基于深度传感器的坐姿检测系统

• 作者: 刘涛诚 孙备 曾星 罗武胜 鲁琴
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 坐姿 深度传感器 随机森林 Android
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 237-242
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.07.041

摘要

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.

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	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	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	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	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	2	6	2.0	2.0