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研究表明经常处于同一姿势或者久坐都会对人体的健康造成危害,因此进行相应的坐姿监测并适时给出运动提醒是有必要的.将单只电场传感器安装在办公座椅靠背上,通过测量人体与传感器之间的相对运动,实现人体坐姿监测.人体背部与电场传感器之间的距离发生变化时,两者之间的耦合电容相应发生改变,导致电场传感器输出的电压信号幅值与形状发生变化,对信号特征进行分析即可得到人体坐姿和微动信息.信号经嵌入式系统处理后,坐姿类别以及相应时长可以传输到手机上进行实时显示.实验结果表明,从电场传感器的输出信号中,可准确分辨出座椅上人体的四种状态. 相似文献
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以微控制器在小家电领域的广泛应用为背景,针对普通台灯功能单一,多为手动控制,灯光亮度不合适,用户坐姿不规范,用眼疲劳等问题,设计了一套多功能台灯控制系统。该系统以单片机为控制核心,结合传感器技术,PWM调光技术等,实现自动控制,智能调光,坐姿提醒,久坐提示,室温显示等功能。 相似文献
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以检测不良坐姿和分析人们的坐姿习惯为引导,设计了一种基于深度传感器的坐姿检测系统。该系统首先运用Astra3D传感器对人体的坐姿进行深度图像采集,基于阈值分割法设计了快速有效的前景提取方法。将坐姿前景分割图在3个笛卡尔平面上进行投影,得到3个投影图,对投影图进行空白去除、插值缩放、归一化等处理,得到投影特征。经过PCA降维后的投影特征与前视图的金字塔HOG特征共同组成最终的坐姿特征向量。随后,运用随机森林对14种坐姿进行分类识别。实验中,对20个人的坐姿深度图像数据库进行统一测试与交叉测试。测试结果表明,所提坐姿识别方法具有很好的识别率与识别速度,并且在坐姿种类、识别率方面优于现有方法。最后,将所提方法在Android平台上进行实现,设计了坐姿检测系统的应用软件,实现了坐姿的有效检测和对不良坐姿的及时提醒等功能。 相似文献
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很多人都有这样的经历,在电脑前坐上一上午,等到起身去吃午饭的时候,忽然觉得自己的脚麻了,一下子站不起身来,这种久坐后肢部发麻的症状并非少见,而运动医学专家指出,这主要与坐姿和座椅有关系,建议男人们在办公室里也要经常“动动手脚”,重视起个人的足部保健。 相似文献
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目前市场上只有少部分的智能台灯能够把光照调节和坐姿矫正结合在一起,但是结合效果却不是很理想,使用者使用台灯时接收到的光不是最佳的光,坐姿矫正效果也不是很好。针对上面这些问题,采用PLC作为控制器,在现有设计技术的基础上,研制了一款不仅可以满足人们对光照度的需求,并且能够自己检测光照度是否合格,同时还可以检测使用者的坐姿,从而保证使用者养成良好的坐姿习惯,避免对身体产生伤害的智能台灯。光照检测可以为使用者创造良好的使用环境,语音提醒可以实时提醒使用者使用正确的书写姿势。 相似文献
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以检测不良坐姿,分析人们学习工作状态为引导,设计了基于深度图像的坐姿检测系统。该系统采用3D传感器获取人体坐立时的深度图像,设计了一种基于深度阈值的快速前景提取与干扰移除方法,能快速有效的提取坐姿状态下的人体分割图。基于人体轮廓的曲线特征实现了人体关键点定位,通过人体关键点的角度、深度信息与轮廓特征,对不同的坐姿图像进行统计分析,得到了一种区分不同坐姿的判定基准,运用该基准对9种不同坐姿进行识别,平均识别率可达到90%。最后,基于Android平台设计了坐姿检测系统的应用软件,实现了坐姿检测、坐姿提醒以及姿态统计等功能,并且对学习过程进行测试,测试结果表明,本系统可以有效的检测出9种坐姿、并对不良坐姿进行提醒与统计。 相似文献
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为了及时监控坐姿,改善身体健康状态,采用计算机视觉的方法设计一种坐姿检测系统,通过对现有的坐姿图像数据集采样,使用OpenCV进行肤色检测等处理手段获取图像特征,将图像特征进行类别标注,生成数据集文件。坐姿检测算法使用SVM和OpenCV级联检测器结合,实现了实时坐姿显示与语音提醒的功能,能够有效的检测不良坐姿,具有一定应用价值。 相似文献
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为解决坐姿多样性(不同体型、同一坐姿的差异性)和摄像头角度变化对坐姿的识别的影响,提出一种基于MI-MO(多输入多输出)-CNN的多模态坐姿识别方法.在预处理后的人体坐姿深度图像的基础上,得到人体坐姿在笛卡尔平面上的左视图和俯视图的投影,使用设计的MIMO-MobileNet对人体坐姿在前后和左右方向的坐姿分别进行识别.实验结果表明,该算法有效可行,提高了坐姿识别的准确率和适应能力,使坐姿识别不局限于特定的摆拍坐姿. 相似文献
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长期坐姿不正确将会严重危害人体健康。现有的基于计算机视觉的坐姿检测方法主要 是通过检测人体本身来判别坐姿的健康性,没有综合地考虑人体与屏幕之间的交互关系,使得对多 种不健康坐姿无法准确检测,对此提出了一种基于多关联特征的屏幕阅读坐姿健康性判别方法。从 人体自身的约束关系和人与屏幕间的约束关系这 2 个方面考虑,先检测出人体和屏幕,再根据目标 的空间方位关系综合地提取与坐姿健康关联性强的坐姿特征。接着将坐姿特征序列输入到卷积神经 网络中进行学习和分类,从而实现坐姿的健康性判别。实验结果表明,该方法可以有效地识别出屏 幕阅读时存在的多种不健康坐姿行为。与其他方法相比,具有较好地识别结果及应用价值。 相似文献
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朱怡婕 《自动化与仪器仪表》2020,(1):126-129
针对汽车座椅坐姿自动化装配过程存在人体动作干扰等因素,提出基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法。结合视觉动态特征分析方法,进行汽车座椅坐姿自动化装配的动作图像采集,对采集的汽车座椅坐姿动作图像进行降噪处理,采用分区域特征匹配方法进行汽车座椅坐姿动作图像的模板特征匹配,提取汽车座椅坐姿动作图像的边缘轮廓特征量,结合模糊像素区域性融合技术实现对汽车座椅坐姿自动化装配过程中的动作捕捉,根据动作捕捉结果进行汽车座椅坐姿的动态调节,实现汽车座椅坐姿自动化装配优化。仿真结果表明,采用该方法进行汽车座椅坐姿动作捕捉的性较高,动态调节能力较好,提高了汽车座椅坐姿自动化装配水平。 相似文献
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针对目前我国学生近视率呈现上升趋势、学生坐姿不良等问题,提出了一种基于STM32单片机智能台灯控制系统。该系统以STM32单片机为控制核心,通过人体检测模块判断是否有人,实现对台灯亮灭的控制;通过自动调光模块实时检测环境光照强度,利用PWM脉冲宽度调制技术对台灯的亮度进行调节。通过按键模块切换到手动模式,使用者能够根据实际需要手动调节台灯亮度。通过坐姿调整模块检测人体到台灯的距离,若小于参考值则报警提醒。结果表明,该智能台灯控制系统,通过对台灯亮度和使用者坐姿的调节,使使用者处于亮度适宜,坐姿实时纠正的环境中学习,可以改善学生人群的近视、坐姿不良等问题。 相似文献