CN112617815A - 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112617815A CN112617815A CN202011495347.XA CN202011495347A CN112617815A CN 112617815 A CN112617815 A CN 112617815A CN 202011495347 A CN202011495347 A CN 202011495347A CN 112617815 A CN112617815 A CN 112617815A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- inclination angle
- user
- dimensional coordinate
- dimensional
- sitting posture
- 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
Links
Images
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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (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:通过坐垫中的第一压力传感器获取用户就坐过程中与用户当前坐姿对应的臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二压力传感器获取用户就坐过程中与用户当前坐姿对应的背部三维压力分布图数据;获取臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;根据第一三维坐标和第二三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;根据左右倾斜角度和前后倾斜角度评估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。
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弯曲和用户脊椎的前后弯曲。
如何对用户就坐过程中身体的左右弯曲和脊椎的前后弯曲进行监测成了亟需解决的技术问题。
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,所述方法包括:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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装置,所述装置包括:
数据获取模块,用于通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
坐标获取模块,用于获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
角度确定模块,用于根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
坐姿评估模块,用于根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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和靠垫中的压力传感器阵列来采集人体坐着的臀部和背部的压力数据,形成坐垫和靠垫的三维压力分布图数据,通过对坐垫和靠垫的三维压力分布图数据进行分析可以得出人体背部的前后左右倾斜程度,从而可以对用户就坐过程中身体的左右弯曲和脊椎的前后弯曲进行跟踪监测,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为一个实施例中坐姿评估方法中步骤S130具体的流程图;
图4为一个实施例中根据坐垫三维压力分布图数据作出的第一压线图;
图5为一个实施例中坐垫和靠垫的结构示意图;
图6为一个实施例中坐姿评估方法中步骤S250具体的流程图;
图7为一个实施例中左右倾斜角度计算的示意图;
图8为一个实施例中前后倾斜角度计算的示意图;
图9为一个实施例中坐姿评估方法中步骤S270具体的流程图;
图10为一个实施例中坐姿评估方法中步骤S140具体的流程图;
图11为一个实施例中坐姿评估装置的结构框图;
图12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、通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据。
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,终端为坐垫和靠垫,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,靠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靠垫,其中,坐垫和靠垫是相互垂直的,并形成一条相交线。其中,第一压力传感器以阵列的形式分布在坐垫中,第二压力传感器以阵列的形式分布在靠垫中。
示例性的,以坐垫为例,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臀部三维压力分布图数据,并同样的生成背部三维压力分布图数据,其中因坐垫和靠垫是相互垂直的,坐垫中的X轴相当于靠垫的X轴,坐垫中的Y轴相当于靠垫的Z轴,坐垫中的Z轴相当于靠垫的Y轴,右背部的X轴的值大于左背部的值,上背部的Y轴的值大于下背部的值,压力传感器的压力值越大,对应在Z轴的值越大。
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,通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据;根据所述原始臀部三维压力分布图数据生成臀部二维压力分布图数据,并根据所述原始背部三维压力分布图数据生成背部二维压力分布图数据;对所述臀部二维压力分布图数据和背部二维压力分布图数据进行高斯滤波处理;将处理后的臀部二维压力分布图数据转换为臀部三维压力分布图数据,并将处理后的背部二维压力分布图数据转换为背部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坐姿。作为优选的,因为用户坐姿变化对坐垫和靠垫的影响较细微,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、获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标。
S130、根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。
S140、根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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,在坐垫和靠垫会分别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前后左右偏移方向,因此在得到臀部三维压力分布图数据和背部三维压力分布图数据后,可以分别只取其中压力值最大的最大压力点进行坐姿分析。具体的,先获取臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标,然后根据第一三维坐标和第二三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。其中,因坐垫和靠垫是垂直的,可以根据第一三维坐标和第二三维坐标,以及坐垫和靠垫的交线上的点生成直角三角形,根据直角三角形的角度确定用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。最后就可以根据获得的左右倾斜角度和前后倾斜角度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和靠垫中的压力传感器阵列来采集人体坐着的臀部和背部的压力数据,形成坐垫和靠垫的三维压力分布图数据,通过对坐垫和靠垫的三维压力分布图数据进行分析可以得出人体背部的前后左右倾斜程度,从而可以对用户就坐过程中身体的左右弯曲和脊椎的前后弯曲进行跟踪监测,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3所示,步骤S130具体包括:
S210、通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与所述用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面,并通过所述第二三维坐标作与所述靠垫垂直且与所述用户背部方向垂直的平面,作为第二平面。
S220、将所述第一平面与所述臀部三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线,并将所述第二平面与所述背部三维压力分布图数据相交的交线作为第二压线。
本实施例中,因用户的坐骨和肩胛骨的存在,用户在坐垫和靠垫上形成的压力都会存在两个比较大的区域,而最大压力点存在在该区域,为了更好的判断左右倾斜角度和前后倾斜角度,需要选取同一侧的最大压力点,如此得到的左右倾斜角度和前后倾斜角度才更准确。
具体的,先通过第一三维坐标作与坐垫垂直且与所述用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面,并通过第二三维坐标作与靠垫垂直且与所述用户背部方向垂直的平面,作为第二平面。然后将第一平面与臀部三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线,并将第二平面与背部三维压力分布图数据相交的交线作为第二压线,其中,第一压线包括分别位于左右两侧的第一波谷和第二波谷,第一三维坐标位于第一波谷,第二压线包括分别位于左右两侧的第三波谷和第四波谷,第二三维坐标位于第三波谷。
示例性的,如图4所示,以坐垫为例,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。可以看出第一压线30包括分别位于左右两侧的第一波谷50和第二波谷60,因第一三维坐标40是最大压力点的三维坐标,因此将左侧的波谷视为第一波谷50,右侧的波谷视为第二波谷60,然后获取第二波谷60中最大压力点的三维坐标,作为第三三维坐标70。同理对靠垫执行相同的步骤,本发明实施例对此不再赘述。
S230、判断所述第一波谷和第三波谷是否位于同一侧。
本实施例中,得到第三三维坐标和第四三维坐标后,就需要判断第一波谷和第三波谷是否位于同一侧,即在整个三维压力分布图数据中的最大压力点是否位于同一侧。示例性的,一并参照图5,忽略压力值,将第一三维坐标至第四三维坐标分别标注在坐垫和靠垫上,其中第一三维坐标为P3点,第三三维坐标为P0点,第二三维坐标为P2点,第四三维坐标为P1点,此时可以确定第一三维坐标P3和第二维坐标P2位于同一侧,都在左侧,即第一波谷和第三波谷位于同一侧。若第一波谷和第三波谷位于同一侧,则执行步骤S240,若第一波谷和第三波谷不位于同一侧,则执行步骤S250-步骤S270。
S240、根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。
本实施例中,当第一波谷和第三波谷位于同一侧,则可以直接利用第一三维坐标和第二三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。
S250、获取所述第一压线在第二波谷中最大压力点的三维坐标,作为第三三维坐标,并获取所述第二压线在第四波谷中最大压力点的三维坐标,作为第四三维坐标。
S260、根据所述第一三维坐标和第四三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,并根据所述第二三维坐标和第三三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度。
S270、根据所述第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,和/或根据所述第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
本实施例中,当第一波谷和第三波谷不位于同一侧时,则还需要获取第一压线在第二波谷中最大压力点的三维坐标,作为第三三维坐标,并获取第二压线在第四波谷中最大压力点的三维坐标,作为第四三维坐标。然后对应获取两组倾斜角度,根据第一三维坐标和第四三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,并根据第二三维坐标和第三三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度,最后可以选择性的根据第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,或者根据第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度评估用户的当前坐姿是否正确。作为优选的,还可以求第一左右倾斜角度和第二左右倾斜角度的平均值,求第一前后倾斜角度和第二前后倾斜角度平均值,根据两个平均值评估所述用户的当前坐姿是否正确。
因背部的最大压力点和腿部的最大压力点可能位于左右两侧,导致直接使用最大压力点得到的倾斜角度会存在不准确的情况,本发明实施例根据人体的坐骨和肩胛骨的特性,获取到三维压力分布图数据中的两个波谷,根据两个波谷只使用同一侧的最大压力点进行倾斜角度的分析,并获取了两组倾斜角度供用户选择,大大提高了坐姿评估的准确度。
在一个实施例中,如图6所示,步骤S250具体包括:
S310、根据所述第一三维坐标确定位于所述坐垫中的第一二维坐标,作为第一压力点,并根据所述第二三维坐标确定位于所述靠垫中的第二二维坐标,作为第二压力点。
S320、过所述第一压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第一垂点,并过所述第二压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第二垂点。
S330、根据所述第一垂点和第二垂点确定第一线段,并根据所述第一垂点和第二压力点确定第二线段,根据所述第二垂点和第二压力点确定第三线段。
S340、根据所述第一线段、第二线段和第三线段确定所述第一线段和第二线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度。
本实施例中,在获得第一三维坐标和第二三维坐标后,为了确定用户当前坐姿的左右倾斜角度,需要先根据第一三维坐标确定位于坐垫中的第一二维坐标,作为第一压力点,并根据第二三维坐标确定位于靠垫中的第二二维坐标,作为第二压力点。在图5的基础上,一并参照图7,忽略第一三维坐标中表示压力值对应的坐标,从而根据第一三维坐标确定出位于坐垫中的第一二维坐标,得到第一压力点P3,并根据第二三维坐标确定出位于靠垫中的第二二维坐标,得到第二压力点P0,然后过第一压力点作与坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第一垂点B,并过第二压力点作与坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第二垂点A。然后根据第一垂点B和第二垂点A确定第一线段AB,并根据第一垂点B和第二压力点P0确定第二线段P0B,根据第二垂点A和第二压力点P0确定第三线段P0A。最后确定第一线段AB和第二线段P0B的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度,其中第二压力点P0、第一垂点B和第二垂点A组成了直角三角形,因此左右倾斜角度α可以通过公式得出,其中y0为第三线段P0A的长度,x0为第一线段AB的长度,x3为第二线段P0B的长度。
S350、将所述第三线段在所述靠垫上进行平移,使所述第一垂点和第二垂点重合,并将平移后得到的线段中与所述第二压力点对应的点作为第三压力点。
S360、根据所述第三压力点和第一压力点确定第四线段,并根据所述第一压力点和第一垂点确定第五线段,根据所述第三压力点和第一垂点确定第六线段。
S370、根据所述第四线段、第五线段和第六线段确定所述第四线段和第五线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的前后倾斜角度。
本实施例中,如图8所示,得到左右倾斜角度后,可以进一步的将第三线段P0A在靠垫上进行平移,使第一垂点B和第二垂点A重合,并将平移后的第二压力点P0作为第三压力点P0’。然后根据第三压力点P0’和第一压力点P3确定第四线段P0’P3,并根据所述第一压力点P3和第一垂点B确定第五线段P3B,根据第三压力点P0’和第一垂点B确定第六线段P0’B,最后确定第四线段P0’P3和第五线段P3B的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的前后倾斜角度。其中第三压力点P0’、第一垂点B和第一压力点P3组成了直角三角形,因此前后倾斜角度β可以通过公式得出,其中y0为第六线段P0’B,也是第三线段P0A的长度,y3为第五线段P3B的长度。
需要说明的是,根据第一三维坐标和第四三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,并根据第二三维坐标和第三三维坐标确定用户以当前坐姿就坐时的第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度时,采用上述相同的方法。
本发明实施例通过将三维坐标转换到位于坐垫和靠垫上的二维坐标,从而可以根据垂线求出准确的倾斜角度,从而大大提高了坐姿评估的准确度,也简化了计算的方式,提高了运算速度。
在一个实施例中,如图9所示,步骤S270具体包括:
S410、确定所述第一左右倾斜角度和第二左右倾斜角度的第一差值,并确定所述第一前后倾斜角度和第二前后倾斜角度的第二差值。
S420、根据所述第一差值和第二差值确定第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度。
S430、根据所述第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
本实施例中,在获得两组倾斜角度,即第一左右倾斜角度、第二左右倾斜角度以及第一前后倾斜角度、第二前后倾斜角度时,作为优选的,还可以择优选择其中的一组进行坐姿评估。具体的,先确定所述第一左右倾斜角度和第二左右倾斜角度的第一差值,并确定所述第一前后倾斜角度和第二前后倾斜角度的第二差值,示例性的,第一左右倾斜角度为10°,第二左右倾斜角度为20°,第一前后倾斜角度为5°,第二左右倾斜角度为10°,求差值后取绝对值,从而确定第一差值为10°,第二差值为5°,然后根据第一差值和第二差值确定第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度,可以根据用户的控制自身坐姿严格程度的需求进行确定,若用户需要严格控制自身的坐姿,则可以取更大的差值对应的角度,即选用波动幅度更大的第一差值,波动幅度越大说明用户的压力分布越不平均,越有可能坐姿不正确。然后选用第一差值中对应的倾斜角度更大的第二左右倾斜角度作为第三左右倾斜角度,同时也对应的选用第二前后倾斜角度作为第三前后倾斜角度,然后根据第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度评估用户的当前坐姿是否正确。
在一替代实施例中,还可以确定第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度的第一求和值,以及第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度的第二求和值,比较第一求和值和第二求和值,若用户希望简单放松的控制自身的坐姿,则选取其中值低的对应的倾斜角度确定第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度,根据第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度评估用户的当前坐姿是否正确。
本发明实施例在获得两组倾斜角度时可以根据用户的需求选出更适合的角度,从而来评估用户的当前坐姿是否正确,大大提高了用户体验。
如图10所示,在一个实施例中,步骤S140具体包括:
S510、判断所述左右倾斜角度是否大于第一阈值,并判断所述前后倾斜角度是否大于第二阈值。
S520、若所述左右倾斜角度大于第一阈值,生成所述用户的当前坐姿左右倾斜过大的提示。
S530、若所述前后倾斜角度大于第二阈值,生成所述用户的当前坐姿前后倾斜过大的提示。
本实施例中,在获取左右倾斜角度和前后倾斜角度后,可以设定一个标准值与其进行比较,从而来评估用户的当前坐姿是否正确,具体的,判断所述左右倾斜角度是否大于第一阈值,并判断所述前后倾斜角度是否大于第二阈值,其中第一阈值和第二阈值都是预先设置好的,当左右倾斜角度大于第一阈值时,或者前后倾斜角度大于第二阈值时,生成用户的当前坐姿前后倾斜过大的提示,从而提醒用户及时调整坐姿。
本发明实施例通过在左右倾斜角度大于第一阈值或前后倾斜角度大于第二阈值时分别发出对应的提示,使得用户可以及时了解到当前坐姿是否正确,以及需要纠正的方向,大大提高了用户体验。
如图11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、角度确定模块300和坐姿评估模块400。
具体的,数据获取模块100用于通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;坐标获取模块200用于获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;角度确定模块300用于根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;坐姿评估模块400用于根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
在一实施例中,角度确定模块300具体用于根据所述第一三维坐标确定位于所述坐垫中的第一二维坐标,作为第一压力点,并根据所述第二三维坐标确定位于所述靠垫中的第二二维坐标,作为第二压力点;过所述第一压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第一垂点,并过所述第二压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第二垂点;根据所述第一垂点和第二垂点确定第一线段,并根据所述第一垂点和第二压力点确定第二线段,根据所述第二垂点和第二压力点确定第三线段;根据所述第一线段、第二线段和第三线段确定所述第一线段和第二线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度。
在一实施例中,角度确定模块300具体还用于将所述第三线段在所述靠垫上进行平移,使所述第一垂点和第二垂点重合,并将平移后得到的线段中与所述第二压力点对应的点作为第三压力点;根据所述第三压力点和第一压力点确定第四线段,并根据所述第一压力点和第一垂点确定第五线段,根据所述第三压力点和第一垂点确定第六线段;根据所述第四线段、第五线段和第六线段确定所述第四线段和第五线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的前后倾斜角度。
在一实施例中,角度确定模块300具体用于通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与所述用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面,并通过所述第二三维坐标作与所述靠垫垂直且与所述用户背部方向垂直的平面,作为第二平面;将所述第一平面与所述臀部三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线,所述第一压线包括分别位于左右两侧的第一波谷和第二波谷,所述第一三维坐标位于所述第一波谷,并将所述第二平面与所述背部三维压力分布图数据相交的交线作为第二压线,所述第二压线包括分别位于左右两侧的第三波谷和第四波谷,所述第二三维坐标位于所述第三波谷;判断所述第一波谷和第三波谷是否位于同一侧;若所述述第一波谷和第三波谷位于同一侧,根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。
在一实施例中,角度确定模块300具体还用于若所述述第一波谷和第三波谷不位于同一侧,获取所述第一压线在第二波谷中最大压力点的三维坐标,作为第三三维坐标,并获取所述第二压线在第四波谷中最大压力点的三维坐标,作为第四三维坐标;根据所述第一三维坐标和第四三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,并根据所述第二三维坐标和第三三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度;根据所述第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,和/或根据所述第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
在一实施例中,角度确定模块300具体还用于确定所述第一左右倾斜角度和第二左右倾斜角度的第一差值,并确定所述第一前后倾斜角度和第二前后倾斜角度的第二差值;根据所述第一差值和第二差值确定第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度;坐姿评估模块400具体用于根据所述第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
在一实施例中,坐姿评估模块400具体还用于判断所述左右倾斜角度是否大于第一阈值,并判断所述前后倾斜角度是否大于第二阈值;若所述左右倾斜角度大于第一阈值,生成所述用户的当前坐姿左右倾斜过大的提示;若所述前后倾斜角度大于第二阈值,生成所述用户的当前坐姿前后倾斜过大的提示。
图12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12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12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:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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。请输入具体实施内容部分。
Claims (10)
1.一种坐姿评估方法,其特征在于,所述方法包括:
通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度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,所述根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度包括:
根据所述第一三维坐标确定位于所述坐垫中的第一二维坐标,作为第一压力点,并根据所述第二三维坐标确定位于所述靠垫中的第二二维坐标,作为第二压力点;
过所述第一压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第一垂点,并过所述第二压力点作与所述坐垫和靠垫的相交线的垂线,得到位于所述相交线上的第二垂点;
根据所述第一垂点和第二垂点确定第一线段,并根据所述第一垂点和第二压力点确定第二线段,根据所述第二垂点和第二压力点确定第三线段;
根据所述第一线段、第二线段和第三线段确定所述第一线段和第二线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的前后倾斜角度包括:
将所述第三线段在所述靠垫上进行平移,使所述第一垂点和第二垂点重合,并将平移后得到的线段中与所述第二压力点对应的点作为第三压力点;
根据所述第三压力点和第一压力点确定第四线段,并根据所述第一压力点和第一垂点确定第五线段,根据所述第三压力点和第一垂点确定第六线段;
根据所述第四线段、第五线段和第六线段确定所述第四线段和第五线段之间的角度,以作为所述用户以所述当前坐姿就坐时的前后倾斜角度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度包括:
通过所述第一三维坐标作与所述坐垫垂直且与所述用户腿部方向垂直的平面,作为第一平面,并通过所述第二三维坐标作与所述靠垫垂直且与所述用户背部方向垂直的平面,作为第二平面;
将所述第一平面与所述臀部三维压力分布图数据相交的交线作为第一压线,所述第一压线包括分别位于左右两侧的第一波谷和第二波谷,所述第一三维坐标位于所述第一波谷,并将所述第二平面与所述背部三维压力分布图数据相交的交线作为第二压线,所述第二压线包括分别位于左右两侧的第三波谷和第四波谷,所述第二三维坐标位于所述第三波谷;
判断所述第一波谷和第三波谷是否位于同一侧;
若所述述第一波谷和第三波谷位于同一侧,根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述述第一波谷和第三波谷不位于同一侧,获取所述第一压线在第二波谷中最大压力点的三维坐标,作为第三三维坐标,并获取所述第二压线在第四波谷中最大压力点的三维坐标,作为第四三维坐标;
根据所述第一三维坐标和第四三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,并根据所述第二三维坐标和第三三维坐标确定用户以所述当前坐姿就坐时的第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度;
根据所述第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,和/或根据所述第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一左右倾斜角度和第一前后倾斜角度,和/或根据所述第二左右倾斜角度和第二前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确包括:
确定所述第一左右倾斜角度和第二左右倾斜角度的第一差值,并确定所述第一前后倾斜角度和第二前后倾斜角度的第二差值;
根据所述第一差值和第二差值确定第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度;
根据所述第三左右倾斜角度和第三前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确包括:
判断所述左右倾斜角度是否大于第一阈值,并判断所述前后倾斜角度是否大于第二阈值;
若所述左右倾斜角度大于第一阈值,生成所述用户的当前坐姿左右倾斜过大的提示;
若所述前后倾斜角度大于第二阈值,生成所述用户的当前坐姿前后倾斜过大的提示。
8.一种坐姿评估装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于通过坐垫中的第一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臀部三维压力分布图数据,并通过靠垫中的第二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背部三维压力分布图数据,所述第一压力传感器以阵列的形式分布在所述坐垫中,所述第二压力传感器以阵列的形式分布在所述靠垫中;
坐标获取模块,用于获取所述臀部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第一三维坐标,并获取所述背部三维压力分布图数据中最大压力点的三维坐标,作为第二三维坐标;
角度确定模块,用于根据所述第一三维坐标和第二三维坐标确定所述用户以所述当前坐姿就坐时的左右倾斜角度和前后倾斜角度;
坐姿评估模块,用于根据所述左右倾斜角度和前后倾斜角度评估所述用户的当前坐姿是否正确。
9.一种计算机设备,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7中任一项所述方法的步骤。
10.一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7中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011495347.XA CN112617815B (zh) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011495347.XA CN112617815B (zh) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112617815A true CN112617815A (zh) | 2021-04-09 |
CN112617815B CN112617815B (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=75316384
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011495347.XA Active CN112617815B (zh) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112617815B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114323368A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-04-12 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于臀部压力的柔性智能坐姿监测系统 |
Citations (14)
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 |
JP2000314667A (ja) * | 1999-04-28 | 2000-11-14 | Agency Of Ind Science & Technol | 座位姿勢適合性評価方法、座位姿勢適合性評価装置 |
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 |
US20170092094A1 (en) * | 2015-09-25 | 2017-03-30 | The Boeing Company | Ergonomics awareness chairs, systems, and methods |
CN106781327A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-05-31 | 广东小天才科技有限公司 | 坐姿矫正方法及移动终端 |
US20170272815A1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-09-21 | Shenzhen Skyworth-Rgb Electronic Co., Ltd. | Intelligent tv control system and implementation method thereof |
WO2017166235A1 (zh) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 深圳市柔宇科技有限公司 | 一种坐姿矫正座椅、系统及方法 |
US9795322B1 (en) * | 2016-10-14 | 2017-10-24 | Right Posture Pte. Ltd. | Methods and systems for monitoring posture with alerts and analytics generated by a smart seat cover |
WO2018008747A1 (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 株式会社ReTech | 姿勢評価システム |
TW201818880A (zh) * | 2016-11-22 | 2018-06-01 | 亞梭傢俬國際有限公司 | 坐姿評估系統及方法 |
CN108814616A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-11-16 | 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 | 一种坐姿识别的方法及智能座椅 |
KR20190059545A (ko) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 울산대학교 산학협력단 | 앉은 자세를 측정 및 평가하여 피드백하는 방법 및 장치 |
CN111414780A (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-14 | 卓望数码技术(深圳)有限公司 | 一种坐姿实时智能判别方法、系统、设备及存储介质 |
CN111860183A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-30 | 佛山电器照明股份有限公司 | 一种具有坐姿矫正功能的台灯系统及其控制方法 |
-
2020
- 2020-12-17 CN CN202011495347.XA patent/CN112617815B/zh active Active
Patent Citations (14)
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 |
JP2000314667A (ja) * | 1999-04-28 | 2000-11-14 | Agency Of Ind Science & Technol | 座位姿勢適合性評価方法、座位姿勢適合性評価装置 |
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 |
US20170092094A1 (en) * | 2015-09-25 | 2017-03-30 | The Boeing Company | Ergonomics awareness chairs, systems, and methods |
US20170272815A1 (en) * | 2015-11-24 | 2017-09-21 | Shenzhen Skyworth-Rgb Electronic Co., Ltd. | Intelligent tv control system and implementation method thereof |
WO2017166235A1 (zh) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 深圳市柔宇科技有限公司 | 一种坐姿矫正座椅、系统及方法 |
WO2018008747A1 (ja) * | 2016-07-08 | 2018-01-11 | 株式会社ReTech | 姿勢評価システム |
US9795322B1 (en) * | 2016-10-14 | 2017-10-24 | Right Posture Pte. Ltd. | Methods and systems for monitoring posture with alerts and analytics generated by a smart seat cover |
TW201818880A (zh) * | 2016-11-22 | 2018-06-01 | 亞梭傢俬國際有限公司 | 坐姿評估系統及方法 |
CN106781327A (zh) * | 2017-03-09 | 2017-05-31 | 广东小天才科技有限公司 | 坐姿矫正方法及移动终端 |
KR20190059545A (ko) * | 2017-11-23 | 2019-05-31 | 울산대학교 산학협력단 | 앉은 자세를 측정 및 평가하여 피드백하는 방법 및 장치 |
CN108814616A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-11-16 | 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 | 一种坐姿识别的方法及智能座椅 |
CN111414780A (zh) * | 2019-01-04 | 2020-07-14 | 卓望数码技术(深圳)有限公司 | 一种坐姿实时智能判别方法、系统、设备及存储介质 |
CN111860183A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-30 | 佛山电器照明股份有限公司 | 一种具有坐姿矫正功能的台灯系统及其控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴剑锋等: "基于Kinect的坐姿意图判断及其应用研究", 《计算机应用与软件》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114323368A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-04-12 | 深圳先进技术研究院 | 一种基于臀部压力的柔性智能坐姿监测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112617815B (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110495889B (zh) | 体态评估方法、电子装置、计算机设备及存储介质 | |
WO2020078461A1 (zh) | 车辆座椅智能调节方法和装置、车辆、电子设备、介质 | |
CN112617815B (zh) | 一种坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN109740659B (zh) | 一种图像匹配方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN110533738B (zh) | 重建数据处理方法、装置、医学成像系统及存储介质 | |
CN113160087B (zh) | 图像增强方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
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 | |
CN112617818B (zh) | 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN114419676A (zh) | 基于人工智能的坐姿分析方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN112617817B (zh) | 坐姿检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
JP6425396B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
JP2010210368A (ja) | 着座状態解析装置及び着座状態解析方法 | |
JP2020074860A (ja) | 内部構造推定装置、方法、及び、プログラム | |
CN115860067A (zh) | 生成对抗网络训练方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN116486430A (zh) | 一种基于多分辨率特征融合的多方位身体姿态评估方法 | |
CN111631741B (zh) | 图像截断伪影校正方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113080941B (zh) | 坐姿评估方法及相关装置 | |
CN112037321A (zh) | 基于数据分析的医美评价分析系统 | |
JP2020149565A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム | |
CN117852170A (zh) | 车辆头部空间设定方法、装置、设备及存储介质 | |
JP4781346B2 (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
CN110264437B (zh) | 密度数据分析方法、装置及电子设备 | |
JP6751540B1 (ja) | 形状予測システム、形状予測方法及び形状予測プログラム | |
CN117330347A (zh) | 座椅压陷量的测试方法、装置、设备及存储介质 |
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 |