本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统，该方法包括：获取多帧正面图像及其对应的姿态图像，并获取标准姿态图像，获取姿态图像中姿态变动的异常姿态图像，确定异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位及异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域，计算异常区域内像素点的偏移角度、偏移距离并获取该异常姿态图像的坐姿异常程度，获取人体部位相同的两相邻帧异常区域，并计算相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域的综合相似度，根据综合相似度对异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度确定异常坐姿并进行警示，本发明方法提高了异常坐姿监测的准确性。
1.用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，该方法包括：实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像；
根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域；
根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离；
根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度；
根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域；
根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度；
对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示，其中，两个异常区域的综合相似度大于预设的相似度阈值时，则儿童的姿态没有大的变动，属于异常坐姿，反之，则为儿童在乱动，不属于异常坐姿。
2.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，获取儿童正面的标准姿态图像的步骤包括：将儿童的所有帧姿态图像存储到数据库中；
通过用户从所有帧姿态图像中挑选一张儿童坐姿端正的姿态图像作为标准姿态图像。
3.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，根据标准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像的步骤包括：获取标准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值的平方值；
计算标准姿态图像与对应帧姿态图像中所有对应像素点灰度差值的平方值的和值并作为标准姿态图像与姿态图像的差异值；
将差异值大于预设的差异阈值的姿态图像作为异常姿态图像。
4.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域的步骤包括：将姿态图像中的人体部位分为头部部位与身体部位；
计算姿态图像与标准姿态图像的对应的二值图内的像素点的像素差值；
将像素差值大于预设阈值的像素点的集合记为异常区域；
根据异常区域所在的人体部位确定该异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域。
5.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离的步骤包括：在标准姿态图像及姿态图像上建立相同的坐标系；
获取异常区域中每个像素点在对应姿态图像上的坐标系中的坐标，并获取标准区域中每个像素点在对应的标准姿态图像上的坐标系中的坐标；
根据每两个对应像素点的坐标计算异常区域内对应像素点的偏移距离；
根据每两个对应像素点的横坐标差值与纵坐标差值的比值计算异常区域内对应像素点的偏移角度。
6.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度的公式：式中，表示异常姿态图像的异常区域的坐姿异常程度；
表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移距离；
表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移角度。
7.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度的步骤包括：获取异常区域中所有像素点的灰度均值；
将两个异常区域对应的灰度均值的差值作为两个异常区域的第一相似度。
8.根据权利要求1所述的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法，其特征在于，根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度的公式：式中， 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第个像素点的偏移距离；
表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第 个像素点的偏移距离；
9.用于儿童学习桌的坐姿监测的警示系统，其特征在于，该系统包括：图像采集模块，用于实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像；
第一图像处理模块，用于根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域；
第一参数计算模块，用于根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离；
第二参数计算模块，用于根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度；
第二图像处理模块，用于根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域；
第三参数计算模块，用于根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度；
警示模块，用于对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示，其中，两个异常区域的综合相似度大于预设的相似度阈值时，则儿童的姿态没有大的变动，属于异常坐姿，反之，则为儿童在乱动，不属于异常坐姿。
用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统。
背景技术
[0002] 现今社会，所有家长对于儿童教育都十分重视，与此同时儿童学习时的坐姿问题也受到了极大的关注，不标准的坐姿或多或少都会影响孩子骨骼、身材、身心健康，因此，监测警示儿童学习时坐姿的意义十分重大。
[0003] 现有技术中，基本都是通过模板匹配检测儿童学习时的坐姿，其首先设定一个标准的模板，通过简单的将捕捉到的坐姿与实现设定好的标准坐姿模板相比对判断是否与模板有差异，从而来监测坐姿是否异常，然而，这些方法并没有充分考虑的坐姿异常的原因，并不是所有的姿态异常都是坐姿异常，比如，孩子左顾右盼的动作，抓耳挠腮地动作这些姿态并不影响孩子的骨骼、身材、身心健康，故这些异常并不是坐姿异常，因此，传统的模板匹配并不能将这种异常姿态与实际的坐姿异常区分开，故，导致在坐姿检测时的准确性低。
[0004] 因此，需要提供用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统，予以解决上述问题。
发明内容
[0005] 本发明提供用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统，以解决现有的问题。
[0006] 本发明的一种用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法采用如下技术方案：该方法包括：
[0007] 实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像；
[0008] 根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域；
[0009] 根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离；
[0010] 根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度；
[0011] 根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域；
[0012] 根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度；
[0013] 对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示。
[0014] 优选的，获取儿童正面的标准姿态图像的步骤包括：
[0015] 将儿童的所有帧姿态图像存储到数据库中；
[0016] 通过用户从所有帧姿态图像中挑选一张儿童坐姿端正的姿态图像作为标准姿态图像。
[0017] 优选的，根据标准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像的步骤包括：
[0018] 获取标准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值的平方值；
[0019] 计算标准姿态图像与对应帧姿态图像中所有对应像素点灰度差值的平方值的和值并作为标准姿态图像与姿态图像的差异值；
[0020] 将差异值大于预设的差异阈值的姿态图像作为异常姿态图像。
[0021] 优选的，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域的步骤包括：
[0022] 将姿态图像中的人体部位分为头部部位与身体部位；
[0023] 计算姿态图像与标准姿态图像的对应的二值图内的像素点的像素差值；
[0024] 将像素差值大于预设阈值的像素点的集合记为异常区域；
[0025] 确定异常区域所在的人体部位；
[0026] 根据异常区域所在的人体部位确定该异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域。
[0027] 优选的，根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离的步骤包括：
[0028] 在标准姿态图像及姿态图像上建立相同的坐标系；
[0029] 获取异常区域中每个像素点在对应姿态图像上的坐标系中的坐标，并获取标准区域中每个像素点在对应的标准姿态图像上的坐标系中的坐标；
[0030] 根据每两个对应像素点的坐标计算异常区域内对应像素点的偏移距离；
[0031] 根据每两个对应像素点的横坐标差值与纵坐标差值的比值计算异常区域内对应像素点的偏移角度。
[0032] 优选的，计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度的公式：
[0033]
[0034] 式中，表示异常姿态图像的异常区域的坐姿异常程度；
[0035] 表示异常区域内像素点的数量；
[0036] 表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移距离；
[0037] 表示异常区域内第个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移角度。
[0038] 优选的，根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度的步骤包括：
[0039] 获取异常区域中所有像素点的灰度均值；
[0040] 将两个异常区域对应的灰度均值的差值作为两个异常区域的第一相似度。
[0041] 优选的，根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度的公式：
[0042]
[0043] 式中， 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
[0044] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第个像素点的偏移距离；
[0045] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
[0046] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第 个像素点的偏移距离；
[0047] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量；
[0048] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量。
[0049] 本发明的一种用于儿童学习桌的坐姿监测的警示系统，该系统包括：
[0050] 图像采集模块，用于实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像；
[0051] 第一图像处理模块，用于根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域；
[0052] 第一参数计算模块，用于根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离；
[0053] 第二参数计算模块，用于根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度；
[0054] 第二图像处理模块，用于根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域；
[0055] 第三参数计算模块，用于根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度；
[0056] 警示模块，用于对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示。
[0057] 本发明的有益效果是：本发明的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统，通过先判断相邻两帧异常图像中异常区域是否为同一个人体部位，然后在对人体部位相同的相邻两帧异常图像中异常区域进行相似性判断，从而利用人体部位相同的两异常区域的相似度将真正的坐姿异常与其他姿态异常区分开，从而实现对儿童异常坐姿的精确检测及警示。
附图说明
[0058] 为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0059] 图1为本发明的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法的实施例总体步骤的流程图；
[0060] 图2为本发明的实施例中步骤S2获取异常姿态图像的流程图。
具体实施方式
[0061] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0062] 本发明的用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法的实施例，如图1所示，该方法包括：
[0063] S1、实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像，具体的，采集儿童以在学习桌前学习时的多帧正面图像，将儿童的所有帧姿态图像存储到数据库中，然后，通过用户端从所有帧姿态图像中挑选一张儿童坐姿端正的姿态图像作为标准姿态图像，由于儿童坐姿主要是上半身经常出现异常，故本实施例的所述标准姿态图像以及采集的每帧姿态图像都只分析学习桌以上露出的部位，其中，由于考虑到儿童好动性，以及从异常坐姿时间对人体造成的危害角度考虑，我们选择每10秒钟进行一次姿态图像监测，即每10秒为一个周期进行检测，且每10秒钟将采集120帧姿态图像，然后10秒为一个周期将所有姿态图像划分至若干个周期内。
[0064] 这里需要说明的是，本实施例的总体思路为：由于儿童坐姿是否异常我们不能只靠一张图像或者多张图像独立判断，因为年龄较小的儿童是比较好动的，所以即使有几张姿态图像分别与标准姿态图像进行模板匹配，即使其结果匹配差异大，但这并不能确认这些姿态图像中的儿童一定为异常坐姿，即不同年龄的儿童好动性和专注力不同，所以对于每一帧检测到的姿态异常程度，我们不能简单地进行累加，对于年龄小的儿童他们会更好动，但是好动并不会影响儿童的骨骼健康，不需要累加异常程度；而对于出现长期歪头写字或长期斜着身子写字，这种异常严重影响身体健康，是我们需要进行异常程度累加的，因此，我们要获得多帧连续的姿态图像综合评判坐姿是否真的是异常坐姿。
[0065] S2、根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域。
[0066] 具体的，如图2所示，根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像的步骤：S21、获取标准姿态图像与每帧姿态图像中对应像素点的灰度差值的平方值；S22、计算标准姿态图像与对应帧姿态图像中所有对应像素点灰度差值的平方值的和值并作为标准姿态图像与姿态图像的差异值；S23、将差异值大于预设的差异阈值的姿态图像作为异常姿态图像。
[0067] 具体的，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域的步骤：将姿态图像中的人体部位分为头部部位与身体部位；计算姿态图像与标准姿态图像的对应的二值图内的像素点的像素差值；将像素差值大于预设阈值的像素点的集合记为异常区域；确定异常区域所在的人体部位；根据异常区域所在的人体部位确定该异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域。
[0068] S3、根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离。
[0069] 具体的，在标准姿态图像及姿态图像上建立相同的坐标系，然后根据标准姿态图像及姿态图像的像素点坐标将标准姿态图像及姿态图像放置在同一坐标系内，获取异常区域中每个像素点在对应姿态图像上的坐标系中的坐标，并获取标准区域中每个像素点在对应的标准姿态图像上的坐标系中的坐标；根据每两个对应像素点的坐标计算异常区域内对应像素点的偏移距离，即表示异常区域内的像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移距离；根据每两个对应像素点的横坐标差值与纵坐标差值的比值计算异常区域内对应像素点的偏移角度，其中，计算异常区域内对应像素点的偏移距离的公式：
[0070]
[0071] 式中，表示异常区域内的像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移距离；
[0072] （ ，）表示异常区域内的第 个像素点的坐标；
[0073] （ ，）表示标准区域中与异常区域内的第个像素点对应的 像素点的坐标；
[0074] 计算异常区域内对应像素点的偏移角度的公式：
[0075]
[0076] 表示异常区域内的像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移角度；
[0077] （ ，）表示异常区域内的第 个像素点的坐标；
[0078] （ ，）表示标准区域中与异常区域内的第个像素点对应的 像素点的坐标。
[0079] S4、根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度，其中，计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度的公式：
[0080]
[0081] 式中，表示异常姿态图像的异常区域的坐姿异常程度；
[0082] 表示异常区域内像素点的数量；
[0083] 表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移距离；
[0084] 表示异常区域内第 个像素点相对于标准区域中的对应像素点的偏移角度,需要说明的是，偏移角度、偏移距离越大说明坐姿越异常，即坐姿异常程度高。
[0085] S5、根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域。
[0086] 具体的，为了两帧图像中相同部位的异常区域找出来，根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度的步骤包括：获取异常区域中所有像素点的灰度均值；将两个异常区域对应的灰度均值的差值作为两个异常区域的第一相似度，并设定第一相似度阈值，本实施例取第一相似度阈值 ，当两个异常区域的第一相似度小于第一相似度阈值时，则认为该两个异常区域为对应两帧相邻异常姿态图像中的人体部位相同的异常区域。
[0087] S6、为了区分好动产生的异常姿态图像与长期歪头写字或长期斜着身子写字产生的异常姿态图像，我们根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度。
[0088] 其中，根据第一相似度可以确定人体部位相同的两相邻帧异常区域的相邻帧异常姿态图像，计算该两个异常区域的第二相似度的公式：
[0089]
[0090] 式中， 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
[0091] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第个像素点的偏移距离；
[0092] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的异常区域内第 个像素点的偏移角度；
[0093] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的第 个像素点的偏移距离；
[0094] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量；
[0095] 表示第 帧正面图像对应的异常区域内的像素点数量；
[0096] 计算综合相似度的公式：
[0097]
[0098] 其中，表示人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度；
[0099] 表示人体部位相同的两相邻帧异常区域的第一相似度；
[0100] 表示人体部位相同的两相邻帧异常区域的综合相似度。
[0101] S7、对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示。
[0102] 最终异常程度的计算公式：
[0103]
[0104] 式中， 表示第 个周期内的最终异常程度；
[0105] 表示第 个周期内的第 张异常姿态图像的坐姿异常程度。
[0106] 具体的，这里设定相似度阈值为第二相似度阈值，且取0.2，两个异常区域的综合相似度大于预设的相似度阈值时，说明儿童的姿态没有大的变动，属于异常坐姿，因此，对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加，并通过语音进行警示，当两个异常区域的综合相似度小于预设的相似度阈值时，说明儿童的姿态发生的大的变动，这里我们认为儿童在乱动，不属于异常坐姿，不需要警示。
[0107] 本发明提供的一种用于儿童学习桌的坐姿监测的警示系统，该系统具体包括：图像采集模块、第一图像处理模块、第二图像处理模块、第一参数计算模块、第二参数计算模块、第三参数计算模块及警示模块，其中，图像采集模块用于实时获取的多帧正面图像及其对应的儿童的姿态图像，并获取儿童正面的标准姿态图像；第一图像处理模块用于根据每帧姿态图像与标准姿态图像的对应像素点的灰度差值确定儿童姿态变动的异常姿态图像，获取异常姿态图像中的异常区域及其所在的人体部位，并获取异常区域在标准姿态图像中对应的标准区域；第一参数计算模块用于根据异常区域及标准区域中每个像素点的位置计算异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离；第二参数计算模块用于根据每个异常区域内所有像素点的偏移角度、偏移距离计算对应帧异常姿态图像的坐姿异常程度；第二图像处理模块用于根据相邻两帧异常姿态图像对应的异常区域中的像素点的灰度值计算两个异常区域的第一相似度，根据第一相似度确定人体部位相同的两相邻帧异常区域；第三参数计算模块用于根据人体部位相同的两相邻帧异常区域内每个像素点的偏移角度、偏移距离计算该两个异常区域的第二相似度；根据人体部位相同的两相邻帧异常区域的第二相似度、第一相似度计算综合相似度；警示模块用于对综合相似度大于预设的相似度阈值对应的两个异常区域的坐姿异常程度进行累加得到最终异常程度，根据最终异常程度及预设异常程度阈值确定异常坐姿并进行警示。
[0108] 综上所述，本发明提供用于儿童学习桌的坐姿监测的警示方法及系统，通过先判断相邻两帧异常图像中异常区域是否为同一个人体部位，然后在对人体部位相同的相邻两帧异常图像中异常区域进行相似性判断，从而利用人体部位相同的两异常区域的相似度将真正的坐姿异常与其他姿态异常区分开，从而实现对儿童异常坐姿的精确检测及警示。
[0109] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
