基于深度图像的嵌入式人体坐姿检测系统的实现

• 作者: 刘涛诚 孙备 曾星 罗武胜 鲁琴
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 坐姿 深度图像 Android
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.09.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗武胜	国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室	19	185	8.0	13.0
2	曾星	国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室	2	6	2.0	2.0
3	孙备	国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室	3	8	2.0	2.0
4	鲁琴	国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室	10	34	4.0	5.0
5	刘涛诚	国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室	2	6	2.0	2.0