CN111999999A - 一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法。该手表包括数据采集模块,用于采集佩戴者的状态参数;处理模块,与所述数据采集模块连接;示警模块,与所述处理模块连接;所述处理模块通过所述数据采集模块获取所述状态参数,基于所述状态参数确定所述佩戴者的坐姿,当所述坐姿为错误坐姿时输出报警信号至所述示警模块;所述示警模块示警。该方法包括获取若干儿童在读写时与目标的读写距离和若干儿童的坐姿,构建距离检测及坐姿识别模型;获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,对错误坐姿示警。
Description
技术领域
本发明涉及电子设备技术领域,特别涉及一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法。
背景技术
目前,全国近视人口占全国人数的30%,其中,在校的小学生佩戴眼镜的比例为30%,而由于坐姿不正导致近视眼、脊柱弯曲的儿童人数在逐步增加,所以培养孩子正确的坐姿用合适的书写距离学习是家长应及早注意的一个问题,而儿童智能手表能在大多数时间陪伴儿童,因此有必要提出一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法。
发明内容
本发明提供一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法,用以解决儿童在读写过程中坐姿不正确的问题。
一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于采集佩戴者的状态参数;
处理模块,与所述数据采集模块连接;
示警模块,与所述处理模块连接;
所述处理模块通过所述数据采集模块获取所述状态参数,基于所述状态参数确定所述佩戴者的坐姿,当所述坐姿为错误坐姿时输出报警信号至所述示警模块,所述示警模块示警。
作为本发明的一种实施例,所述数据采集模块,包括:
加速度传感器,用于采集佩戴者手腕的摆动加速度;
陀螺仪,用于采集佩戴者手腕的摆动幅度;
红外测距传感器,用于测量手腕相对头部的第一距离;
激光测距传感器,用于测量手腕相对胸部的第二距离。
作为本发明的一种实施例,所述处理模块包括:
MCU,用于对所述状态参数进行处理,确定佩戴者的坐姿。
作为本发明的一种实施例,所述MCU执行如下操作:
将所述状态参数中的距离参数与所述距离检测及坐姿识别模型中的距离参数进行比较,选取两者差值在预设范围内的距离检测及坐姿识别模型中的距离参数作为准确参数;
基于距离检测及坐姿识别模型,根据所述准确参数,确定佩戴者的坐姿;
其中,所述距离检测及坐姿识别模型通过对儿童坐姿数据归集得出;
所述距离检测及坐姿识别模型包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型;
在所述模型中距离参数和坐姿类型一一对应。
作为本发明的一种实施例,所述错误坐姿包括:
埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型其中一种或多种结合。
作为本发明的一种实施例,所述示警模块包括:
振动电机,用于当接收到所述MCU发出的报警信号时,发出振动示警;
网络通信模块,用于将预设时间内佩戴者的示警信息发送至家长端示警。
作为本发明的一种实施例,还包括:
超声波传感器,与所述处理模块连接,用于测量佩戴者的身高;
所述超声波传感器通过发射超声波到地面并接收反射波得到佩戴者手腕离地高度,所述处理模块通过所述超声波传感器获取所述佩戴者手腕离地高度,基于处理模块中存储的手腕离地高度与身高的关系模型,根据所述佩戴者手腕离地高度,确定佩戴者的身高,所述处理模块通过将每月收集的佩戴者的身高数据整合为簇状图发送到佩戴者手表和家长端,使身高的增幅数据化,体现出纠正坐姿的益处,达到纠正坐姿的目的;
眼球追踪仪,与所述处理模块连接,用于捕捉佩戴者的眼球动作;
所述处理模块获取所述眼球追踪仪捕捉的数据,当接收到的数据信息为无法捕捉到眼球动作数据或捕捉到的眼球动作幅度在预设时间内低于预设幅度时,则判定佩戴者处于开小差状态,无法达到纠正坐姿的目的,所述处理器输出报警信号至示警模块,所述示警模块示警。
一种可纠正坐姿的儿童智能手表的纠正方法,其特征在于,包括:
获取若干儿童在读写时与目标的读写距离和若干儿童的坐姿,构建距离检测及坐姿识别模型;
获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;
当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,对错误坐姿示警。
作为本发明的一种实施例,所述获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测和坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿,包括:
获取佩戴者手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;其中,
所述距离检测及坐姿识别模型包括:正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型。
作为本发明的一种实施例,所述获取佩戴者手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,包括:
通过光在空中发射-反射的时间差根据光速测量出被测物体的距离:
其中,l为手腕相对头部的第一距离,x为手腕相对胸部的第二距离,t为激光发射-反射的时间间隔,c为光速,α为测量头部的测距仪发射光线与桌面形成的角度,β为测量胸部的测距仪发射光线与桌面形成的角度。
本发明有益效果为:本发明提出了一种智能手表来纠正儿童的坐姿,利用了加速度传感器和陀螺仪的三轴测量原理,可以快速判断儿童是否进入读写状态,提高判断的精确度,并巧妙的利用了激光测距传感器和红外测距传感器的测距原理,将两种测距传感器融入智能手表当中,使儿童在读写时,本发明能通过手表内置的测距传感器测量儿童当前的手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,在基于儿童坐姿的模型进行对比,得到当前儿童的坐姿情况,并收集整理错误坐姿情况发送至家长端,若当前儿童的坐姿为错误坐姿,本发明则会发出振动示警提醒,提醒儿童调整自己的坐姿已达到纠正坐姿的目的。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法的模块流程图;
图2为本发明实施例中一种可纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法流程图;
图3为本发明实施例中一种纠正坐姿的儿童智能手表及纠正方法的测距流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
如附图1所示,本发明实施例提供了一种可纠正坐姿的儿童智能手表,包括:
数据采集模块1,用于采集佩戴者的状态参数;
处理模块2,用于根据数据采集模块采集的参数确定佩戴者的坐姿,并在佩戴者坐姿错误时输出报警信号;
示警模块3,用于在接收到处理模块发送的报警信号时,发出振动对佩戴者示警;
上述技术方案的工作原理为:如附图1所示,处理模块通过所述数据采集模块获取所述状态参数,基于所述状态参数确定所述佩戴者的坐姿,当所述坐姿为错误坐姿时输出报警信号至所述示警模块;所述示警模块示警;本发明在工作时会通过判断模块中的加速度传感器和陀螺仪判断儿童是否已经进入读写状态,若根据所述三轴加速度值和陀螺仪值判定智能手表的姿态接近于水平放置在桌面上,且预设时间内只有轻微位移,则确定佩戴者进入读写状态,在确定儿童已经进入读写状态后,激光测距传感器和红外测距传感器同时对儿童的胸部和头部距离进行测量,确定胸部距离和头部距离,其中测量模式包括单次测量、连续测量和定时测量,根据测量的读写距离,基于距离检测模型和坐姿识别模型,生成坐姿数据,坐姿包括有正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型,根据坐姿数据进行判断,若当前儿童坐姿不为正坐型坐姿时,则发出振动提醒,并将坐姿数据发送至家长端;
上述技术方案的有益效果为:本发明提出了一种智能手表来纠正儿童的坐姿,利用了加速度传感器和陀螺仪的三轴测量原理,可以快速判断儿童是否进入读写状态,提高判断的精确度,并巧妙的利用了激光测距传感器和红外测距传感器的测距原理,将两种测距传感器融入智能手表当中,使儿童在读写时,本发明能通过手表内置的测距传感器测量儿童当前的手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,在基于儿童坐姿的模型进行对比,得到当前儿童的坐姿情况,并收集整理错误坐姿情况发送至家长端,若当前儿童的坐姿为错误坐姿,本发明则会发出振动示警提醒,提醒儿童调整自己的坐姿已达到纠正坐姿的目的。
实施例2:
在一个实施例中,所述数据采集模块,包括:
加速度传感器,用于采集佩戴者手腕的摆动加速度;
陀螺仪,用于采集佩戴者手腕的摆动幅度;
红外测距传感器,用于测量手腕相对头部的第一距离;
激光测距传感器,用于测量手腕相对胸部的第二距离;
上述技术方案的工作原理为:利用加速度传感器对儿童手腕的动作幅度进行数据采集,获取三轴加速度值,利用内置陀螺仪对儿童手腕的放置状态进行数据采集,获取陀螺仪值,并将获取的三轴加速度值和陀螺仪值通过电连接通道传输到处理模块;利用红外测距传感器和激光测距传感器对儿童的头部和胸部进行读写距离测量,如附图3所示,测距流程为步骤S201:复位传感器;步骤S202:初始化传感器;步骤S203:写入传感器校准值,校准值包括 SPAD 参考值(SPAD:单光子雪崩二极管,一种有单光子探测能力的雪崩二极管),参考校准值,偏移校准值,串扰校准值;步骤S204:设定测量模式,测量模式包括单次测量,连续测量,定时测量;步骤S205:启动测量;步骤S206:获取数据,得到手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离;
上述技术方案的有益效果为:利用加速度传感器和陀螺仪对智能手表姿态进行双重判定,使得对儿童是否进入读写状态的判定更为精确;巧妙的利用了激光测距传感器和红外测距传感器的测距原理,将两种测距传感器融入智能手表当中,且采用两组传感器对读写距离进行正交测量,保证测量的精度。
实施例3:
在一个实施例中,所述处理模块包括:
MCU,用于对所述状态参数进行处理,确定佩戴者的坐姿。
上述技术方案的工作原理为:数据采集模块通过将加速度传感器和陀螺仪采集到的佩戴者的手腕状态数据通过电连接通道传输给处理模块,处理模块获取手腕状态数据后,将手腕状态数据进行判断,手腕状态数据包括三轴加速度值和陀螺仪值,根据获取的三轴加速度值和陀螺仪值判定智能手表的姿态若是接近于水平放置在桌面上,且预设时间内只有轻微位移,则确定佩戴者进入了读写状态;确定佩戴者进入读写状态后,通过电连接通道发送指令启动数据采集模块的红外测距传感器和激光测距传感器,通过红外测距传感器和激光测距传感器获取佩戴者的手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,两个测距传感器将获取到的信息通过电连接通道传输给处理模块,处理模块基于自身存储的距离检测及坐姿识别模型对接收到的数据信息进行比对,确定佩戴者的坐姿;
上述技术方案的有益效果为:通过确定佩戴者的手腕状态数据确定佩戴者是否进入读写状态,提高了测量的实时性,而将获取的佩戴者的读写距离与距离检测及坐姿识别模型进行对比,提高了对佩戴者坐姿判断的准确性。
实施例4:
在一个实施例中,所述MCU执行如下操作:
将所述状态参数中的距离参数与所述距离检测及坐姿识别模型中的距离参数进行比较,选取两者差值在预设范围内的距离检测及坐姿识别模型中的距离参数作为准确参数;
基于距离检测及坐姿识别模型,根据所述准确参数,确定佩戴者的坐姿;
其中,所述距离检测及坐姿识别模型通过对儿童坐姿数据归集得出;
所述距离检测及坐姿识别模型包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型;
在所述模型中距离参数和坐姿类型一一对应;
上述技术方案的工作原理为:通过对若干儿童坐姿数据进行数据归集,建立距离检测及坐姿识别模型,包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型,将所述状态参数中的距离参数与所述距离检测及坐姿识别模型中的距离参数进行比较,选取两者差值在预设范围内的距离检测及坐姿识别模型中的距离参数作为准确参数,根据准确参数,调用MCU中的距离检测与坐姿识别模型相对应的坐姿,确定佩戴者当前的坐姿;
上述技术方案的有益效果为:通过建立距离检测及坐姿识别模型与获取的状态参数进行比对,有利于提高坐姿识别的精度,提高用户体验。
实施例5:
在一个实施例中,所述错误坐姿包括:
埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型其中一种或多种结合;
所述示警模块包括:
振动电机,用于当接收到所述MCU发出的报警信号时,发出振动示警;
网络通信模块,用于将预设时间内佩戴者的示警信息发送至家长端示警;
上述技术方案的工作原理为:通过红外测距传感器和激光测距传感器获取佩戴者的手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,两个测距传感器将获取到的信息通过电连接通道传输给处理模块,处理模块基于自身存储的距离检测及坐姿识别模型对接收到的数据信息进行比对,确定佩戴者的坐姿,当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,则通过电连接通道发送指令到示警模块,其中示警模块中的振动电机发出振动提醒佩戴者当前坐姿不正确,而示警模块中的网络通信则将佩戴者不正确的坐姿数据发送至家长端;
上述技术方案的有益效果为:通过对佩戴者和家长端的双重示警,提高对佩戴者错误坐姿的纠正效率。
实施例6:
在一个实施例中,还包括:
超声波传感器,与所述处理模块连接,用于测量佩戴者的身高;
所述超声波传感器通过发射超声波到地面并接收反射波得到佩戴者手腕离地高度,所述处理模块通过所述超声波传感器获取所述佩戴者手腕离地高度,基于处理模块中存储的手腕离地高度与身高的关系模型,根据所述佩戴者手腕离地高度,确定佩戴者的身高,所述处理模块通过将每月收集的佩戴者的身高数据整合为簇状图发送到佩戴者手表和家长端,使身高的增幅数据化,体现出纠正坐姿的益处,达到纠正坐姿的目的;
眼球追踪仪,与所述处理模块连接,用于捕捉佩戴者的眼球动作;
所述处理模块获取所述眼球追踪仪捕捉的数据,当接收到的数据信息为无法捕捉到眼球动作数据或捕捉到的眼球动作幅度在预设时间内低于预设幅度时,则判定佩戴者处于开小差状态,无法达到纠正坐姿的目的,所述处理器输出报警信号至示警模块,所述示警模块示警;
上述技术方案的工作原理为:利用超声波传感器,通过发射超声波到地面并接收反射波获取佩戴者手腕离地高度,超声波传感器将获取的佩戴者手腕离地高度通过电连接通道发送到处理模块上,基于处理模块中的手腕离地高度与身高的关系模型,根据所获取的佩戴者的手腕离地高度,确定佩戴者当前的身高,经处理模块整合为簇状图后发送到佩戴者手表内和家长端;当处理模块通过状态测量电子设备传输数据确定佩戴者已进入读写状态时,则通过处理模块与眼球追踪仪的电连接通道发送启动指令到眼球追踪仪,则眼球追踪仪开始捕捉佩戴者的眼球动作幅度,通过电连接通道将眼球追踪仪捕捉到的数据传输到处理模块,若无法捕捉到眼球动作数据或眼球动作幅度在预设时间内低于预设幅度,则判定为佩戴者睡着了或正在开小差,此时处理模块发出指令到振动电机,振动电机发出振动提醒佩戴者,若振动次数过多,则处理模块生成振动数据发送至家长端;
上述技术方案的有益效果为:通过佩戴前身高与佩戴后身高的对比,让佩戴者清楚的知道正确坐姿带来的好处,有益于增强佩戴者坚持纠正坐姿的毅力和增加佩戴者对纠正坐姿益处的认知,达到纠正坐姿的目的;在纠正儿童坐姿的同时,避免儿童在学习过程中开小差,纠正坐姿的同时提高学习效率。
实施例7:
如附图2所示,本发明实施例提供了一种可纠正坐姿的儿童智能手表的纠正方法,包括:
步骤S105:获取若干儿童在读写时与目标的读写距离和若干儿童的坐姿,构建距离检测及坐姿识别模型;
步骤S106:获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;
步骤S107:当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,对错误坐姿示警;
上述技术方案的工作原理为:如附图2所示,在步骤S105中,获取若干儿童在读写时与目标的读写距离和若干儿童的坐姿,构建距离检测及坐姿识别模型,在步骤S106中,获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于步骤S105中构建的距离检测模型和坐姿识别模型,确定儿童的坐姿,坐姿包括:正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型,在步骤S107中,根据佩戴者的坐姿,若当前坐姿为错误坐姿,则对错误坐姿示警;其中错误坐姿包括埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型其中一种或多种结合;
上述技术方案的有益效果为:根据对佩戴者的坐姿与正确坐姿进行对比匹配,当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,对佩戴者进行示警,可以让佩戴者随时知道自己的坐姿情况,有利于实时纠正自己的坐姿。
实施例8:
在一个实施例中,所述获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测和坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿,包括:
获取佩戴者手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;其中,
所述距离检测及坐姿识别模型包括:正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型;
上述方案的工作原理为:获取若干儿童在读写时与目标的读写距离,包括头部读写距离和胸部读写距离;获取若干儿童的坐姿,包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型,基于数据归集构建距离检测模型和坐姿识别模型;
上述方案的有益效果为:通过数据归集构建距离检测模型和坐姿识别模型,能够使实际应用时生成的判断数据更为精准。
实施例9:
在一个实施例中,所述获取佩戴者手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,包括:
通过光在空中发射-反射的时间差根据光速测量出被测物体的距离:
其中,l为手腕相对头部的第一距离,x为手腕相对胸部的第二距离,t为激光发射-反射的时间间隔,c为光速,α为测量头部的测距仪发射光线与桌面形成的角度,β为测量胸部的测距仪发射光线与桌面形成的角度;
上述技术方案的工作原理:通智能手表发出的测量头部的光线是与桌面成α角发射的,测量胸部的光线是与桌面成β角发射的,而儿童与目标的距离则是正对的直线距离,根据距离=时间×光速,计算出智能手表距离儿童的实际距离,根据内部处理器对该距离利用角与边关系进行处理,得出儿童与目标的实际距离;
上述技术方案的有益效果:计算儿童与目标的实际距离,减小因距离问题导致最后检测结果产生的误差。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于采集佩戴者的状态参数;
处理模块,与所述数据采集模块连接;
示警模块,与所述处理模块连接;
所述处理模块通过所述数据采集模块获取所述状态参数,基于所述状态参数确定所述佩戴者的坐姿,当所述坐姿为错误坐姿时输出报警信号至所述示警模块,所述示警模块示警。
2.如权利要求1所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,所述数据采集模块,包括:
加速度传感器,用于采集佩戴者手腕的摆动加速度;
陀螺仪,用于采集佩戴者手腕的摆动幅度;
红外测距传感器,用于测量手腕相对头部的第一距离;
激光测距传感器,用于测量手腕相对胸部的第二距离。
3.如权利要求1所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,所述处理模块包括:
MCU,用于对所述状态参数进行处理,确定佩戴者的坐姿。
4.如权利要求3所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,所述MCU执行如下操作:
将所述状态参数中的距离参数与所述距离检测及坐姿识别模型中的距离参数进行比较,选取两者差值在预设范围内的距离检测及坐姿识别模型中的距离参数作为准确参数;
基于距离检测及坐姿识别模型,根据所述准确参数,确定佩戴者的坐姿;
其中,所述距离检测及坐姿识别模型通过对儿童坐姿数据归集得出;
所述距离检测及坐姿识别模型包括正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型;
在所述模型中距离参数和坐姿类型一一对应。
5.如权利要求1所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,所述错误坐姿包括:
埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型其中一种或多种结合。
6.如权利要求1所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,所述示警模块包括:
振动电机,用于当接收到所述MCU发出的报警信号时,发出振动示警;
网络通信模块,用于将预设时间内佩戴者的示警信息发送至家长端示警。
7.如权利要求1所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表,其特征在于,还包括:
超声波传感器,与所述处理模块连接,用于测量佩戴者的身高;
所述超声波传感器通过发射超声波到地面并接收反射波得到佩戴者手腕离地高度,所述处理模块通过所述超声波传感器获取所述佩戴者手腕离地高度,基于处理模块中存储的手腕离地高度与身高的关系模型,根据所述佩戴者手腕离地高度,确定佩戴者的身高,所述处理模块通过将每月收集的佩戴者的身高数据整合为簇状图发送到佩戴者手表和家长端,使身高的增幅数据化,体现出纠正坐姿的益处,达到纠正坐姿的目的;
眼球追踪仪,与所述处理模块连接,用于捕捉佩戴者的眼球动作;
所述处理模块获取所述眼球追踪仪捕捉的数据,当接收到的数据信息为无法捕捉到眼球动作数据或捕捉到的眼球动作幅度在预设时间内低于预设幅度时,则判定佩戴者处于开小差状态,无法达到纠正坐姿的目的,所述处理器输出报警信号至示警模块,所述示警模块示警。
8.一种可纠正坐姿的儿童智能手表的纠正方法,其特征在于,包括:
获取若干儿童在读写时与目标的读写距离和若干儿童的坐姿,构建距离检测及坐姿识别模型;
获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;
当佩戴者的坐姿为错误坐姿时,对错误坐姿示警。
9.如权利要求8所述的一种可纠正坐姿的儿童智能手表的纠正方法,其特征在于,所述获取佩戴者在读写状态下的读写距离,基于距离检测和坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿,包括:
获取佩戴者手腕相对头部的第一距离和手腕相对胸部的第二距离,基于距离检测及坐姿识别模型,确定佩戴者的坐姿;其中,
所述距离检测及坐姿识别模型包括:正坐型、埋头读写型、手撑脸颊读写型、手臂垂于桌面以下读写型和歪脖读写型。
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