CN108209929B - 一种坐姿识别系统和坐姿识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种坐姿识别系统和坐姿识别方法。系统包括：传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元。在人处于相对静止状态后开始进行坐姿识别，并在判断出错误坐姿时并不直接报警，而是通过进一步的报警判断，结合多个错误信息的分布情况来进行报警，这样就避免了漏报、错报的情况，提高了错误坐姿报警的准确率。

Description

一种坐姿识别系统和坐姿识别方法

技术领域

本发明涉及一种坐姿识别系统和坐姿识别方法。

背景技术

当今，已经进入了一个信息爆炸的时代，无论是学生还是成人，每天都需要进行大量的伏案工作、学习。随之而来的是驼背、颈椎病、肩周炎、干眼症、近视眼等症状给人们带来越来越多的困扰。这些都是由于坐姿不正确引起的，因此及时纠正错误坐姿并保持正确的坐姿是一个亟待解决的问题。

目前市面上销售的坐姿矫正设备，大多是纯物理式的矫正设备，或者使用红外测距传感器或超声波测距传感器，通过测量人脸到传感器的距离来判断坐姿，而学生和成人的身高不同、测距仪放置的位置、阻挡物的存在都会影响设备的正确判断，因而识别率不高。

而另一种识别方式是利用三轴加速度传感器来检测坐姿，但是目前所采用的算法过于简单，经常由于过于灵敏而产生误报（不是错误坐姿误报为错误坐姿，如只是拉一下椅子），或者漏报（是错误坐姿但是没检测出来）。因此，需要一种可以充分考虑各种可能的错误坐姿和用户使用习惯，尽量减少误报和漏报的坐姿识别系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，提供一种可以准确识别错误坐姿的坐姿识别系统和坐姿识别方法。

本发明为实现上述功能，所采用的技术方案是提供一种坐姿识别系统，其特征在于：所述坐姿识别系统包括：

传感单元，使用时所述传感单元佩戴于人体上，输出传感信号；

姿势运算单元，从所述传感单元接收所述传感信号，运算获得姿势特征信号，并在人体处于相对静止时输出所述姿势特征信；

存储单元，用于存储标准姿势数据；

姿势判断单元，从所述姿势运算单元接收所述姿势特征信号，并读取所述存储单元中的所述标准姿势数据，判断坐姿，输出坐姿正误信息；

报警判断单元，接收所述姿势判断单元的所述坐姿正误信息，判断是否需要报警，在需要报警时输出报警信号；

报警单元，接收所述报警信号，并报警。

进一步的，所述传感单元为加速度传感器。

进一步的，所述传感单元为三轴加速度传感器。

进一步的，所述报警单元发出的警示信息为声音、振动、色彩、亮度中的一种或多种的组合。

进一步的，所述传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元之间物理连接为一体。

进一步的，所述传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元分别设置在两个以上分离的部分，所述分离的部分之间通过无线通信方式传递信息。

进一步的，所述无线通信方式为ZigBee、蓝牙或WiFi。

本发明还提供一种应用于上述的照明控制系统的一种坐姿识别方法，所述坐姿识别方法包括姿势判断流程和报警判断流程，在坐姿识别过程中循环执行所述姿势判断流程，当出现错误坐姿时执行所述报警判断流程,判断是否需要报警，无论是否报警，在所述报警判断流程执行完毕后继续执行所述姿势判断流程。

进一步的，所述姿势判断流程包括如下步骤：

步骤A1：所述传感单元读取数据,后续步骤为步骤A2；

步骤A2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，如是执行步骤A3，不是相对静止状态则返回执行步骤A1；

步骤A3：姿势运算单元计算姿势特征信号，后续步骤为步骤A4；

步骤A4：计算所述姿势特征信号和标准姿势数据之间的差值，后续步骤为步骤A5；

步骤A5：判断所述姿势特征信号和标准姿势数据之间的差值是否超过阈值，如是则执行所述报警判断流程，没有超过阈值则返回再次执行所述步骤A1。

进一步的，所述报警判断流程包括如下步骤：

步骤B1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤B3，如否则执行步骤B2；

步骤B2：计时器清零并开始计时,后续步骤为步骤B8；

步骤B3：计时器累计继续计时，后续步骤为步骤B4；

步骤B4：判断计时器时长是否超过阈值，如是执行步骤B5，如否执行步骤B8；

步骤B5：报警单元报警，后续步骤为步骤B6；

步骤B6：延时，后续步骤为步骤B7；

步骤B7：计时器清零,后续步骤为步骤B8；

步骤B8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。

进一步的，所述报警判断流程包括如下步骤：

步骤C1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤C3，如否则执行步骤C2；

步骤C2：计数器从零开始计数,后续步骤为步骤C8；

步骤C3：计数器累加，后续步骤为步骤C4；

步骤C4：判断计数器的值是否超过阈值，如是执行步骤C5，如否执行步骤C8；

步骤C5：报警单元报警，后续步骤为步骤C6；

步骤C6：延时，后续步骤为步骤C7；

步骤C7：计数器清零,后续步骤为步骤C8；

步骤C8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。

进一步的，所述姿势判断流程之前还包括初始化流程，所述初始化流程测量并计算标准姿势数据。

进一步的，所述初始化流程包括如下步骤：

步骤D1：所述传感单元读取数据,后续步骤为步骤D2；

步骤D2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，如是执行步骤D3，不是相对静止状态则返回执行步骤D1；

步骤D3：判断所述传感单元测得值是否符合标准坐姿范围，如是执行步骤D4，不符合则发出提醒并返回执行步骤D1；

步骤D4：根据传感器当前度数计算所述标准姿势数据，后续执行姿势判断流程。

本发明所提供的技术方案在判断出错误坐姿时并不直接报警，而是通过进一步的报警判断，结合多个错误信息的分布情况来进行报警，这样就避免了漏报、错报的情况，提高了错误坐姿报警的准确率。

附图说明

图1是本发明坐姿识别系统的结构示意图；

图2是本发明坐姿识别方法的流程图；

图3是本发明第二实施例中报警判断流程的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种坐姿识别系统、坐姿识别方法作进一步详细的说明。

请参考图1，图1所示是本发明提出的一种坐姿识别系统的一个较佳实施例的结构示意图，该坐姿识别系统包括：传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元。

其中传感单元是用来感测使用者的状态的，在需要监测坐姿时，传感单元需要佩戴于人体上，特别是应当佩戴于上身，如领口、头部或者耳后，这样当人体的姿势发生改变时可被其监测到。传感单元实时监测人体产生传感信号S1。在本实施例中传感单元为三轴加速度传感器，在其他较佳实施例中也可以采用倾斜传感器、位置传感器等其他传感器。或者同样为加速度传感器，但是采用单轴或双轴加速度传感器，而通过后续的姿势运算单元的运算来获得各方向数据。

姿势运算单元，是将传感单元获得的数据通过运算获得姿势数据，姿势运算单元的信号输入是来自传感单元的传感信号S1，输出为姿势特征信号S2，在本实施例中姿势特征信号S2为人体前倾、后仰和左、右4个方向的角度。在本实施例中, 姿势运算单元需判断传感单元是否处于相对静止状态，如人体是处于运动状态的,那么就表示还未进入读写状态，这时是不向外输出姿势特征信号S2的，只有在人处于相对静止状态时才进行信号的输出。

为了判断坐姿是否正确，我们必须要有一个基准值，通过将姿势特征信号S2和这个基准值进行比较来识别错误坐姿，而存储单元就是用来存储这个基准值的，这里我们称为标准姿势数据S3。存储单元中的标准姿势数据S3可以是在系统出厂时就预先设置好，也可以是在系统运行时，由姿势运算单元根据一个标准的读写姿态而获得的人体前倾、后仰和左、右4个方向的角度来作为基准值，写入并存放在存储单元中。

判断坐姿的运算是通过姿势判断单元来完成的，因此姿势判断单元的输入信息有两个，一是从姿势运算单元传来的姿势特征信号S2，二是存储单元中的标准姿势数据S3，计算姿势特征信号S2和标准姿势数据S3之间的偏差值，在本实施例中为人体前倾、后仰和左、右4个方向的角度的差值，当其中任意一个角度变化超过阈值即判断为坐姿错误，输出坐姿正误信息S4。

在实际使用的过程中由于传感单元是实时监测的，而人在读写过程中并不是一动不动的，会有很多小动作，如附身拿个橡皮、伸一下懒腰，这些动作都会使得姿势判断单元判断为错误坐姿，这样会产生很多的误报，因此在本实施例的系统中增加了报警判断单元。报警判断单元以姿势判断单元的坐姿正误信息S4为输入，判断是否需要报警，在需要报警时输出报警信号S5。报警判断单元的判断依据主要是综合多次传来的坐姿正误信息S4，判断错误状态的连续性，一次的姿势错误无法触发报警，必须持续一定时间才会报警，具体报警判断算法我们将在后面详细介绍。

报警单元，接收报警判断单元发出的报警信号S5，并发出报警。报警的方式可以是发出声音、产生振动、改变色彩、灯光闪烁或灯光亮度变化。在本实施例中我们选择上述报警方式中的一种——声音警报来进行报警，在其他较佳实施例中可采用多种方式组合来进行报警，如声音加振动、以红色警示灯的亮度变化结合声音、或振动配以可变色的LED不停闪烁等。

在图1所示的坐姿识别系统中，其中各单元的连线仅代表数据的传递，并不意味着实际的物理连接，各个单元可以为一体式设置，也可以采用分离设置的方式。如在本实施例中传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元都设置在一个可别在领口上的小型设备之中，彼此之间通过连线传递数据。而在另外一些较佳实施例中，可以将传感单元、姿势运算单元、报警单元制作为佩戴部件，而存储单元、姿势判断单元、报警判断单元设置在一个固定体上，如台灯上，这样可以保证耗电较多的运算部件的供电问题。而在另外的方案中，传感单元单独设置于人体，姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元设置在一个单独部件内，而报警单元为设置于手持式移动设备的app。在上述两个实施例中，这些分离部分之间仍然需要进行数据传递，他们之间是通过无线信号来进行通讯。无线通信方式可以为WiFi、Zigbee或蓝牙。

下面就具体实施例的流程图对本发明的坐姿识别方法进行说明，图2为本发明一个较佳实施例的流程图，其包括初始化流程、姿势判断流程、报警判断流程三个流程，其中姿势判断流程和报警判断流程，是本发明坐姿识别方法中的基本流程，在坐姿识别过程中由姿势判断单元循环执行姿势判断流程，只有当出现错误坐姿时，姿势判断单元才会向报警判断单元发送坐姿正误信息S4，从而报警判断单元执行报警判断流程,判断是否需要报警，无论是否报警，在所述报警判断流程执行完毕后，姿势判断单元将会继续执行姿势判断流程。

姿势判断流程由姿势判断单元来完成，具体包括如下步骤：

步骤A1：传感单元读取数据,后续步骤为步骤A2；

步骤A2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，在本发明中我们主要的目的是为了识别坐姿是否正确，而坐姿必须是一个相对静止的概念，如果人处于运动状态，如佩戴着传感器走动，或弯腰捡东西这些情况都不是坐姿需要考虑的，因此如果人处于运动状态我们不进行坐姿判断，而是等待其静下来再来判断。因此在本步骤中如果判断传感器是相对静止的那么执行步骤A3，如果不是相对静止状态则返回继续执行步骤A1，直至人静止下来可以保持一定的姿势。关于相对静止的判断是通过比较相邻两次次的传感单元测量值，依据其变化量来判断的，如总体变化很小，可以判定为静止，具体的变化量和传感器的灵敏度有关。

步骤A3：姿势运算单元计算姿势特征信号S2，其后续步骤为步骤A4；

步骤A4：计算所述姿势特征信号S2和标准姿势数据S3之间的差值，后续步骤为步骤A5；

步骤A5：判断姿势特征信号S2和标准姿势数据S3之间的差值是否超过阈值，如是则后续执行报警判断流程，没有超过阈值则返回再次执行步骤A1，继续监测坐姿。

而报警判断流程由报警判断单元来完成，具体包括如下步骤：

步骤B1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤B3，如否则执行步骤B2。关于连续两次错误的判断主要是为了避免误报，有时在读写中仅是一时的坐姿不正，可能马上就会回归正确姿势，如果每一次都报警会使得报警过于频繁，因此我们的主要思路是在连续多次的坐姿错误时才进行报警。凡是进入到步骤B1的都是表示本次检测是错误坐姿，因此这个连续两次检测的判断就是判断前一次的检测结果是正确坐姿还是错误坐姿，如果是正确坐姿则表示本次是首次错误，执行B2开始记录错误的持续时间，如果前一次为错误坐姿则执行B3继续计时。当两次错误中间夹有一次正确时，在正确姿势其后的那次错误时我们仍然认为他是首次错误，重新对计时器清零重新开始计时，这样我们可以保证错误一定要持续足够的时间才会报警。

步骤B2：这个步骤是一个计时器开启的动作，在首次错误出现时，我们对一个计时器清零并开始计时,其后续步骤为步骤B8。

步骤B3：计时器累计继续计时，后续步骤为步骤B4；

步骤B4：判断计时器时长是否超过阈值，如是执行步骤B5，如否执行步骤B8。这个阈值就表示错误状态持续多长时间我们会进行报警，小于这个时长不报警，如果错误状态持续时间超过这个阈值时长侧执行报警步骤B5。阈值的具体值可以针对不同的检测场景来设置。

步骤B5：报警单元报警，后续步骤为步骤B6。步骤B6是一个延时步骤，就是让报警持续一段时间，其后续步骤为步骤B7。

步骤B7：计时器清零,后续步骤为步骤B8。当一次报警完成之后，我们要重新开始检测流程，这个时候需要将计时器清零，否则当被检测者没有调整坐姿时，下一个错误检测出现到达步骤B4时，计时器的时长必定超过阈值，就会直接报警，这样报警就过于频繁了，达不到我们希望的当状态持续时才报警，且两次报警需间隔一定时间的效果。

步骤B8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。不管前面的流程是报警还是不报警，步骤B8是报警判断流程的终点，各分支最后都走到这一步骤，结束报警判断流程。

在本发明另一个较佳实施例中，我们称为第二实施例中，报警判断流程并不像上一个实施例中一样采用计时的方式，而是采用计次的方式，即只有当错误姿态连续出现次数达到设定的值才报警，中间有正确姿势的则清零重新计次，具体流程如图3所示，包括如下步骤：

步骤C1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤C3，如否则执行步骤C2；

步骤C2：计数器从零开始计数,后续步骤为步骤C8；

步骤C3：计数器累加，后续步骤为步骤C4；

步骤C4：判断计数器的值是否超过阈值，如是执行步骤C5，如否执行步骤C8；

步骤C5：报警单元报警，后续步骤为步骤C6；

步骤C6：延时，后续步骤为步骤C7；

步骤C7：计数器清零,后续步骤为步骤C8；

步骤C8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。

如前所述我们判断坐姿是否正确是通过判断姿势特征信号S2和标准姿势数据S3之间的差值是否超过阈值来实现的，姿势特征信号S2是传感单元读数后计算获得的，而标准姿势数据S3可以是预先设置的一个值，其存放在存储单元之中内。而实际上每一个人因为身形、习惯不同，每一个人的坐姿都不尽相同，采用统一的标准姿势数据S3可能并不是很适合。为了解决这个问题，我们在姿势判断流程之前加入一个初始化流程，这个初始化流程用来测量并计算标准姿势数据S3。这个流程的设计是这样的，在开始使用时，先通过提醒让使用者达到一个标准的坐姿，然后检测在这个姿态下的传感单元数据，并以此计算出标准姿势数据S3存入存储单元，后续的判断都以这个值为基础。

具体的说，初始化流程包括如下步骤：

步骤D1：传感单元读取数据,后续步骤为步骤D2。

步骤D2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，如是执行步骤D3，不是相对静止状态则返回执行步骤D1。这里我们一定要使用者进入读写这种静止状态时才可以测量，如人还没有静止下来还处于准备工作时不进行测定。

步骤D3：判断所述传感单元测得值是否符合标准坐姿范围，如是执行步骤D4，不符合则发出提醒并返回执行步骤D1。虽然标准姿势数据S3是通过初始化流程才计算出来，但是我们也要保证这个测得值确实是一个标准的坐姿，因此在获得标准姿势数据S3我们还是有一个判断的，预先设置一个值，测得值相对于这个值不能偏离太多，如测得值在可允许的范围内才记录这个值作为标准姿势数据S3，超出范围了就发出提醒后继续进行传感器读数，在本实施例中采用语音提醒，提示请采用标准坐姿并保持，在其他实施例中也可以采用亮度变化等方式，如未能测得正确坐姿灯处于一个较暗的状态作为提示，只有姿势正确了，并记录下了这个正确数据，灯光变亮表示进入正式读写状态。

步骤D4：根据传感器当前度数计算标准姿势数据S3，并存入存储单元，初始化流程结束，后续进入正常工作状态，执行姿势判断流程。

上文对本发明优选实施例的描述是为了说明和描述，并非想要把本发明穷尽或局限于所公开的具体形式，显然，可能做出许多修改和变化，这些修改和变化可能对于本领域技术人员来说是显然的，应当包括在由所附权利要求书定义的本发明的范围之内。

Claims (13)

1.一种坐姿识别系统，其特征在于：所述坐姿识别系统包括：

传感单元，使用时所述传感单元佩戴于人体上，输出传感信号；

姿势运算单元，从所述传感单元接收所述传感信号，运算获得姿势特征信号，并在人体处于相对静止时输出所述姿势特征信号,所述相对静止是通过比较相邻两次的所述传感单元的测量值，依据其变化量来判断；

存储单元，用于存储标准姿势数据；

姿势判断单元，从所述姿势运算单元接收所述姿势特征信号，并读取所述存储单元中的所述标准姿势数据，判断坐姿，输出坐姿正误信息；

报警判断单元，接收所述姿势判断单元的所述坐姿正误信息，判断是否需要报警，在需要报警时输出报警信号；

报警单元，接收所述报警信号，并报警。

2.根据权利要求1所述的坐姿识别系统，其特征在于所述传感单元为加速度传感器。

3.根据权利要求2所述的坐姿识别系统，其特征在于所述传感单元为三轴加速度传感器。

4.根据权利要求1所述的坐姿识别系统，其特征在于所述报警单元发出的警示信息为声音、振动、色彩、亮度中的一种或多种的组合。

5.根据权利要求1所述的坐姿识别系统，其特征在于所述传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元之间物理连接为一体。

6.根据权利要求1所述的坐姿识别系统，其特征在于所述传感单元、姿势运算单元、存储单元、姿势判断单元、报警判断单元、报警单元分别设置在两个以上分离的部分，所述分离的部分之间通过无线通信方式传递信息。

7.根据权利要求6所述的坐姿识别系统，其特征在于所述无线通信方式为ZigBee、蓝牙或WiFi。

8.一种坐姿识别方法，应用于如权利要求1-7所述的坐姿识别系统的，所述坐姿识别方法包括姿势判断流程和报警判断流程，在坐姿识别过程中循环执行所述姿势判断流程，当出现错误坐姿时执行所述报警判断流程,判断是否需要报警，无论是否报警，在所述报警判断流程执行完毕后继续执行所述姿势判断流程。

9.根据权利要求8所述的坐姿识别方法，其特征在于所述姿势判断流程包括如下步骤：

步骤A1：所述传感单元读取数据,后续步骤为步骤A2；

步骤A2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，如是执行步骤A3，不是相对静止状态则返回执行步骤A1；

步骤A3：姿势运算单元计算姿势特征信号，后续步骤为步骤A4；

步骤A4：计算所述姿势特征信号和标准姿势数据之间的差值，后续步骤为步骤A5；

步骤A5：判断所述姿势特征信号和标准姿势数据之间的差值是否超过阈值，如是则执行所述报警判断流程，没有超过阈值则返回再次执行所述步骤A1。

10.根据权利要求8所述的坐姿识别方法，其特征在于所述报警判断流程包括如下步骤：

步骤B1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤B3，如否则执行步骤B2；

步骤B2：计时器清零并开始计时,后续步骤为步骤B8；

步骤B3：计时器累计继续计时，后续步骤为步骤B4；

步骤B4：判断计时器时长是否超过阈值，如是执行步骤B5，如否执行步骤B8；

步骤B5：报警单元报警，后续步骤为步骤B6；

步骤B6：延时，后续步骤为步骤B7；

步骤B7：计时器清零,后续步骤为步骤B8；

步骤B8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。

11.根据权利要求8所述的坐姿识别方法，其特征在于所述报警判断流程包括如下步骤：

步骤C1：判断是否连续两次检测为错误坐姿，如是则执行步骤C3，如否则执行步骤C2；

步骤C2：计数器从零开始计数,后续步骤为步骤C8；

步骤C3：计数器累加，后续步骤为步骤C4；

步骤C4：判断计数器的值是否超过阈值，如是执行步骤C5，如否执行步骤C8；

步骤C5：报警单元报警，后续步骤为步骤C6；

步骤C6：延时，后续步骤为步骤C7；

步骤C7：计数器清零,后续步骤为步骤C8；

步骤C8：报警判断流程结束，后续执行姿势判断流程。

12.根据权利要求8、9、10或11所述的坐姿识别方法，其特征在于所述姿势判断流程之前还包括初始化流程，所述初始化流程测量并计算标准姿势数据。

13.根据权利要求12所述的坐姿识别方法，其特征在于所述初始化流程包括如下步骤：

步骤D1：所述传感单元读取数据,后续步骤为步骤D2；

步骤D2：判断所述传感单元是否处于相对静止状态，如是执行步骤D3，不是相对静止状态则返回执行步骤D1；

步骤D3：判断所述传感单元测得值是否符合标准坐姿范围，如是执行步骤D4，不符合则发出提醒并返回执行步骤D1；

步骤D4：根据传感器当前度数计算所述标准姿势数据，后续执行姿势判断流程。

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