CN112530141A - 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法 - Google Patents

一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112530141A
CN112530141A CN202011184157.6A CN202011184157A CN112530141A CN 112530141 A CN112530141 A CN 112530141A CN 202011184157 A CN202011184157 A CN 202011184157A CN 112530141 A CN112530141 A CN 112530141A
Authority
CN
China
Prior art keywords
tof sensor
less
equal
sitting posture
microprocessor
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.)
Granted
Application number
CN202011184157.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112530141B (zh
Inventor
姚丽芳
龙俊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ningbo Yiguang Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Ningbo Yiguang Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ningbo Yiguang Intelligent Technology Co ltd filed Critical Ningbo Yiguang Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202011184157.6A priority Critical patent/CN112530141B/zh
Publication of CN112530141A publication Critical patent/CN112530141A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112530141B publication Critical patent/CN112530141B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S17/894—3D imaging with simultaneous measurement of time-of-flight at a 2D array of receiver pixels, e.g. time-of-flight cameras or flash lidar
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
    • G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其技术方案要点是：步骤1：将TOF传感器安装在靠近读写者的桌子边沿，并将TOF传感器的位置校正朝下，TOF传感器测量并输出桌面和座位面之间的高度差N‑S,读写者调整座位面和桌子面的高度差N‑S，N‑S的数值范围22‑33cm；步骤2：TOF传感器的位置校正在朝上测量的方位;调整TOF传感器检测角度θ，之间添加一拳距离；步骤3：TOF传感器采集坐姿状态下读写者下巴到桌面的距离X；步骤4：微处理器分析出检测值X小于坐姿参考阀值X1，与微处理器连通的输出组件发出1号报警信号，应用TOF传感器，检测传感器到下巴的距离，对比数据库中的阀值，判断读写者的坐姿是否正确，并发出警报提醒读写者，有利于改善因不良坐姿造成的疾病，并收集数据建立坐姿大数据模型，给出合理化建议。

Description

一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法
技术领域
本发明涉及行为识别领域，更具体地说，它涉及一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法。
背景技术
在日常工作和学习中，坐姿是维持时间最长的姿势。相对其他姿势而言，坐姿消耗能量小使人不易疲惫且方便办公和学习，但是长期保持不当坐姿则会给人体健康带来严重的危害。据调查显示，不当的坐姿使脊椎长时间处于屈曲位或某些特定体位，脊椎椎间盘内的压力增高，也会使脊椎部的肌肉韧带长期处于非协调受力状态而发生侧弯，引发驼背现象。
目前我国已有4亿多近视患者，其中青少年中近视率不断提升，其中很大程度上由于他们没有重视这样的问题，课业以及学习的压力让青少年不得不长时间的使用眼睛。
更为严重的是因为不良的坐姿容易导致青少年近视，目前我国已有4亿多近视患者，其中青少年中近视率不断提升；更为严重的是，近视的危害是不可逆的，高度近视也容易引发各类的眼部疾病，甚至影响正常生活。
TOF传感器通过反射可以精准的测量检测物的距离，利用TOF传感器的精确测量能力来监测人们的坐姿是十分迫切的市场需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，应用TOF传感器，检测读写者的下巴距离传感器距离来判断坐姿是否正确，检测传感器到下巴的距离，对比数据库中的阀值，判断读写者的坐姿是否正确，并发出警报提醒读写者，有利于从源头改善颈椎、腰椎、近视等因不良坐姿造成的疾病。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，包括步骤：
步骤1：选择将TOF传感器的高度差N-S测量模式，传感器安装在靠近读写者的桌子边沿，并将TOF传感器的位置校正朝下，TOF传感器测量并输出桌面和座位面之间的高度差N-S，读写者调整座位面和桌子面的高度差N-S，N-S的数值范围22-33cm；
步骤2：TOF传感器的位置校正在朝上测量的方位；调整TOF传感器检测角度θ，θ为15-27度，选择将TOF传感器的坐姿状态下读写者下巴到桌面的X测量模式；
步骤3：TOF传感器采集X；
微处理器分析出检测值X小于坐姿参考阀值X1，X1的范围17.9-40cm cm，与微处理器连通的输出组件发出1号报警信号。
通过采用上述技术方案，TOF传感器可以采用新一代的VL53L1，其检测准确度更加高，TOF传感器放置一侧正前方的桌子边沿。
因为读写者和桌子具有一拳的间隔，故TOF传感器垂直向发生信号和读写者下巴接触机会较少，故将TOF传感器偏移一定角度θ，来提升TOF传感器数据监测效率；
θ的角度范围是根据坐姿状态下，人体胸部和桌子边沿边具有一拳的间隔距离来调整设置的，θ的角度的过大或过小都会导致检测数据不精准。
本方法的核心是，将检测的下巴到桌面的最短距离X，将X和阀值X1对比，X小于阀值X1则表示读写者的头部太靠近桌面，并发出1号报警信号，提醒读写者改进姿势，以提醒用户避免用眼过近或者坐姿不正确所产生的身体健康风险。
故以本设计中阀值X1的取值范围可以有效预警读写者的坐姿是否规范。
采用下巴到桌面的距离作为基础数据原因在于，因为下巴的小幅度摆动能够直接反应颈椎和腰椎的弯曲程度，其检测数据精度更加准确，这也是本方法中用检测距离X作为运算基础的根本原因。本设计中主要检测人体的胸部和桌沿在1拳头间距时的各个数据。
优选的，步骤1中，微处理器连接有输入组件，读写者输入身高H，
微处理器中包含身高H(cm)和N-S(cm)理论值的逻辑关系式1：
当H＞180.5，N-S＝33；
当173.5＜H≤180.5，N-S＝32；
当165.5＜H≤173.5，N-S＝31；
当158.5＜H≤165.5，N-S＝30；
当150.5＜H≤158.5，N-S＝29；
当143.5＜H≤150.5，N-S＝28；
当135.5＜H≤143.5，N-S＝27；
当128.5＜H≤135.5，N-S＝26；
当120.5＜H≤128.5，N-S＝25；
当113.5＜H≤120.5，N-S＝23；
当H≤113.5，N-S＝22；
微处理器根据逻辑关系式1输出N-S的理论值。
通过大数据人员的标准坐姿下，采集N-S的数据，在根据身高进行归类总结，得出数据关系，按照本数据，使得检测人员在坐的时候，桌子的高度和检测这下巴的间距在一个标准的范围，是的坐姿检测的结果更加精准；高H(cm)和N-S(cm)数据引用GB/T 3976-2014《学校课桌椅功能尺寸及技术要求》。
优选的，步骤3中还包括步骤：
微处理器判断TOF传感器探测距离X，
若X＞60cm，微处理器控制TOF传感器进入长休眠模式，长休眠模式进行连续重复检测X，重复检测的间隔周期为第一单位时长。
通过采用上述技术方案，本设计是节能效果，TOF传感器检测的距离大于60cm，则表示座位没有人，整个装置处于长休眠状态，第一单位时长可以是60秒或120秒。
优选的，步骤3中还包括步骤：
若X＜60cm，TOF传感器将进行短休眠模式，短休眠模式连续重复检测X，重复检测的间隔周期为第二单位时长的短休眠；
当连续10次检测得出X＞X1，微处理器控制TOF传感器进行长休眠模式，第一单位时长大于第二单位时长。
通过采用上述技术方案，当检测到的距离小于60cm，TOF传感器就进行短休眠的重复探测X，第二单位时长可以是10秒或20秒等，直到连续探测10次均是X＞X1的结果，整个装置再次处于长休眠的低功率状态。
优选的，步骤3中还包括步骤：
微处理器中包含以下身高H(cm)和X1(cm)理论值的逻辑关系式2：
当H＞180.5，X1＝39.9
当173.5＜H≤180.5，X1＝37.8；
当165.5＜H≤173.5，X＝34.75；
当158.5＜H≤165.5，X1＝32.73；
当150.5＜H≤158.5，X1＝29.5；
当143.5＜H≤150.5，X1＝27.6；
当135.5＜H≤143.5，X1＝25.5；
当128.5＜H≤135.5，X1＝24.4；
当120.5＜H≤128.5，X1在＝23.2；
当113.5＜H≤120.5，X1在＝22.3；
当H≤113.5，X1＝17.9；
微处理器以逻辑关系式2得出的X1理论值。
通过采用上述技术方案，通过大数据人员的标准坐姿下，采集X1的数据，在根据身高进行归类总结，得出数据关系，按照本数据可以测量不同身高人员的坐姿是否符合标准。
优选的，步骤3：输出组件连通有无线网关或无线通讯模块；
输出组件通过无线网关以日志的模式向云端数据库上传检测值X，云端数据库连接有移动终端；
输出组件通过无线通讯模块连接移动终端，并由移动终端上传检测值X至云端数据库。
通过采用上述技术方案，本方是可以将检测数据上传至云端数据库，并且动过移动终端可以随时调用和查看。
无线通讯模块可以通过应用Bluetooth、WIFI等智能手机兼容的无线电射频通讯技术，实现数据上传云端，实现实时提醒、网络管理等。
无线网关为嵌入式专用设备，安装于教室中，用于教室中所有“护眼产品”的伺服，用于中继所有广播数据、数据日志等到云端服务器。“无线网关”具备“微处理器”、“后备电源”、“无线电收发模块”、“4G/5G/NB-IoT等互联网连接模块”，它可收集、缓冲、压缩、打包、批量上传数据到云端。“无线网关”为可选设备，透过教师的专用APP客户端，也可以将数据中继上传到云端。
优选的，步骤3中包括：
微处理器连通有环境光检测器，环境光检测器的检测点朝上设置，环境光检测器采集环境中包括照度值、色温、频闪和显色指数在内的光源信息；
微处理器提取光源信息，并且比对光源信息和正常阈值范围；
若是光源信息处于正常阈值范围则输出正常信号；
若是光源信息偏离正常阈值范围，则输出偏离控制信号，并通过所述输出组件输出2号报警信号，2号报警信号上传至云端数据库。
通过采用上述技术方案，应用环境光传感器，检测读写者的照明光源品质(教室、家庭照明)，包含照度、色温、频闪、显色指数等，提醒读写者光源条件，可以减少读写者因为光源因数不良而造成的近似问题。并且环境光检测器的检测点朝上设置，可以检测从上方光源射出的逆光，因为相对于光源信息采集，逆光信息采集的准确度更加高。
优选的，步骤1中，TOF传感器连接有角度调整器，角度调整器能够调节所述TOF传感器的检测角度θ。
通过采用上述技术方案，读写可以通过调整角度调整器控制角度θ。
优选的，步骤2中，读写者的胸口和桌子边沿保持间隔，间隔的范围为5.4-8.2cm
综上所述，本发明具有以下有益效果：
应用TOF传感器，检测使用者的坐姿是否正确，防止坐姿不正。
应用环境光传感器，检测使用者的照明光源品质(教室、家庭照明)，包含照度、色温、频闪、显色指数等。
应用Bluetooth、WIFI等智能手机兼容的无线电射频通讯技术，实现数据上传云端，实现实时提醒、网络管理等。
同时采集影响近视三大因素读写姿态、环境光和读写时长的数据，分别提醒管理，帮助预防近视；
将影响近视三大因素和视力关联，并进行模型分析，从而找出针对不同个体的关键影响因素，从而针对性预防；
将以上三大因素所形成的用眼习惯发送至云端，从而使监管人(如家长、老师)能够实时掌握青少年的用眼习惯并帮助其维持或纠正。
本文件中运算关系式中单位均是厘米。≤表示小于等于的意思。
附图说明
图1是实施例中坐姿状态下距离N、X和S，以及θ角的测量位置示意图；
图2是实施例中流程示意图；
图3是实施例中模块示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
说明书：参照图1，
Figure BDA0002749495190000081
A的眼睛到读写物的约定俗成距离33.3cm。
B为眼到读写物的水平距离，B的数值为21mm，最小标准纸A5的长度为21mm；
C为眼到下巴的垂直距离，C的数值范围为7.9-9.4cm；
按正规坐姿的标准换算下，最小值
Figure BDA0002749495190000082
本方案中阀值X1的最小值为18cm。
实施例，一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，参照图1、图2和图3，包括如下步骤：
步骤1：微处理器连接有输入组件，读写者通过输入组件或移动终端输入身高H，之后，读写者通过输入组件或移动终端选择对N-S测量模块，也就是1模块，
微处理器中包含身高H(cm)和N-S(cm)理论值的逻辑关系式1：
当H＞180.5，N-S＝33；
当173.5＜H≤180.5，N-S＝32；
当165.5＜H≤173.5，N-S＝31；
当158.5＜H≤165.5，N-S＝30；
当150.5＜H≤158.5，N-S＝29；
当143.5＜H≤150.5，N-S＝28；
当135.5＜H≤143.5，N-S＝27；
当128.5＜H≤135.5，N-S＝26；
当120.5＜H≤128.5，N-S＝25；
当113.5＜H≤120.5，N-S＝23；
当H＞113.5，N-S＝22；
微处理器根据逻辑关系式1输出N-S的理论值。
步骤1接下来操作：
将TOF传感器安装在靠近读写者的桌子边沿，TOF传感器连接有角度调整器，通过角度调整器将TOF传感器的位置校正朝下，TOF传感器测量并输出桌面和座位面之间的高度差N-S，读写者调整座位面和桌子面的高度使得N-S达到N-S的理论值。
到此处桌椅的位置调整结束，当然在其他实施例中，TOF传感器可以预设一个N-S的理论值，使得TOF传感器为一个特定身高人员的专用检测设备。
步骤2：TOF传感器的位置校正在朝上测量的方位；调整TOF传感器检测角度θ，θ为16度；读写者的胸口和桌子边沿保持间隔6cm。TOF传感器通过输入组件或移动终端选择坐姿测量模块，也就是2模块。
步骤3：采集坐姿状态下读写者下巴到桌面的距离X；
微处理器判断TOF传感器探测距离X，
若X＞60cm，表示座位上无人，微处理器控制TOF传感器进入长休眠模式，长休眠模式进行连续重复检测X并且和X1对比，重复检测的间隔周期为第一单位时长，第一单位时长为60秒；长休眠期间以60秒的第一单位时长间隔对X进行重复探测，直到检测出的X＜60cm之后，进行以下步骤：
当X＜60cm，TOF传感器将检测出X，X和阀值X1对比，如果X＜X1，与微处理器连通的输出组件发出1号报警信号，TOF传感器将进行短休眠模式，短休眠模式连续重复检测X并且和X1对比，重复检测的间隔周期为第二单位时长的短休眠模式，第二单位时长为10秒；第一单位时长时间相对第二单位时长要长，故长休眠模式耗能较少，处于低功耗状态；
在短休眠模式期间，当连续10次检测得出X＞X1，微处理器控制TOF传感器进行长休眠模式。
步骤3中还包括步骤：
微处理器中包含以下身高H(cm)和X1(cm)理论值的逻辑关系式2：
当H＞180.5，X1＝39.9
当173.5＜H≤180.5，X1＝37.8；
当165.5＜H≤173.5，X＝34.75；
当158.5＜H≤165.5，X1＝32.73；
当150.5＜H≤158.5，X1＝29.5；
当143.5＜H≤150.5，X1＝27.6；
当135.5＜H≤143.5，X1＝25.5；
当128.5＜H≤135.5，X1＝24.4；
当120.5＜H≤128.5，X1在＝23.2；
当113.5＜H≤120.5，X1在＝22.3；
当H为H＜113.5，X1＝17.9；
微处理器以逻辑关系式2得出的X1理论值；
步骤3还同步：输出组件连通有无线网关或无线通讯模块；
输出组件通过无线网关以日志的模式向云端数据库上传检测值X，云端数据库连接有移动终端；
输出组件通过无线通讯模块连接移动终端，并由移动终端上传检测值X至云端数据库。
步骤3中还同步包括：
微处理器连通有环境光检测器，环境光检测器的检测点朝上设置，环境光检测器采集环境中包括照度值、色温、频闪和显色指数在内的光源信息；
微处理器提取光源信息，并且比对光源信息和正常阈值范围；
若是光源信息处于正常阈值范围则输出正常信号；
若是光源信息偏离正常阈值范围，则输出偏离控制信号，并通过所述输出组件输出2号报警信号，2号报警信号上传至云端数据库。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：包括步骤：
步骤1：选择将TOF传感器的高度差N-S测量模式，传感器安装在靠近读写者的桌子边沿，并将TOF传感器的位置校正朝下，TOF传感器测量并输出桌面和座位面之间的高度差N-S，读写者调整座位面和桌子面的高度差N-S，N-S的数值范围22-33cm；
步骤2：TOF传感器的位置校正在朝上测量的方位；调整TOF传感器检测角度θ，θ为15-27度，选择将TOF传感器的坐姿状态下读写者下巴到桌面的X测量模式；
步骤3：TOF传感器采集X；
微处理器分析出检测值X小于坐姿参考阀值X1，X1的范围17.9-40cm，与微处理器连通的输出组件发出1号报警信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤1中，微处理器连接有输入组件，读写者输入身高H，
微处理器中包含身高H(cm)和N-S(cm)理论值的逻辑关系式1：
当H＞180.5，N-S＝33；
当173.5＜H≤180.5，N-S＝32；
当165.5＜H≤173.5，N-S＝31；
当158.5＜H≤165.5，N-S＝30；
当150.5＜H≤158.5，N-S＝29；
当143.5＜H≤150.5，N-S＝28；
当135.5＜H≤143.5，N-S＝27；
当128.5＜H≤135.5，N-S＝26；
当120.5＜H≤128.5，N-S＝25；
当113.5＜H≤120.5，N-S＝23；
当H≤113.5，N-S＝22；
微处理器根据逻辑关系式1输出N-S的理论值。
3.根据权利要求2所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤3中还包括步骤：
微处理器判断TOF传感器探测距离X，
若X＞60cm，微处理器控制TOF传感器进入长休眠模式，长休眠模式进行连续重复检测X，重复检测的间隔周期为第一单位时长。
4.根据权利要求3所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤3中还包括步骤：
若X＜60cm，TOF传感器将进行短休眠模式，短休眠模式连续重复检测X，重复检测的间隔周期为第二单位时长的短休眠模式；
当连续10次检测得出X＞X1，微处理器控制TOF传感器进行长休眠模式，第一单位时长大于第二单位时长。
5.根据权利要求4所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤3中还包括步骤：
微处理器中包含以下身高H(cm)和X1(cm)理论值的逻辑关系式2：
当H＞180.5，X1＝39.9
当173.5＜H≤180.5，X1＝37.8；
当165.5＜H≤173.5，X＝34.75；
当158.5＜H≤165.5，X1＝32.73；
当150.5＜H≤158.5，X1＝29.5；
当143.5＜H≤150.5，X1＝27.6；
当135.5＜H≤143.5，X1＝25.5；
当128.5＜H≤135.5，X1＝24.4；
当120.5＜H≤128.5，X1在＝23.2
当113.5＜H≤120.5，X1在＝22.3；
当H≤113.5，X1＝17.9；
微处理器以逻辑关系式2得出的X1理论值。
6.根据权利要求1所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：
步骤3：输出组件连通有无线网关或无线通讯模块；
输出组件通过无线网关以日志的模式向云端数据库上传检测值X，云端数据库连接有移动终端；
输出组件通过无线通讯模块连接移动终端，并由移动终端上传检测值X至云端数据库。
7.根据权利要求2所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：
步骤3中包括：
微处理器连通有环境光检测器，环境光检测器的检测点朝上设置，环境光检测器采集环境中包括照度值、色温、频闪和显色指数在内的光源信息；
微处理器提取光源信息，并且比对光源信息和正常阈值范围；
若是光源信息处于正常阈值范围则输出正常信号；
若是光源信息偏离正常阈值范围，则输出偏离控制信号，并通过所述输出组件输出2号报警信号，2号报警信号上传至云端数据库。
8.根据权利要求1所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤1中，TOF传感器连接有角度调整器，角度调整器能够调节所述TOF传感器的检测角度θ。
9.根据权利要求1所述的一种基于TOF传感器的不良坐姿监测方法，其特征是：步骤2中，读写者的胸口和桌子边沿保持间隔，间隔的范围为5.4-8.2cm。
CN202011184157.6A 2020-10-29 2020-10-29 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法 Active CN112530141B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011184157.6A CN112530141B (zh) 2020-10-29 2020-10-29 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011184157.6A CN112530141B (zh) 2020-10-29 2020-10-29 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112530141A true CN112530141A (zh) 2021-03-19
CN112530141B CN112530141B (zh) 2024-03-19

Family

ID=74980539

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011184157.6A Active CN112530141B (zh) 2020-10-29 2020-10-29 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112530141B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115188172A (zh) * 2022-06-15 2022-10-14 安徽淘云科技股份有限公司 坐姿检测方法、装置、系统、电子设备和存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206975805U (zh) * 2017-04-20 2018-02-06 谢华强 一种用于预防近视和端正坐姿的提示器
CN108464634A (zh) * 2018-02-06 2018-08-31 翟星光 一种新型专用自动调节坐姿矫正桌椅及其调节方法
CN109819402A (zh) * 2019-01-08 2019-05-28 李超豪 用于监督改善学习习惯的方法及其系统
US20190191989A1 (en) * 2017-12-21 2019-06-27 University Of Houston System Systems and methods for continuous objective assessment of near work
CN110440697A (zh) * 2019-08-08 2019-11-12 肖乐 纠正坐姿智能系统及方法
CN110710796A (zh) * 2019-08-26 2020-01-21 周成接 一种智能坐姿监控管理系统和方法
CN111582003A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 侯力宇 一种视线跟踪学生教室预防近视系统
US20200281364A1 (en) * 2019-03-06 2020-09-10 Asustek Computer Inc. Seat cushion
CN211509365U (zh) * 2019-05-16 2020-09-15 彭洲龙 智能学习台灯的控制系统及桌子

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN206975805U (zh) * 2017-04-20 2018-02-06 谢华强 一种用于预防近视和端正坐姿的提示器
US20190191989A1 (en) * 2017-12-21 2019-06-27 University Of Houston System Systems and methods for continuous objective assessment of near work
CN108464634A (zh) * 2018-02-06 2018-08-31 翟星光 一种新型专用自动调节坐姿矫正桌椅及其调节方法
CN109819402A (zh) * 2019-01-08 2019-05-28 李超豪 用于监督改善学习习惯的方法及其系统
CN111582003A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 侯力宇 一种视线跟踪学生教室预防近视系统
US20200281364A1 (en) * 2019-03-06 2020-09-10 Asustek Computer Inc. Seat cushion
CN211509365U (zh) * 2019-05-16 2020-09-15 彭洲龙 智能学习台灯的控制系统及桌子
CN110440697A (zh) * 2019-08-08 2019-11-12 肖乐 纠正坐姿智能系统及方法
CN110710796A (zh) * 2019-08-26 2020-01-21 周成接 一种智能坐姿监控管理系统和方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115188172A (zh) * 2022-06-15 2022-10-14 安徽淘云科技股份有限公司 坐姿检测方法、装置、系统、电子设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112530141B (zh) 2024-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020186480A1 (zh) 近视预测系统及方法
CN105913710B (zh) 智能学习辅助系统
CN104055344A (zh) 智能学习桌椅
CN109117705B (zh) 一种通过台灯进行坐姿识别的系统及方法
CN111178313B (zh) 一种监督用户坐姿的方法及设备
TW201426669A (zh) 預防近視和頸椎病的裝置
CN103948236A (zh) 一种矫正坐姿的智能书桌及其矫正方法
CN105371158A (zh) 一种具有坐姿检测功能的智能护眼台灯及坐姿检测方法
CN110710796A (zh) 一种智能坐姿监控管理系统和方法
CN208442623U (zh) 一种坐姿识别台灯
CN203552398U (zh) 一种适用于学生的gps定位看护系统
CN103908065A (zh) 一种矫正坐姿的智能书桌及其矫正方法
CN110693191A (zh) 可调节高度的智能桌及其高度调节方法
CN112483924A (zh) 带坐姿矫正提醒的ai护眼台灯及其实现方法
CN109819402A (zh) 用于监督改善学习习惯的方法及其系统
WO2021147394A1 (zh) 基于传感器判断读写状态的方法
CN112530141B (zh) 一种基于tof传感器的不良坐姿监测方法
CN205208239U (zh) 一种具有坐姿检测功能的智能护眼台灯
CN107543062A (zh) 一种智能台灯及使用方法
CN109164918A (zh) 智能坐姿追踪与调整方法、装置、智能升降桌及存储介质
CN108577214A (zh) 一种学生桌
CN204463383U (zh) 一种基于单片机控制的智能视力保护仪
CN113012406A (zh) 近视防控装置以及检测方法
CN108806209A (zh) 用于感知屏幕距离的智能报警系统
CN202615577U (zh) 一种坐姿监视装置

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