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公开(公告)号：CN110321786A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910386822.0
申请日：2019-05-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的人体坐姿实时监视方法和系统，方法包括：将拍摄的人体坐姿图像实时输入至核心处理器中；核心处理器将接收到的人体坐姿图像作为输入，进入已训练好的Yolo3网络中，输出分类为人的包围框；将包围框输入姿态估计器，通过G-RMI的网络得到关键点骨架图；将骨架图输入分类器，得到人体坐姿图像对应用户的当前坐姿状态；将当前坐姿状态输入姿态纠正器中，通过状态转移图，得到当前坐姿状态的姿态纠正方案，并对当前坐姿状态进行记录，当用户维持同一姿态超过规定时间，通过语音提示模块进行语音提示。本发明将人工智能的算法应用至传统的硬件系统，获取功能和性能的提升，可以快速产生姿态的分类和纠正姿态的信息。
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