CN112515662B - 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112515662B CN112515662B CN202011547046.7A CN202011547046A CN112515662B CN 112515662 B CN112515662 B CN 112515662B CN 202011547046 A CN202011547046 A CN 202011547046A CN 112515662 B CN112515662 B CN 112515662B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pressure
- user
- sitting posture
- line
- dimensional
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000003825 pressing Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 230000036544 posture Effects 0.000 abstract description 116
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 210000002414 leg Anatomy 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 5
- 210000001217 buttock Anatomy 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6892—Mats
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0247—Pressure sensors
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Chair Legs, Seat Parts, And Backrests (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。本发明实施例实现了被动、无感的评估用户坐姿的效果。
Description
技术领域
本发明涉及传感器技术领域,尤其涉及一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着现代人类的工作方式的改变,长时间坐着工作是越来越多工作中采取的一种工作形式,比如驾驶各种车辆的司机和在办公室内工作的白领等等。
当坐的时间越来越长,坐姿的正确就越重要,不正确的坐姿会影响到人体平衡,进而会导致脊椎的形变等疾病,脊椎弯曲对脊椎和腰肌造成一定的压迫,长时间会形成脊椎的形变和腰肌的劳损。所以对坐姿进行实时监测和评估成为当前大部分人的需求,使用户了解自己的坐姿习惯。而在不正确的坐姿中,比较常见的是用户身体的左右倾斜。
发明内容
基于此,有必要针对上述问题,提出了一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面,本发明实施例提供一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
第二方面,本发明实施例提供一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质,所述装置包括:
数据获取模块,用于通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
坐标获取模块,用于获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
平面获取模块,用于通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
压线获取模块,用于将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
坐姿评估模块,用于根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
第三方面,本发明实施例提供一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
本发明实施例通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,根据三维压力分布图数据评估用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。从而可以对用户就坐过程中身体的左右倾斜进行跟踪监测,从而可以为提醒用户规范坐姿,解决了用户需要主动判断自己的坐姿是否正确的问题,实现了被动、无感的评估用户坐姿的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中:
图1为一个实施例中坐姿评估方法的流程图;
图2为一个实施例中坐垫的结构图;
图3为一个实施例中根据三维压力分布图数据作出的第一压线图;
图4为一个实施例中坐姿评估方法的步骤S150的具体流程图;
图5为一个实施例中坐姿评估方法的步骤S210的具体流程图;
图6为一个实施例中的第一压线图;
图7为另一个实施例中坐姿评估方法的流程图;
图8为一个实施例中坐姿评估方法的步骤S220的具体流程图;
图9为一个实施例中的第一压线图;
图10为一个实施例中翻转后的第一压线图;
图11为一个实施例中坐姿评估方法的步骤S230的具体流程图;
图12为一个实施例中坐姿评估方法的步骤S150的具体流程图;
图13为一个实施例中坐姿评估装置的结构框图;
图14为一个实施例中计算机设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,在一个实施例中,提供了一种坐姿评估方法。该方法既可以应用于终端,也可以应用于服务器,本实施例以应用于终端举例说明。该坐姿评估方法具体包括如下步骤:
S110、通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中。
本实施例中,执行的终端可以为计算机设备,也可以为用户的移动设备,例如手机、平板电脑等,示例性的,终端为坐垫,坐垫可以为单独可拆卸的坐垫,也可以为与座椅设置为一体的坐垫,其中压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,一并参照图2,坐垫100上包括以阵列的形式分布的压力传感器200,其阵列精度为8×8,当用户坐在坐垫100上时,坐垫100上的压力传感器200会感测到压力值,并形成表示左臀位置的左臀压力范围310,表示左腿位置的左腿压力范围320、表示右臀位置的右臀压力范围410和表示右腿位置的右腿压力范围420,在图2中还设置了直角坐标系,根据建立的直角坐标系和用户的位置可以看出,在表示位置的X轴和Y轴中,右臀和右腿的X轴的值大于左臀和左腿的值,左臀和右臀的Y轴的值大于左腿和右腿的值,而压力传感器中的压力值可以表示在该坐标系中垂直于X轴和Y轴的Z轴中,其中压力传感器的压力值越大,对应在Z轴的值越小,获取到每个压力传感器的值,就可以由此生成基于该三维坐标系的三维压力分布图数据。
需要说明的是,三维压力分布图数据也可以是以二维压力分布图数据的形式表示,所述压力传感器的压力值在所述二维压力分布图数据中以不同颜色和不同颜色深浅表示。
在一个实施例中,因获取的三维压力分布图数据中大多存在噪声干扰,具体体现为高斯噪声,例如在压力值大的一个区域中出现了一个很小的压力值,为了消除三维压力分布图数据在数字化过程中产生或者混入的高斯噪声因此还可以对三维压力分布图数据进行小窗口的高斯滤波处理,即对三维压力分布图数据进行加权平均,以排除高斯噪声干扰,即在步骤S120之前还可以执行:对所述三维压力分布图数据进行高斯滤波处理。具体的,通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的原始三维压力分布图数据;根据所述原始三维压力分布图数据生成二维压力分布图数据;对所述二维压力分布图数据进行高斯滤波处理;将处理后的二维压力分布图数据转换为三维压力分布图数据。
具体的,可以先获取一个高斯模板(掩膜、高斯核),然后用该高斯模板扫描二维压力分布图数据中的每一个像素,即每一个坐标点对应的像素值,用该高斯模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代高斯模板中心点的像素值,最后重复对二维压力分布图数据每个坐标点进行上述步骤,就完成了高斯滤波处理。示例性的,假设某一中心点在二维压力分布图中的坐标为(x,y),获取三维压力分布图数据中距离该中心点坐标最近的8个点的坐标,即(x+1,y)、(x-1,y)、(x,y-1)、(x+1,y-1)、(x+1,y-1)、(x,y+1)、(x-1,y+1)和(x-1,y-1),将该9个坐标点对应的坐标分别代入到二维高斯公式中,以分别将9个坐标转换为9个系数,该9个系数的权重总和为1,得到的9个点的系数即为该中心坐标点的高斯模板对应的系数,将该9个坐标点的像素值与该高斯模板对应做乘积后,将9个乘积结果的和作为该中心坐标点的高斯滤波值,并用该高斯滤波值替代该中心坐标点的像素值,完成高斯滤波处理的二维压力分布图数据中,颜色的深浅和颜色变化会更加平缓,从而使得三维压力分布图数据更加准确,更准确的反映出用户的脊椎弯曲程度。作为优选的,因为脊椎的弯曲变化对坐垫的影响较细微,为了捕捉到这些细微的变化,压力传感器的阵列精度为32×32。
S120、获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标。
S130、通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面。
S140、将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线。
S150、根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
本实施例中,用户在坐下时,在坐垫产生一个压力值最大的最大压力点,而这个最大压力点在三维坐标系中就可以很好的体现出用户坐姿的左右偏移方向,从而获得用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,因此在得到三维压力分布图数据后,可以只取其中压力值最大的最大压力点进行坐姿分析。具体的,先获取三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标,然后通过第一三维坐标作与坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面。如图3所示,通过第一三维坐标40作与X轴和Y轴(图中未示出)垂直,即和坐垫垂直,且与Y轴方向垂直,X轴方向平行,即和用户腿部方向垂直的平面作为第一平面20,当用户腿部方向和Y轴方向不平行时,以Y轴方向为准,在过第一三维坐标40得到第一平面20后,将第一平面20与三维压力分布图数据10相交的交线作为第一压线30。最后就可以根据第一压线上的压力变化确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。可选的,直接判断第一压线的波谷是靠左倾斜还是靠右倾斜,由此评估用户的当前坐姿是否正确。此外,因三维压力数据分布图经过了高斯滤波处理,得到的第一压线也会更平缓准确,根据第一压线上的压力变化评估用户以所述当前坐姿就坐时的脊椎弯曲程度时的评估结果也会更加准确。
本发明实施例通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,根据三维压力分布图数据评估用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。从而可以对用户就坐过程中身体的左右倾斜进行跟踪监测,从而可以为提醒用户规范坐姿,解决了用户需要主动判断自己的坐姿是否正确的问题,实现了被动、无感的评估用户坐姿的效果。
在一个实施例中,如图4所示,步骤S150中的根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度具体包括:
S210、获取所述第一压线上的中点,所述中点将所述第一压线分为第二压线和第三压线。
本实施例中,在获得第一压线后,还需要获取第一压线上的中点,可选的,获取在第一压线范围内X轴的中点,然后将X轴的中点平移至第一压线上,从而获取第一压线上的中点,其中第一压线上的中点将第一压线分为第二压线和第三压线。
S220、确定所述第二压线对应的第一压力总和,并确定所述第三压线对应的第二压力总和。
S230、根据所述第一压力总和以及第二压力总和确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
本实施例中,获取第二压线和第三压线后,还需要确定第二压线对应的第一压力总和,并确定第三压线对应的第二压力总和。其中第二压线对应的第一压力总和为在第二压线的范围内的全部压力值,第三压线对应的第二压力总和为在第三压线的范围内的全部压力值,这样就可以根据第一压力总和以及第二压力总和确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。当第一压力总和大于第二压力总和时,说明用户的重心落在第二压线那一侧,因第二压线位于X轴的左侧,说明用户以当前坐姿就坐时向左倾斜了,反之亦然。
本发明实施例通过获取第一压线上的中点,进而确定中点两侧的压力总和,并根据中点两侧的压力总和确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。准确的判断出用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
在一个实施例中,如图5所示,步骤S210具体包括:
S310、确定所述第一压线的一阶导数中的两个极小值点。
S320、获取所述两个极小值点在所述第一压线上的坐标,分别作为第一二维坐标和第二二维坐标。
S330、获取所述第一压线中所述第一二维坐标和第二二维坐标之间的最大值点,作为所述第一压线上的中点。
本实施例中,在获取第一压线上的中点时,具体的,可以先确定第一压线的一阶导数中的两个极小值点,这两个极小值点分别代表了用户两个臀部的压力最大点,根据人体臀部坐骨的特性,在坐垫上基于压力值大小生成的第一压线存在两个波谷,对应两个波谷中的压力最大点就是极小值点,而两个极小值点之间压力最小的点可以视为用户臀部最中间、压力值最小的点。具体的,一并参照图6,获取两个极小值点在第一压线上的坐标,分别作为第一二维坐标50和第二二维坐标60,其中,第二二维坐标50对应的压力值更大,即第一压线30中压力最大的点,第二二维坐标50就是第一三维坐标在第一压线中的二维坐标。进一步的,获取第一压线30中第一二维坐标50和第二二维坐标60之间的最大值点,即压力值最小的点,将这个最大值点作为第一压线上的中点70。
本发明实施例通过确定第一压线的一阶导数中的两个极小值点,并获取两个极小值点之间的最大值点来确定第一压线上的中点,根据人体臀部的特性寻找第一压线中的两个波谷的中点,准确的定位了第一压线上的中点,从而可以更准确的判断出用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
在一个实施例中,如图7所示,该坐姿评估方法还包括如下步骤:
S410、获取所述中点和第一二维坐标的第一距离,并获取所述中点和第二二维坐标的第二距离。
S420、判断所述第一距离或第二距离是否小于第一阈值。
S430、若所述第一距离或第二距离小于第一阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示。
本实施例中,在确定第一压线上的中点后,还可以获取中点和第一二维坐标的第一距离,并获取中点和第二二维坐标的第二距离,从而判断第一距离或第二距离是否小于第一阈值,第一阈值可以是用户根据自身需求设定的,也可以是开发人员根据实验数据预先设定的。当第一距离或第二距离大于或等于第一阈值时,即说明该中点有效,可以继续确定第二压线对应的第一压力总和,并确定第三压线对应的第二压力总和。当第一距离或第二距离小于第一阈值时,表示中点和第一二维坐标或第二二维坐标的距离很近,甚至重合,说明用户此时严重左倾或严重右倾,无需再计算压力总和,而直接确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成用户的当前坐姿不正确的提示。
本发明实施例通过判断中点和第一二维坐标的第一距离,以及中点和第二二维坐标的第二距离是否小于第一阈值,从而直接评估用户的当前坐姿是否正确,大大加快了坐姿评估的速度。
在一个实施例中,如图8所示,步骤S220具体包括:
S510、确定所述第二压线对应的第一压力区域,并确定所述第三压线对应的第二压力区域。
S520、对所述第一压力区域进行积分以得到第一压力总和,并对所述第二压力区域进行积分以得到第二压力总和。
本实施例中,在确定第一压力总和以及第二压力总和时,一并参照图9,可以先确定第二压线对应的第一压力区域80,并确定第三压线对应的第二压力区域90,然后对第一压力区域80进行积分以得到第一压力总和,并对第二压力区域90进行积分以得到第二压力总和。需要说明的是,因Z轴中,压力值越大,对应的二维坐标的值越小,因此在进行积分时,一并参照图10,可以将第一压线进行翻转,从而方便进行积分运算。
本发明实施例通过对第一压力区域进行积分以得到第一压力总和,并述第二压力区域进行积分以得到第二压力总和,十分方便准确的计算出了第一压力总和以及第二压力总和,从而加快了坐姿评估的速度和准确度。
在一个实施例中,如图11所示,步骤S230具体包括:
S610、获取所述第一压力总和以及第二压力总和的第一比值。
S620、根据所述第一比值确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
本实施例中,得到第一压力总和以及第二压力总和后,可以获取述第一压力总和以及第二压力总和的第一比值,然后根据第一比值确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。具体的,将第一压力总和设置为A,第二压力总和设置为B,当A大于B时,第一比值为A/B,当A小于B时,第一比值为B/A,即第比值大于等于1,当第一比值为1时,即A等于B时,说明用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度为0,坐姿十分标准,当A大于B时,第一比值表示了用户以当前坐姿就坐时的左倾程度,当A小于B时,第一比值表示了用户以当前坐姿就坐时的右倾程度。
本发明实施例通过获取第一压力总和以及第二压力总和的第一比值来确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,十分直观的利用数据表示了左右倾斜程度,大大提高了用户体验。
在一个实施例中,如图12所示,步骤S150中的评估所述用户的当前坐姿是否正确具体包括:
S710、判断所述第一比值是否大于第二阈值。
S720、若所述第一比值大于第二阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示。
本实施例中,在获得了第一比值后,还可以判断第一比值是否大于第二阈值,第二阈值可以是用户根据自身需求设定的,也可以是开发人员根据实验数据预先设定的,当第一比值小于第二阈值时,说明用户的当前坐姿在合理的范围之内,当第一比值大于第二阈值,则确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成用户的当前坐姿不正确的提示。具体的,当A大于B时,且第一比值大于第二阈值,则生成用户的当前坐姿向左倾斜过多的提示,当A小于B时,且第一比值大于第二阈值,则生成用户的当前坐姿向右倾斜过多的提示,
本发明实施例通过设定第二阈值,将第一比值和第二预置进行比较,来判断用户的当前坐姿是否正确,提高了判断的准确性和用户体验。
如图13所示,在一个实施例中,提供了一种坐姿评估装置,该实施例提供的坐姿评估装置可执行本发明任意实施例所提供的坐姿评估方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该坐姿评估装置包括数据获取模块100、坐标获取模块200、平面获取模块300、压线获取模块400和坐姿评估模块500。
具体的,数据获取模块100用于通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;坐标获取模块200用于获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;平面获取模块300用于通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;压线获取模块400用于将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;坐姿评估模块500用于根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
一实施例中,坐姿评估模块500具体用于获取所述第一压线上的中点,所述中点将所述第一压线分为第二压线和第三压线;确定所述第二压线对应的第一压力总和,并确定所述第三压线对应的第二压力总和;根据所述第一压力总和以及第二压力总和确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
一实施例中,坐姿评估模块500具体还用于确定所述第一压线的一阶导数中的两个极小值点;获取所述两个极小值点在所述第一压线上的坐标,分别作为第一二维坐标和第二二维坐标;获取所述第一压线中所述第一二维坐标和第二二维坐标之间的最大值点,作为所述第一压线上的中点。
一实施例中,该坐姿评估装置还包括距离判断模块600,距离判断模块600用于获取所述中点和第一二维坐标的第一距离,并获取所述中点和第二二维坐标的第二距离;判断所述第一距离或第二距离是否小于第一阈值;若所述第一距离或第二距离小于第一阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示。
一实施例中,坐姿评估模块500具体还用于确定所述第二压线对应的第一压力区域,并确定所述第三压线对应的第二压力区域;对所述第一压力区域进行积分以得到第一压力总和,并对所述第二压力区域进行积分以得到第二压力总和。
一实施例中,坐姿评估模块500具体还用于获取所述第一压力总和以及第二压力总和的第一比值;根据所述第一比值确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
一实施例中,坐姿评估模块500具体还用于判断所述第一比值是否大于第二阈值;若所述第一比值大于第二阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示。
图14示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端,也可以是服务器。如图14所示,该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统,还可存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器实现坐姿评估方法。该内存储器中也可储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行坐姿评估方法。本领域技术人员可以理解,图14中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提出了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
在一个实施例中,提出了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
根据所述第一压线上的压力变化确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种坐姿评估方法,其特征在于,所述方法包括:
通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
确定所述第一压线的一阶导数中的两个极小值点;获取所述两个极小值点在所述第一压线上的坐标,分别作为第一二维坐标和第二二维坐标;获取所述第一压线中所述第一二维坐标和第二二维坐标之间的最大值点,作为所述第一压线上的中点;所述中点将所述第一压线分为第二压线和第三压线;
获取所述中点和第一二维坐标的第一距离,并获取所述中点和第二二维坐标的第二距离;
若所述第一距离或所述第二距离小于第一阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示;
若所述第一距离或所述第二距离大于或等于所述第一阈值,则根据所述中点获取压力信息,所述压力信息包括所述第二压线对应的第一压力总和,以及所述第三压线对应的第二压力总和;
根据所述压力信息确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述中点获取压力信息,包括:
确定所述第二压线对应的第一压力区域,并确定所述第三压线对应的第二压力区域;
对所述第一压力区域进行积分以得到第一压力总和,并对所述第二压力区域进行积分以得到第二压力总和。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述压力信息确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,包括:
获取所述第一压力总和以及第二压力总和的第一比值;
根据所述第一比值确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述评估所述用户的当前坐姿是否正确包括:
判断所述第一比值是否大于第二阈值;
若所述第一比值大于第二阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示。
5.一种坐姿评估装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于通过坐垫中的压力传感器获取用户就坐过程中与所述用户当前坐姿对应的三维压力分布图数据,所述压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中;
坐标获取模块,用于获取所述三维压力分布图数据中压力最大的点的三维坐标,作为第一三维坐标;
平面获取模块,用于通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面;
压线获取模块,用于将所述第一平面与所述三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线;
坐姿评估模块,用于确定所述第一压线的一阶导数中的两个极小值点;获取所述两个极小值点在所述第一压线上的坐标,分别作为第一二维坐标和第二二维坐标;获取所述第一压线中所述第一二维坐标和第二二维坐标之间的最大值点,作为所述第一压线上的中点;所述中点将所述第一压线分为第二压线和第三压线;获取所述中点和第一二维坐标的第一距离,并获取所述中点和第二二维坐标的第二距离;若所述第一距离或所述第二距离小于第一阈值,则确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度过高,生成所述用户的当前坐姿不正确的提示;若所述第一距离或所述第二距离大于或等于所述第一阈值,则根据所述中点获取压力信息,所述压力信息包括所述第二压线对应的第一压力总和,以及所述第三压线对应的第二压力总和;根据所述压力信息确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜程度,以评估所述用户的当前坐姿是否正确。
6.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011547046.7A CN112515662B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011547046.7A CN112515662B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112515662A CN112515662A (zh) | 2021-03-19 |
CN112515662B true CN112515662B (zh) | 2023-11-03 |
Family
ID=74976145
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011547046.7A Active CN112515662B (zh) | 2020-12-24 | 2020-12-24 | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112515662B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115399597B (zh) * | 2022-09-09 | 2023-07-14 | 永艺家具股份有限公司 | 一种智能座椅的自适应坐姿识别方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1156818A (ja) * | 1997-08-22 | 1999-03-02 | Res Dev Corp Of Japan | 入力装置 |
JP2016104074A (ja) * | 2014-12-01 | 2016-06-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 姿勢判定装置、姿勢判定システム及びプログラム |
CN107945467A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-04-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于臀部压力分布特征的便携式坐姿监测与提醒系统 |
CN111134687A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-12 | 深圳和而泰家居在线网络科技有限公司 | 坐姿风险评估方法、装置及设备 |
-
2020
- 2020-12-24 CN CN202011547046.7A patent/CN112515662B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1156818A (ja) * | 1997-08-22 | 1999-03-02 | Res Dev Corp Of Japan | 入力装置 |
JP2016104074A (ja) * | 2014-12-01 | 2016-06-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 姿勢判定装置、姿勢判定システム及びプログラム |
CN107945467A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-04-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于臀部压力分布特征的便携式坐姿监测与提醒系统 |
CN111134687A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-05-12 | 深圳和而泰家居在线网络科技有限公司 | 坐姿风险评估方法、装置及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112515662A (zh) | 2021-03-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111862044A (zh) | 超声图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110378182B (zh) | 图像解析装置、图像解析方法及记录介质 | |
CN112515662B (zh) | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN112190258B (zh) | 座椅角度调节方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN113160087B (zh) | 图像增强方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN113436175B (zh) | 车图像分割质量的评估方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113674191A (zh) | 一种基于条件对抗网络的弱光图像增强方法和装置 | |
CN112686842B (zh) | 一种光斑检测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN109002758B (zh) | 人脸特征点定位方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111179235A (zh) | 图像检测模型的生成方法及装置、应用方法及装置 | |
CN112617817B (zh) | 坐姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN112617818B (zh) | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110807409A (zh) | 人群密度检测模型训练方法和人群密度检测方法 | |
CN112617815B (zh) | 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN115205450A (zh) | 三维扫描数据的处理方法、装置、系统、设备和介质 | |
CN114972115A (zh) | 一种图像降噪方法、装置、设备及介质 | |
JP2021051347A (ja) | 距離画像生成装置及び距離画像生成方法 | |
CN112150451A (zh) | 对称信息检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN109542624B (zh) | 一种应用变更的资源调配方法及装置 | |
CN115860067A (zh) | 生成对抗网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
US20230306776A1 (en) | Method and device for automatically estimating the body weight of a person | |
JP7309392B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
CN111626998A (zh) | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113080941B (zh) | 坐姿评估方法及相关装置 | |
JP2021056968A (ja) | 物体判定装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |