摘要：文章以人们长期坐姿不良导致脊柱弯曲影响生命健康和引导人们养成良好坐姿习惯为切口,设计了基于YOLOv5模型的坐姿监测系统。首先,该系统通过前端输入设备对人体坐姿进行图像采集,将所训练的权重模型对图像进行分类识别,以实现对人体坐姿的智能检测。随后,实验对13个人的坐姿图像数据库进行测试得出,本文坐姿检测方法对不良坐姿识别率高、延迟低。且该坐姿监测系统解决了现存一、二代坐姿监测产品因体积过大、操作复杂等导致的使用不便及佩戴舒适度不高等问题。最后,系统地设计移动终端与PC端,以软硬件结合的方式使家长和孩子可以实时了解自身坐姿情况,在出现异常坐姿时收到提醒。具有实用价值,可以为人体坐姿矫正提供有效方法。

摘要：针对人机工程学课程的多学科交叉性、内容抽象难以理解的特点,构建一种基于坐姿监测的人机工程学课程实验平台。采用压力传感器采集坐姿体压数据,通过微控制器进行数据处理,利用人工神经网络算法对坐姿进行在线检测与分类,通过蓝牙模块传输数据至终端设备进行存储与显示。测试结果表明,该平台实现了坐姿实时监测并具备较高的识别准确率,能够用于人机工程学的研究性实验教学。

摘要：为了实现对儿童不良坐姿的监测,本文设计了一种基于STM32单片机和红外测距模块GP2Y0A02YK0F的坐姿监测系统。当儿童坐姿不正确时,系统进行报警提醒;当儿童学习时间超过预设值时,系统闹铃提醒用户休息。测试表明,该系统具有结构简单、兼容性强和适用不同高度的儿童的优点。

摘要：针对市场上类似产品的不便携带、强制性、局限性,设计了一种以STM32单片机为核心的坐姿监测系统。该系统利用ADXL345三轴传感器采集加速度与坐标数据,以支持向量机二分类为基础实现多分类。在预设阈值的前提下,对系统进行训练后优化参数,并用测试集进行验证。最终实现系统对坐姿的有效监测,并对错误坐姿及时给出提醒。

摘要：针对目前坐姿识别方案存在的监测数据单一、实时性差等问题,设计了一款预防颈椎病的智能监测系统.该系统以STM32F103C8T6芯片为核心,通过MPU6050加速度传感器与HC-SR04超声波测距传感器相结合的方式实现头颈部信息的采集,利用蓝牙模块将数据信息传送给手机移动终端,手机端使用基于全连接神经网络的坐姿分类模型对用户坐姿的数量及持续时间进行识别统计.经测试,该系统对坐姿识别的准确率达到98.24%,可以满足坐姿快速精确识别的需求,可适用于颈椎、近视等疾病的早期预防.

摘要：针对中小学生设计智能坐垫,采用分布式压力传感器,在对用户的压力数据进行预处理之后,应用提前训练好的模型,对用户的坐姿进行识别来进行坐姿监测,并通过报警系统实时提出警告,使用户使用正确的坐姿以免造成颈椎腰椎问题,实现非静态生活方式。