户的头部姿势；

所述预设参数包括预设监测范围和预设监测参数，所述根据预设参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

在所述倾斜角度不属于预设监测范围时，设定所述头部图像对应的监测阈值为预设监测阈值；在所述倾斜角度属于预设监测范围时，根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值；

所述预设监测参数包括预设修正值、初始偏置值和预设斜率，所述根据所述预设监测参数和所述倾斜角度确定所述头部图像对应的监测阈值，包括：

根据所述倾斜角度在所述预设修正值中确定对应的目标修正值；根据所述目标修正值对所述初始偏置值进行修正，得到最终偏置值；根据所述倾斜角度、所述预设斜率和所述最终偏置值计算所述监测阈值。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-5任一项所述的方法。

Images