(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211312353.6 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 四川虹微 技术有限公司 地址 610000 四川省成 都市中国 （四川） 自 由贸易试验区成都高新区天府四街 199号1栋33层 (72)发明人 李家乾　 (74)专利代理 机构 四川省成 都市天策商标专利 事务所(有限合 伙) 51213 专利代理师 张秀敏 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿 势的方法 (57)摘要 本发明公开了应用于电视场景的检测特定 年龄段不良姿势的方法， 包括检测人脸数据和肢 体关键点数据， 其中人脸数据中包括年龄数据、 脸部姿态角(yaw,roll,pit ch)和人脸框， 肢体关 键点数据包括肢体 关键点位置和肢体框； 将人脸 数据与肢体关键点数据进行匹配、 过滤和人体数 据跟踪补全， 从中检测特定年龄段的人的不良姿 势； 当对连续的多帧图像检测到同一不良姿势后 触发提示。 本发 明通过对人脸数据与肢体关键点 数据匹配， 人脸数据与肢体数据过滤， 人体数据 跟踪补全， 以及通过连续姿势判断来实现对特定 年龄段人群不良坐姿的检出， 实现了基于脸部数 据和肢体关键点数据筛选出特定年龄段不良姿 势。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115497151 A 2022.12.20 CN 115497151 A 1.应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S100、 检测人脸数据和肢体关键点数据， 其中人脸数据中包括年龄数据、 脸部姿态 角(yaw,ro ll,pitch)和人脸框， 肢体关键点数据包括肢体关键点 位置和肢体框； 步骤S200、 将人脸数据与肢体关键点数据进行匹配、 过滤和人体数据跟踪补全， 从中检 测特定年龄段的人的不良姿势； 当对连续的多帧图像 检测到同一 不良姿势后触发提 示。 2.根据权利要求1所述的应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 其特征 在于， 所述步骤S100中通过水平安装的摄像头采集人体数据并传输至电视， 电视中安装有 两个AI模型， 分别用于从图像中获取 人脸数据、 肢体关键点数据。 3.根据权利要求1所述的应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 其特征 在于， 所述步骤S200中将人脸数据与肢体关键点数据进 行匹配指具体包括将同时满足人脸 框在肢体框内、 肢体关键点中的头部关键点在人脸框内这两个条件的人脸数据和肢体关键 点数据进行匹配， 得到一个人体数据。 4.根据权利要求3所述的应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 其特征 在于， 所述步骤S200中将人脸数据与肢体关键点数据过滤指从人体数据中过滤错误数据， 具体包括： 若人体数据中的脸部姿态角(yaw,roll,pitch)大于第一设定阈值， 则过滤该人体数 据； 根据肢体关键点中的脊柱关键点位置判断图像的脊柱长度与 人脸框长度的倍数关系， 若该倍数关系小于第二设定阈值， 则过 滤该人体数据； 根据肢体关键点中的点位数据判断图像中肩膀长度和脊柱长度， 若肩膀长度与脊柱长 度的比值小于第三设定阈值后， 则过 滤该人体数据。 5.根据权利要求4所述的应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 其特征 在于， 所述步骤S200中将人脸数据与肢体关键点数据进行人体数据跟踪补全具体包括： 若 经过匹配、 过滤得到的一帧人体数据中缺少年龄数据， 该人体数据内的人脸数据或肢体关 键点数据分别与前帧的人脸数据或肢体关键点数据进 行匹配， 若二者的人脸框或肢体框的 IOU值大于阈值， 则判定为二者匹配， 则将该前帧的年龄数据匹配到该人体数据， 用于补全 年龄数据， 实现筛 选特定年龄段的人的不良姿势。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115497151 A 2应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及图像处理技术领域， 具体的说， 是应用于电视场景的检测特定年龄段 不良姿势的方法。 背景技术 [0002]人工智能AI技术的大力发展推动了各行业智能化的发展进程， 硬件、 算法与数据 共同发展， 使得AI技术在各行各业获得越来越广泛的应用， 但AI技术通常不能直接输出我 们最需要的结果， 还需对AI的输出结果进行相关后处理才可得到满足需求的结果。 现有的 坐姿检测大多只涉及到了肢体关键点， 但未与通过人脸判断的年龄挂钩， 未进行相应匹配 跟踪， 无法应用于电视场景 下针对特定年龄段的不良姿势的检出。 发明内容 [0003]本发明的目的在于提供一种应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 用于解决现有技术中坐姿检测中未与人脸判断结合， 无法适用电视场景下特定年龄段不良 姿势的检测与纠正的问题。 [0004]本发明通过 下述技术方案解决上述问题： [0005]应用于电视场景的检测特定年龄段不良姿势的方法， 包括： [0006]步骤S100、 检测人脸数据和肢体关键点数据， 其中人脸数据中包括年龄数据、 脸部 姿态角(yaw,ro ll,pitch)和人脸框， 肢体关键点数据包括肢体关键点 位置和肢体框； [0007]步骤S200、 将人脸数据与肢体关键点数据 进行匹配、 过滤和人体数据跟踪补全， 从 中检测特定年龄段的人的不良姿势； 当对连续的多帧图像检测到同一不良姿势后触发提 示。 [0008]所述步骤S100中通过水平安装的摄像头采集人体数据并传输至电视， 电视中安装 有两个AI模型， 分别用于从图像中获取 人脸数据、 肢体关键点数据。 [0009]所述步骤S200中将人脸数据与肢体关键点数据进行匹配指具体包括将同时满足 人脸框在肢体框内、 肢体关键点中的头部 关键点在人脸框内这两个条件的人脸数据和肢体 关键点数据进行匹配， 得到一个人体数据。 [0010]所述步骤S200中将人脸数据与肢体关键点数据过滤指从人体数据 中过滤错误数 据， 具体包括： [0011]若人体数据中的脸部姿态角(y aw,roll,pitch)大于第一设定阈值， 则过滤该人体 数据； [0012]根据肢体关键点中的脊柱关键点位置判断图像的脊柱长度与人脸框长度的倍数 关系， 若该倍数关系小于第二设定阈值， 则过 滤该人体数据； [0013]根据肢体关键点中的点位数据判断图像中肩膀长度和脊柱长度， 若肩膀长度与脊 柱长度的比值小于第三设定阈值后， 则过 滤该人体数据。 [0014]所述步骤S200中将人脸数据与 肢体关键点数据进行人体数据跟踪补全具体包括：说　明　书 1/3 页 3 CN 115497151 A 3