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基于机器视觉的坐姿体压检测技术研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：19

交易方式：面议
联系电话：13904502205
单位名称或姓名：刘卓夫
产业领域：数字经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

1. 在人体坐姿的识别当中，相关数据的采集起到决定性的作用。通过对人体相关的压力以及姿势的数据采集，并通过上位机的分析工具进行数据分析，可以有效的将数据分类从而得到不同姿势。实现过程中，以力敏传感器、光敏传感器作为数据采集单元，通过微处理器控制多路开关实现坐姿信息采集。将采集到的数据通过串行总线的方式传输到在上位机进行存储和后续分析。 2.基于传感器技术的坐姿识别具有造价便宜、应用范围广泛、不透露使用者信息等特点。本文研究的坐姿识别算法是将压力传感器和光敏电阻采集到的坐姿数据，经过时域分析、频域分析步骤，分析和判断人体当前的坐姿。在整个实验过程中，同时采集座椅接触面压力以及背部、椅面的光照强度，通过对这两种数据信息的综合，实现了对人体坐姿的识别。 3. 针对基于机器视觉技术的人体坐姿特征提取及识别算法展开研究，进行人脸检测与腿部标记点跟踪，以判断出头部及腿部的运动趋势，在此基础上，结合模拟智能轮椅的小车进行实验。使用AdaBoost算法提取出人脸特征，然后采用KLT算法跟踪脸部特征点的运动，通过对脸部特征点运动的跟踪，判断出人脸位置的改变，从而得出上身躯干的运动趋势。对于腿部运动的判断，采用标记点跟踪的方法。考虑到腿部运动存在差异，因此分别放置三个标记点于大腿、膝盖与小腿处。分别跟踪三个标记点的位置变化，以判断出腿部的不同运动趋势。通过对多名实验者的多次实验得出不同身高和不同光照条件对实验结果的影响。本项目探索了一种新的坐姿检测方法，将多传感器融合和机器视觉技术相结合，对不同坐姿进行了有效分类，研究成果为疾病预防和智能轮椅设计提供了技术支持。

管理团队与技术团队Management team and technical team

哈尔滨理工大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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