书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115082957A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210592934.3G06V10/774(2022.01)(22)申请日2022.05.27G06V10/82(2022.01)(71)申请人中国科学院半导体研究所地址100083北京市海淀区清华东路甲35号(72)发明人于丽娜张丽萍徐健李智伟李卫军(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师任少瑞(51)Int.Cl.G06V40/10(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06V10/25(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种书写姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中书写姿态识别方法，包括：获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。使用本发明能够精准识别当前采集的待识别姿态数据所涵盖的目标对象在书写场景中的真实坐姿和真实握姿，从而有效提高了书写姿态识别的精确性和可靠性。CN115082957ACN115082957A权利要求书1/2页1.一种书写姿态识别方法，其特征在于，包括：获取待识别姿态数据，所述待识别姿态数据为目标对象在书写场景中时采集的数据；基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别；其中，所述预设姿态识别模型为使用样本姿态数据和姿态类别标签进行训练后得到的模型。2.根据权利要求1所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述目标书写姿态类别包括目标坐姿类别和目标握姿类别时，所述基于预设姿态识别模型，对所述待识别姿态数据进行坐姿识别和握姿识别，得到所述目标对象的目标书写姿态类别，包括：基于预设姿态识别模型中的预设坐姿识别模型，对所述待识别姿态数据进行数据提取和关键点定位，得到目标区域数据；基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别；基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别。3.根据权利要求2所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述对所述待识别姿态数据进行数据提取和关键点定位，得到目标区域数据，包括：对所述待识别姿态数据进行区域划分，提取人体区域数据；对所述人体区域数据进行人体关键点定位，得到目标区域数据。4.根据权利要求2所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述人体关键点包括坐姿关键点时，所述基于所述预设坐姿识别模型对所述目标区域数据进行坐姿识别，得到所述目标对象的目标坐姿类别，包括：基于所述预设坐姿识别模型，获取目标书桌定位点；确定所述目标书桌定位点与所述坐姿关键点之间的目标距离；基于所述目标距离，确定所述目标对象的目标坐姿类别。5.根据权利要求3所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所示基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，对所述目标区域数据进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别，包括：基于所述预设姿态识别模型中的预设握姿识别模型，从所述目标区域数据中选取已定位的握姿关键点，并基于所述握姿关键点进行握姿识别，得到所述目标对象的目标握姿类别。6.根据权利要求1所述的书写姿态识别方法，其特征在于，在所述得到所述目标对象的目标书写姿态类别之后，所述方法还包括：基于所述目标书写姿态类别与标准书写姿态的比对结果，获取所述目标对象的书写姿态矫正建议。7.根据权利要求2至5任一所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述姿态类别标签包括坐姿标签时，所述预设坐姿识别模型的训练过程，包括：获取携带有区域标识的样本姿态数据，所述区域标识包括人体区域标识、背景区域标识、桌面背景区域标识和书本区域标识，所述人体区域标识包括坐姿关键点标签、正确坐姿2CN115082957A权利要求书2/2页标签和错误坐姿标签；使用所述样本姿态数据进行训练，得到预设坐姿识别模型。8.根据权利要求2至5任一所述的书写姿态识别方法，其特征在于，所述姿态类别标签包括握姿标签时，所述预设握姿识别模型的训练过程，包括：基于所述样本姿态数据，获取携带有握姿标签的样本握姿数据，所述握姿标签包括握姿关键点标签、正确握姿标签和错误握姿标签；使用所述样本握笔姿势数据进行训练，得到预设握姿识别模型。9.一种书写姿态识别装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取待识别姿态数据，所述