基于计算机视觉的坐姿智能监测装置设计.pdf

2023年9 月计算机应用文摘第39 卷第1 9 期基于计算机视觉的坐姿智能监测装置设计刘麦,胡茂胜,吴荣瑾,秦鹏,王高航（1.海南经贸职业技术学院,海口57 1 1 2 7；2.海南省智能电网装备工程研究中心，海口57 1 1 2 7)摘要：正确坐姿习惯的养成对视力和骨骼发育有很重要的影响，从计算机视觉技术方向设计一款能够带来良好体验的坐姿智能监测装置很有必要。文章利用人工智能技术，通过标注训练识别不良坐姿行为的模型，结合主控板、摄像头、语音输出等硬件设备，实现不良坐姿行为的智能监测及警示。该装置可用于幼儿、中小学生、上班久坐者以及其他希望改善坐姿、提高形体美姿态美的人群，可带来良好的使用体验，有助于养成良好的坐姿习惯、培养正确的健康意识。关键词：人工智能；图像处理；EasyDL;RaspberryPi中图法分类号：TP391Design of sitting posture intelligent monitoring devicebased on computer visionLIU Mail.2,HU Maosheng,WU Rongjin,QIN Peng,WANG Gaohangl(1.Hainan College of Economics and Business,Haikou 571127,China;2.Hainan Intelligent Electric Grid Equipment Engineering Research Center,Haikou 571127,China)Abstract:The development of correct sitting habits has a very important impact on vision and bonedevelopment.It is necessary to design an intelligent sitting posture monitoring device that can bring agood experience from the direction of computer vision technology.This article uses artificialintelligence technology to identify models of bad sitting behavior through labeling and training,andcombines hardware devices such as motherboard,camera,and voice output to realize intelligentmonitoring and warning of bad sitting behavior.The device can be used for children,primary andsecondary school students,sedentary people at work and other people who want to improve theirsitting posture and improve their physical beauty.It can bring a good user experience and helpdevelop good sitting habits and cultivate correct health awareness.Key words:artificial intelligence,image processing,EasyDL,Raspberry Pi1引言根据卫健委2 0 2 1 年公布的数据，2 0 2 0 年我国儿童青少年总体近视率达到52.7%1 。近几年我国儿童青少年近视率居高不下,其中坐姿不正确是导致视力缺陷的主要原因。同时,随着智能时代的到来，学习生活中电子设备的使用使得越来越多的人长时间处于一个不规范的坐姿状态，不良坐姿和久坐都容易引发诸如颈椎病、腰椎间盘突出等问题，影响身心健康。不良的坐姿习惯大都是小时候养成的，很难改变,因此应从小注意坐姿,养成正确坐姿的习惯。文献标识码：A目前，坐姿监测矫正装置主要有机械矫正和电子监测矫正两大类。机械矫正装置如书桌防近视护眼支架、坐姿怀抱矫正器、背背佳等防驼背支撑背带等，是早期也是较简单的一种矫正方式，通过机械作用避免使用对象出现离书太近、弯腰驼背等现象,其结构简单、舒适性欠缺，矫正功能单一。在电子监测矫正方面,吴旭等将电场传感器安装在座椅靠背上，人体背部与电场传感器两者之间的耦合电容和人体后背与座椅靠背的距离变化相关,电场传感器随耦合电容的变化输出同步变化的电压信号幅值与形状，以实现人体坐姿监测2 。郭智煌等3 根据红外测距原理并基金项目：海南经贸职业技术学院科研项目：基于EasyDL的不良坐姿智能监测装置研究（hnjmk2020101）；海南经贸职业技术学院“双高计划”新能源汽车科研创新团队项目（HNJMT2022-202）48以红外传感器为检测单元得到电压/距离关系模型，基于此模型设计实现坐姿提醒。曾星等4 设计了基于深度图像的坐姿检测系统，提取坐姿状态下的人体分割图并进行人体关键点定位,并对不同坐姿图像的人体关键点的角度、深度与轮廓特征进行统计分析以得到区分的判定基准，从而实现对9 种不同坐姿的识别。综合以上分析，坐姿监测的主要方法是通过距离、运动等传感器感知或图像处理来探测人体的头、眼、背或躯干的特征关系，具有较大的局限性。本文结合图像处理和人工智能技术，通过目标检测、图像分类对不良坐姿行为进行智能识别并做出有效的预警，从而有效避免不良坐姿给身体带来的危害。2坐坐姿智能监测装置总体设计2.1需求分析研究当前市场同类产品和相关专利文献，并通过访谈、问卷等调研方式以及用户参与设计等方法搜集能够提高装置体验性和实际应用需求的信息，总结其设计要点。坐姿监测矫正的前提是识别不良坐姿，目前大部分人群认可的正确坐姿可以总结为三个9 0 与一个拳头，即小腿与地面呈9 0、大腿与小腿呈9 0、身体与大腿呈9 0、身体与桌面距离为一个拳头；而不良坐姿的表现也较多，主要为趴着、前倾、驼背、左倾或右倾、跷腿等。同时,对于用户不良坐姿识别的不同需求,提出个性化定制系统。识别不良坐姿后，该系统应根据用户需求设计语音或灯光提醒，并提供手机远程查看视频和消息推送的功能,提醒未在儿童身边的家长进行监督、干预。2.2设计框架实现装置的设计主要有以下三个方面：一是坐姿图像识别的人工智能模型的构建，包括坐姿图像的采集与处理、特征数据的提取、人工智能算法的选择以及对图像进行模型训练；二是硬件设备的搭建，包括选择主控板、传感器等以及进行装置设计；三是程序的开发，包括开发环境的搭建、摄像头的图像采集与预处理、算法模型的调用、需求判定和输出，以及开发小程序实时消息推送和远程视频查看功能。基于计算机视觉技术的坐姿智能识别监测装置的总体技术路线如图1 所示。系统硬件主体可以分为两部分：一是以开发板为核心的主控装置,将图像处理、模型识别、图像判定和输出、程序实现等功能移植于主控板系统内；二是摄像头、语音播报装置、LED灯等外围设备，用于数据采集输人及语音、灯光警示等输出。基于计算机视觉技术的不良坐姿智能识别监测的硬件构成如图2 所示。计算机应用文摘算法模型图像采集便件创建主控板设计控制开发环模型图像实图像模型软件创建系统境搭建调用时获取处理计算实时在线监反馈输出警示系统图1技术路线训练模型图像采集模块功能按键时钟模块图2 硬件构成框架本装置利用百度AI技术并通过EasyDL定制化训练及服务平台中的图像分类功能进行训练以得到识别不良坐姿模型,建立公有云API以实现模型的调用。主控板选择RaspberryPi 4B,外围设备通过面包板的形式连接电路，其主要应用有摄像头、音响语音输出装置、LED警示灯光输出装置。3坐姿智能监测视觉模型的构建与应用3.1图像采集与模型训练坐姿监测设计中关键的一步是确定坐姿监测的标准，即标准坐姿及不良坐姿的界定。在2 0 1 8 年教育部发布的综合防控儿童青少年近视实施方案中，对正确坐姿进行精确的定义：头正、身直、臂开、脚实；一尺、一拳、一寸,即眼睛与书本距离应为一尺,胸前与课桌距离应为一拳,握笔的手指与笔尖距离应为一寸5。根据日常出现的常见坐姿行为,将不良坐姿具体分为前倾、仰坐、托腮、驼背、托书、左倾、右倾、跷腿、前倾几类。根据标准坐姿和常见的不良坐姿的界定标准进行坐姿数据的采集,数据主要来源为实体拍摄。对采集到的图像进行预处理并提取其图像特征。为保持数据样本的宽泛性和提高精度，需保证拍摄对象多样、环境多样，一个坐姿类别的采集图像在2 0 0 0张以上。将采集处理的图像导人EasyDL定制化训练2023年第1 9 期坐姿智能识别监测算法应用选择传感器测视频通信模块指令反馈主控板在线监测提示模块模型训练硬件组装调试在线干预提醒2023年第1 9 期平台并对其进行标注、图像分类训练，以获得不良坐姿智能识别模型3.2楼数据处理将训练好的模型部署到主控板上，通过摄像头对监测对象的坐姿进行实时图像获取,并将数据传输给主控板进行图像预处理以提取特征数据，导人训练模型并进行计算分类，如出现不良坐姿行为，将数据传递给主控板进行输出处理。利用语音播报装置或LED灯等进行语音提示或灯光警示，并开发在线实时消息推送和监控程序,实现在线提醒和监控。程序数据处理流程如图3所示。开始参数初始化立摄像头实时拍照立输出坐姿图像数据模型计算是否不良坐姿N启动输出设备语音提醒灯光警示文N是否结束符Y结束图3程序处理流程4测试分析对装置模拟四个实际应用场景进行测试，分别是家庭书桌旁、宿舍书桌、办公室书桌旁、其他坐姿场所。通过邀请亲友、儿童青少年监测、分析常见的不良坐姿现象，如身体向两边侧弯、向前猫着腰、两腿交叉、跷二郎腿、胸口紧靠课桌边沿、无法做到距离一拳、身体趴桌上、眼睛离书本太近等。装置测试后台运行界面如图4所示，当出现训练定义的不良坐姿时，该界面显示预定义的反馈结果“坐姿错误，请立刻纠正”，并驱动灯光闪烁提醒和语音播报提醒。基于以上大量场景的模拟测试,通过EesyDL训练的模型可实现监测不良坐姿行为并输出判断值，RaspberryPi发出信号并对家长进行语音提醒、手机远程提醒,其准确率高达9 7%以上。利用该装置可解计算机应用文摘决以下场景的问题：（1）对青少年在家学习过程的坐姿行为进行监测与警示，可设置语音提醒，让家长无须担心孩子的不良坐姿；（2)宿舍或教室,对多人的坐姿行为同时进行监测与警示，可设置灯光或语音提醒；（3)工作桌旁,对成年人或上班族等久坐人群进行不良坐姿及久坐行为提醒；（4)其他坐姿场所,如对形体要求严格的场所,时刻监督坐姿行为。Lo0dportPicaneraeststee5结束语本文基于计算机视觉技术并利用深度学习对图像进行处理,设计了一种坐姿监智能测装置，对不良实时数据反馈坐姿和标准坐姿图像进行数据集采样并对其进行图像预处理以获取图像特征，再对图像特征进行分类标注训练以生成坐姿判断模型。通过摄像头实时采集数据及图像预处理，实现了实时坐姿的异常语音提醒和灯光提醒，还可增加在线功能以实现家长的远程提醒与监督。该装置检测精度高、效率高、舒适度高、个性化定制、易于维护、携带方便，让矫姿无心理压力，高效矫姿以防近视驼背。参考文献：1 央广网.中国6 亿多人近视，范先群代表呼吁加强近视防控全生命周期管理EB/OL.http：/n e w s.c n r.c n/2 0 2 3z t/20231h/dbwys/20230310/t20230310_526177866.shtm.2吴旭,张中良，程卫东.基于电场传感器的人体坐姿监测J.测控技术,2 0 2 1,40(6):51-56.3郭智煌,洪武,叶剑鑫.基于红外技术的智能防近视坐姿矫正仪开发J.电子测试，2 0 2 2,36（2 1）：47-49.4曾星,罗武胜,孙备.基于深度图像的嵌人式人体坐姿检测系统的实现J.计算机测量与控制,2 0 1 7,2 5（9）：8-1 2.5国务院.教育部等八部门关于印发综合防控儿童青少年近视实施方案的通知EB/OL.http：/w w w.g o v.c n/gongbao/content/2019/content_ 5361801.htm?ivk _ sa=1024320u.作者简介：刘麦（1 9 8 6 一），硕士，讲师，研究方向：机器人技术、人工智能、智能控制。49importsteepPicaneritinetineestsbase64图4测试后台运行界面