CN115035696A - 一种学习过程姿势采集提醒系统 - Google Patents

一种学习过程姿势采集提醒系统 Download PDF

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CN115035696A CN202210795183.5A CN202210795183A CN115035696A CN 115035696 A CN115035696 A CN 115035696A CN 202210795183 A CN202210795183 A CN 202210795183A CN 115035696 A CN115035696 A CN 115035696A
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Abstract

本发明公开一种学习过程姿势采集提醒系统，包括L板，其特征在于：所述L板固定连接电动推杆一，所述电动推杆一的推杆固定连接头部姿势采集装置，所述L板固定连接对称的电动推杆二，对称的所述电动推杆二的推杆端分别穿过所述L板，对称的所述电动推杆二的推杆端分别固定连接背部姿势采集装置。本发明涉及学习姿势采集设备领域，具体地讲，涉及一种学习过程姿势采集提醒系统。本发明要解决的技术问题是提供一种学习过程姿势采集提醒系统，方便学习过程姿势采集提醒。

Description

一种学习过程姿势采集提醒系统
技术领域
本发明涉及学习姿势采集设备领域，具体地讲，涉及一种学习过程姿势采集提醒系统。
背景技术
坐姿是人体测量术语，通常是指人体在坐着时候的姿态。坐姿如果不正确，除了看起来没精神外，也容易腰酸背痛，甚至影响脊椎、压迫神经。最终影响身体健康。正确而优雅的坐姿是一种文明行为，它既能体现一个人的形态美，又能体现行为美。正确的坐姿要求是“坐如钟”，即坐相要像钟一样端正。
现在，还没有专门针对对于儿童学习过程中，坐姿进行监控，对错误姿势进行提醒和纠正，以提醒学生保持正确的坐姿。此为，现有技术的不足之处。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种学习过程姿势采集提醒系统，方便学习过程姿势采集提醒。
本发明采用如下技术方案实现发明目的：
一种学习过程姿势采集提醒系统，包括L板，其特征在于：所述L板固定连接电动推杆一，所述电动推杆一的推杆固定连接头部姿势采集装置，所述L板固定连接对称的电动推杆二，对称的所述电动推杆二的推杆端分别穿过所述L板，对称的所述电动推杆二的推杆端分别固定连接背部姿势采集装置，所述L板固定连接座椅板，所述座椅板固定连接一组均匀分布的传感器一，所述L板固定连接支撑块，所述支撑块固定连接滑槽，所述滑槽固定连接十字槽，所述十字槽固定连接对称的方块一，对称的所述方块一分别固定连接对称的圆杆，所述支撑块固定连接腿部姿势采集装置。
作为本技术方案的进一步限定，所述头部姿势采集装置包括方板，所述电动推杆一的推杆固定连接所述方板，所述方板固定连接支架，所述支架固定连接电动推杆三，所述电动推杆三的推杆端穿过所述支架，所述电动推杆三的推杆端固定连接十字杆，所述支架固定连接四个均匀分布的L支架，每个所述L支架分别固定连接圆板，所述圆板上安装有压力传感器，每个所述L支架分别转动连接连杆一的一端，每个所述连杆一的另一端分别转动连接方块二，每个所述方块二分别固定连接传感器，每个所述方块二分别转动连接折弯杆的一端，每个所述折弯杆的折弯处分别转动连接对应的所述L支架，每个所述折弯杆的另一端分别转动连接连杆二的一端，每个所述连杆二的另一端分别转动连接所述十字杆。
作为本技术方案的进一步限定，所述背部姿势采集装置包括腰垫，对称的所述电动推杆二的推杆端分别固定连接所述腰垫，所述腰垫内设置有一组均匀分布的压力传感器。
作为本技术方案的进一步限定，所述腿部姿势采集装置包括电机一，所述支撑块固定连接所述电机一，所述电机一的输出轴固定连接螺杆一，所述螺杆一设置在所述滑槽内，所述螺杆一轴承连接所述滑槽的两端，所述滑槽内设置有滑块，所述螺杆一螺纹连接所述滑块，所述滑块固定连接三角板，所述三角板固定连接横板，所述横板固定连接对称的斜块，对称的所述方块分别固定连接对称的弹簧一的一端，每个所述弹簧一分别环套对应的所述圆杆，每个所述圆杆分别穿过横杆，每个所述弹簧一的另一端分别固定连接对应的所述横杆，每个所述横杆分别固定连接竖板，每个所述横杆分别固定连接圆柱一，每个所述圆柱一分别接触对应的所述斜块，所述十字槽固定连接电机二，所述十字槽内设置有螺杆二，所述螺杆二轴承连接所述十字槽的两端，所述电机二的输出轴固定连接所述螺杆二，所述十字槽内设置有对称的十字块一，所述螺杆二的两段反向螺纹分别螺纹连接对应的所述十字块一，对称的所述十字块一分别固定连接弹簧二的一端，对称的所述弹簧二分别环套所述螺杆二，对称的所述弹簧二的另一端分别固定连接十字块二，所述螺杆二穿过对称的所述十字块二，对称的所述十字块二分别设置在所述十字槽内，对称的所述十字块二分别固定连接L杆，对称的所述L杆分别固定连接圆柱二，对称的所述圆柱二分别接触所述三角板，对称的所述十字块二分别固定连接竖板，对称的所述竖板分别固定连接一组均匀分布的红外传感器。
作为本技术方案的进一步限定，还包括以下步骤：
步骤一：学生坐在所述座椅板上，腿部放到所述竖板一与所述竖板二中间位置；
步骤二：根据学生的身高，操作所述电动推杆一，使所述电动推杆一带动所述头部姿势采集装置移动，使所述头部姿势采集装置与头部位置相对应，头部接触所述传感器二及所述压力传感器，使所述传感器二及所述压力传感器承受一定的压力，保持人头部在中央位置，如果头部不能接触所述压力传感器，证明学生头部偏大执行步骤三，否则执行步骤四；
步骤三：操作所述电动推杆三，实现所述传感器二向四周摆动，使头部能同时接触所述传感器二及所述压力传感器；
步骤四：操作所述电动推杆二，所述电动推杆二带动所述腰垫移动，使所述腰垫接触学生腰部，使所述腰垫内压力传感器感受到一定压力；
步骤五：根据所述红外传感器与腿部的相对位置，操作所述电机二，调整所述十字块一位置，所述红外传感器与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使所述十字块一与所述十字块二间距越大；
步骤六：当所述传感器二及所述压力传感器感受到压力变化时，发出提醒头部姿势不正确，当所述腰垫内压力传感器感受到压力变化时，发出提醒腰部姿势不正确，当所述传感器一感受到压力变化时，发出提醒坐姿不正确，当所述红外传感器探测到腿部位置发生变化，发出提醒腿部姿势不正确；
步骤七：当姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音提醒调整姿势，控制所述电机一转动，使所述竖板一及所述竖板二靠近腿部，将腿部姿势摆正，然后，控制所述电机一反向转动，使所述竖板一及所述竖板二恢复原位；
步骤八：将所述传感器一、所述腰垫内压力传感器、所述传感器二、所述压力传感器及所述红外传感器的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
作为本技术方案的进一步限定，所述步骤三的具体流程为：所述电动推杆三带动所述十字杆移动，所述十字杆带动所述连杆二摆动，所述连杆二带动所述折弯杆摆动，所述折弯杆带动所述方块二摆动，所述方块二带动所述连杆一摆动，所述方块二带动所述传感器二摆动，使所述传感器二向四周摆动。
作为本技术方案的进一步限定，所述步骤五的具体流程为：所述电机二带动所述螺杆二转动，所述螺杆二带动所述十字块一沿所述十字槽移动，所述十字块一带动所述弹簧二移动，实现所述弹簧二伸长量调整。
作为本技术方案的进一步限定，所述步骤七的具体流程为：所述电机一带动所述螺杆一转动，所述螺杆一带动所述滑块移动，所述滑块带动所述三角板移动，所述三角板带动所述横板及所述斜块移动，所述斜块带动所述圆柱一移动，所述圆柱一带动所述横杆沿所述圆杆移动，所述横杆挤压所述弹簧一，所述横杆带动所述竖板二移动，所述三角板带动所述圆柱二移动，所述圆柱二带动所述L杆移动，所述L杆带动所述十字块二沿所述十字槽移动，所述十字块二带动所述竖板一移动。
作为本技术方案的进一步限定，压力传感器能够测量到压力的变化，并且可以将其转化为电阻值的变化，因此通过压力传感器数据的变化实现对学习过程姿势的监控，将采集到的数据上传到后端处理器，对数据进行提取操作，采集到的压力数据中一般会含有一些干扰信号，因此需要进行滤波处理，采用限幅滤波与算术平均滤波相结合的方法；
限幅滤波法根据数据采集的样本确认两次数据采集间允许的最大偏差值，设最大的偏差值为X，那么之后采集数据时需要判断新采集的数据的值与上一次采集的数据的值之间的差值d,理想的数据为Y，本次采集的数据为Yi-1：
Figure BDA0003735484240000051
如果这个差值小于X，那么说明这次采集的值是有效的，反之，如果差值大于X，那本次采集的值就无效，此时需要舍掉本次采集的值，用前一次采集的值替代本次的值；
算数平均滤波就是连续采集N次数据值后采取均值滤波，
Figure BDA0003735484240000052
当坐姿发生变化时，压力传感器的数据会发生明显变化，以此可以判断坐姿发生改变。而当数据稳定不变时，说明姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音系统提醒调整姿势，腿部正姿结构根据传感器控制合适力度、幅度辅助调整姿势；
通过所述传感器一(3)监控坐姿，判断压力传感器所述传感器一(3)的数据是否变化来确定坐姿是否正确，基于阈值进行判断坐姿是否正确，将数据的变化范围确定在一个阈值区间中，超出区间说明坐姿发生变化，否则坐姿就是正确姿势；
通过所述腰垫(6)内压力传感器监控腰部是否正确靠在腰垫，有数据回传，说明正确靠在腰垫上；如果没有数据回传，说明姿势不正确，需要提醒，保持合适压力伸出或后缩；
所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)基于阈值进行判断坐姿是否正确。将数据的变化范围确定在一个阈值区间中(-t，t)，超出区间说明坐姿发生变化表示为0，否则坐姿就是正确姿势1，数据为y。
Figure BDA0003735484240000061
作为本技术方案的进一步限定，通过BP神经网络算法对人体坐姿进行识别，将各个部位的压力传感器得到的原始数据，进行滤波处理等操作后，将其作为BP神经网络的输入向量，经过网络训练，得到坐姿判断模型，对人错误姿势进行提醒和纠正，网络的每个输入节点表示各个部位压力传感器的数据分量，输出节点表示人体的坐姿，本文的隐含层数为1，其节点数的确定是根据如下公式得来的：
Figure BDA0003735484240000062
其中：n是隐含层节点数目；
ni是输入节点数目；
no是输出节点数目；
a则表示0到10之间的常数。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：
1、本系统通过设置电动推杆三，当头部接触传感器二但不能接触压力传感器时，证明学生头部偏大，操作电动推杆，实现触传感器二向四周摆动，实现传感器二向四周摆动，使头部能同时接触传感器二及压力传感器。
2、本装置通过设置弹簧二，操作电机二，调整十字块一位置，实现弹簧二伸长量调整，红外传感器与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使十字块一与十字块二间距越大，当操作电机一，竖板一及竖板二相互靠近时，使弹簧二的弹力变大，避免对腿部造成伤害。
3、本装置通过设置电机一，通过设置三角板及斜块，配合使用圆柱一及圆柱二，设置始终处于拉伸状态的弹簧一，在相关元件的带动下，实现竖板一及竖板二的运动，实现将腿部摆正或者提醒学生长时间坐立后进行运动。
4、本系统通过巧妙地设计，通过使用传感器一、腰垫内压力传感器、传感器二、压力传感器及红外传感器的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
附图说明
图1为本发明的立体结构示意图一。
图2为本发明的局部立体结构示意图一。
图3为本发明的局部立体结构示意图二。
图4为本发明的局部立体结构示意图三。
图5为本发明的局部立体结构示意图四。
图6为本发明的局部立体结构示意图五。
图7为本发明的局部立体结构示意图六。
图8为本发明的局部立体结构示意图七。
图9为本发明的立体结构示意图二。
图中：1、L板，2、座椅板，3、传感器一，4、电动推杆一，5、电动推杆二，6、腰垫，7、支撑块，8、滑槽，9、十字槽，10、圆杆，11、方块一，12、支架，13、电动推杆三，14、方板，15、传感器二，16、方块二，17、连杆一，18、折弯杆，19、L支架，20、连杆二，21、十字杆，22、圆板，23、压力传感器，24、电机一，25、螺杆一，26、滑块，27、三角板，28、横板，29、斜块，30、电机二，31、弹簧一，32、螺杆二，33、十字块一，34、弹簧二，35、十字块二，36、竖板一，37、竖板二，38、横杆，39、圆柱一，40、圆柱二，41、L杆，42、红外传感器。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
本发明包括L板1，所述L板1固定连接电动推杆一4，所述电动推杆一4的推杆固定连接头部姿势采集装置，所述L板1固定连接对称的电动推杆二5，对称的所述电动推杆二5的推杆端分别穿过所述L板1，对称的所述电动推杆二5的推杆端分别固定连接背部姿势采集装置，所述L板1固定连接座椅板2，所述座椅板2固定连接一组均匀分布的传感器一3，所述L板1固定连接支撑块7，所述支撑块7固定连接滑槽8，所述滑槽8固定连接十字槽9，所述十字槽9固定连接对称的方块一11，对称的所述方块一11分别固定连接对称的圆杆10，所述支撑块7固定连接腿部姿势采集装置。
所述头部姿势采集装置包括方板14，所述电动推杆一4的推杆固定连接所述方板14，所述方板14固定连接支架12，所述支架12固定连接电动推杆三13，所述电动推杆三13的推杆端穿过所述支架12，所述电动推杆三13的推杆端固定连接十字杆21，所述支架12固定连接四个均匀分布的L支架19，每个所述L支架19分别固定连接圆板22，所述圆板22上安装有压力传感器23，每个所述L支架19分别转动连接连杆一17的一端，每个所述连杆一17的另一端分别转动连接方块二16，每个所述方块二16分别固定连接传感器15，每个所述方块二16分别转动连接折弯杆18的一端，每个所述折弯杆18的折弯处分别转动连接对应的所述L支架19，每个所述折弯杆18的另一端分别转动连接连杆二20的一端，每个所述连杆二20的另一端分别转动连接所述十字杆21。
所述背部姿势采集装置包括腰垫6，对称的所述电动推杆二5的推杆端分别固定连接所述腰垫6，所述腰垫6内设置有一组均匀分布的压力传感器。
所述腿部姿势采集装置包括电机一24，所述支撑块7固定连接所述电机一24，所述电机一24的输出轴固定连接螺杆一25，所述螺杆一25设置在所述滑槽8内，所述螺杆一25轴承连接所述滑槽8的两端，所述滑槽8内设置有滑块26，所述螺杆一25螺纹连接所述滑块26，所述滑块26固定连接三角板27，所述三角板27固定连接横板28，所述横板28固定连接对称的斜块29，对称的所述方块11分别固定连接对称的弹簧一31的一端，每个所述弹簧一31分别环套对应的所述圆杆10，每个所述圆杆10分别穿过横杆38，每个所述弹簧一31的另一端分别固定连接对应的所述横杆38，每个所述横杆38分别固定连接竖板37，每个所述横杆38分别固定连接圆柱一39，每个所述圆柱一39分别接触对应的所述斜块29，所述十字槽9固定连接电机二30，所述十字槽9内设置有螺杆二32，所述螺杆二32轴承连接所述十字槽9的两端，所述电机二30的输出轴固定连接所述螺杆二32，所述十字槽9内设置有对称的十字块一33，所述螺杆二32的两段反向螺纹分别螺纹连接对应的所述十字块一33，对称的所述十字块一33分别固定连接弹簧二34的一端，对称的所述弹簧二34分别环套所述螺杆二32，对称的所述弹簧二34的另一端分别固定连接十字块二35，所述螺杆二32穿过对称的所述十字块二35，对称的所述十字块二35分别设置在所述十字槽9内，对称的所述十字块二35分别固定连接L杆41，对称的所述L杆41分别固定连接圆柱二40，对称的所述圆柱二40分别接触所述三角板27，对称的所述十字块二35分别固定连接竖板36，对称的所述竖板36分别固定连接一组均匀分布的红外传感器42。
还包括以下步骤：
步骤一：学生坐在所述座椅板2上，腿部放到所述竖板一36与所述竖板二37中间位置；
步骤二：根据学生的身高，操作所述电动推杆一4，使所述电动推杆一4带动所述头部姿势采集装置移动，使所述头部姿势采集装置与头部位置相对应，头部接触所述传感器二15及所述压力传感器23，使所述传感器二15及所述压力传感器23承受一定的压力，保持人头部在中央位置，如果头部不能接触所述压力传感器23，证明学生头部偏大执行步骤三，否则执行步骤四；
步骤三：操作所述电动推杆三13，实现所述传感器二15向四周摆动，使头部能同时接触所述传感器二15及所述压力传感器23；
步骤四：操作所述电动推杆二5，所述电动推杆二5带动所述腰垫6移动，使所述腰垫6接触学生腰部，使所述腰垫6内压力传感器感受到一定压力；
步骤五：根据所述红外传感器42与腿部的相对位置，操作所述电机二30，调整所述十字块一33位置，所述红外传感器42与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使所述十字块一33与所述十字块二35间距越大；
步骤六：当所述传感器二15及所述压力传感器23感受到压力变化时，发出提醒头部姿势不正确，当所述腰垫6内压力传感器感受到压力变化时，发出提醒腰部姿势不正确，当所述传感器一3感受到压力变化时，发出提醒坐姿不正确，当所述红外传感器42探测到腿部位置发生变化，发出提醒腿部姿势不正确；
步骤七：当姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音提醒调整姿势，控制所述电机一24转动，使所述竖板一36及所述竖板二37靠近腿部，将腿部姿势摆正，然后，控制所述电机一24反向转动，使所述竖板一36及所述竖板二37恢复原位；
步骤八：将所述传感器一3、所述腰垫6内压力传感器、所述传感器二15、所述压力传感器23及所述红外传感器42的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
所述步骤三的具体流程为：所述电动推杆三13带动所述十字杆21移动，所述十字杆21带动所述连杆二20摆动，所述连杆二20带动所述折弯杆18摆动，所述折弯杆18带动所述方块二16摆动，所述方块二16带动所述连杆一17摆动，所述方块二16带动所述传感器二15摆动，使所述传感器二15向四周摆动。
所述步骤五的具体流程为：所述电机二30带动所述螺杆二32转动，所述螺杆二32带动所述十字块一33沿所述十字槽9移动，所述十字块一33带动所述弹簧二34移动，实现所述弹簧二34伸长量调整。
所述步骤七的具体流程为：所述电机一24带动所述螺杆一25转动，所述螺杆一25带动所述滑块26移动，所述滑块26带动所述三角板27移动，所述三角板27带动所述横板28及所述斜块29移动，所述斜块29带动所述圆柱一39移动，所述圆柱一39带动所述横杆38沿所述圆杆10移动，所述横杆38挤压所述弹簧一31，所述横杆38带动所述竖板二37移动，所述三角板27带动所述圆柱二40移动，所述圆柱二40带动所述L杆41移动，所述L杆41带动所述十字块二35沿所述十字槽9移动，所述十字块二35带动所述竖板一36移动。
压力传感器能够测量到压力的变化，并且可以将其转化为电阻值的变化，因此通过压力传感器数据的变化实现对学习过程姿势的监控，将采集到的数据上传到后端处理器，对数据进行提取操作，采集到的压力数据中一般会含有一些干扰信号，因此需要进行滤波处理，采用限幅滤波与算术平均滤波相结合的方法；
限幅滤波法根据数据采集的样本确认两次数据采集间允许的最大偏差值，设最大的偏差值为X，那么之后采集数据时需要判断新采集的数据的值与上一次采集的数据的值之间的差值d,理想的数据为Y，本次采集的数据为Yi-1：
Figure BDA0003735484240000111
如果这个差值小于X，那么说明这次采集的值是有效的，反之，如果差值大于X，那本次采集的值就无效，此时需要舍掉本次采集的值，用前一次采集的值替代本次的值；
算数平均滤波就是连续采集N次数据值后采取均值滤波，
Figure BDA0003735484240000112
当坐姿发生变化时，压力传感器的数据会发生明显变化，以此可以判断坐姿发生改变。而当数据稳定不变时，说明姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音系统提醒调整姿势，腿部正姿结构根据传感器控制合适力度、幅度辅助调整姿势；
通过所述传感器一(3)监控坐姿，判断压力传感器所述传感器一(3)的数据是否变化来确定坐姿是否正确，基于阈值进行判断坐姿是否正确，将数据的变化范围确定在一个阈值区间中，超出区间说明坐姿发生变化，否则坐姿就是正确姿势；
通过所述腰垫(6)内压力传感器监控腰部是否正确靠在腰垫，有数据回传，说明正确靠在腰垫上；如果没有数据回传，说明姿势不正确，需要提醒，保持合适压力伸出或后缩；
所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)基于阈值进行判断坐姿是否正确。将数据的变化范围确定在一个阈值区间中(-t，t)，超出区间说明坐姿发生变化表示为0，否则坐姿就是正确姿势1，数据为y。
Figure BDA0003735484240000121
通过BP神经网络算法对人体坐姿进行识别，将各个部位的压力传感器得到的原始数据，进行滤波处理等操作后，将其作为BP神经网络的输入向量，经过网络训练，得到坐姿判断模型，对人错误姿势进行提醒和纠正，网络的每个输入节点表示各个部位压力传感器的数据分量，输出节点表示人体的坐姿，本文的隐含层数为1，其节点数的确定是根据如下公式得来的：
Figure BDA0003735484240000122
其中：n是隐含层节点数目；
ni是输入节点数目；
no是输出节点数目；
a则表示0到10之间的常数。
测量10个人的5种不同坐姿下，每种坐姿重复10次，共得到了500组数据，不在椅子上这一状态采集的数据都为零，因此较好判断。其中7个人的不同数据作为训练样本，3个人的数据作为测试样本。
在对人体坐姿进行训练时，规定当人体处于正常状态下压力点数据作为输入时，输出结果为1；人体处于前倾状态下压力点数据作为输入时，输出结果为2；人体处于后倾状态下压力点数据作为输入时，输出结果为3；人体处于左倾状态下压力点数据作为输入时，输出结果为4；人体处于右倾状态下压力点数据作为输入时，输出结果为5；人体不在轮椅上压力点数据作为输入时，输出结果为0。这样就能根据输出方便的判断当前坐姿。根据公式，选择隐含层的节点数为10，通过对7个人的数据为样本进行训练，得到权值为351，误差为0.1，重复进行多次训练，对权值进行调整，经过多次训练后得到了新的误差0.08。将测试用的3个人的数据放入分类器中，根据训练样本修正的参数进行设置得到最终模型。
本发明的工作流程为：学生坐在座椅板2上，腿部放到竖板一36与竖板二37中间位置。
根据学生的身高，操作电动推杆一4，使电动推杆一4带动头部姿势采集装置移动，使头部姿势采集装置与头部位置相对应，头部接触传感器二15及压力传感器23，使传感器二15及压力传感器23承受一定的压力，保持人头部在中央位置，如果头部不能接触压力传感器23，证明学生头部偏大。
操作电动推杆三13，电动推杆三13带动十字杆21移动，十字杆21带动连杆二20摆动，连杆二20带动折弯杆18摆动，折弯杆18带动方块二16摆动，方块二16带动连杆一17摆动，方块二16带动传感器二15摆动，使传感器二15向四周摆动，实现传感器二15向四周摆动，使头部能同时接触传感器二15及压力传感器23。
操作电动推杆二5，电动推杆二5带动腰垫6移动，使腰垫6接触学生腰部，使腰垫6内压力传感器感受到一定压力。
根据红外传感器42与腿部的相对位置，操作电机二30，调整十字块一33位置，电机二30带动螺杆二32转动，螺杆二32带动十字块一33沿十字槽9移动，十字块一33带动弹簧二34移动，实现弹簧二34伸长量调整，红外传感器42与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使十字块一33与十字块二35间距越大。
当传感器二15及压力传感器23感受到压力变化时，发出提醒头部姿势不正确，当腰垫6内压力传感器感受到压力变化时，发出提醒腰部姿势不正确，当传感器一3感受到压力变化时，发出提醒坐姿不正确，当红外传感器42探测到腿部位置发生变化，发出提醒腿部姿势不正确。
当姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音提醒调整姿势，控制电机一24转动，电机一24带动螺杆一25转动，螺杆一25带动滑块26移动，滑块26带动三角板27移动，三角板27带动横板28及斜块29移动，斜块29带动圆柱一39移动，圆柱一39带动横杆38沿圆杆10移动，横杆38挤压弹簧一31，弹簧一31始终处于拉伸状态，横杆38带动竖板二37移动，三角板27带动圆柱二40移动，圆柱二40带动L杆41移动，L杆41带动十字块二35沿十字槽9移动，十字块二35带动竖板一36移动。使竖板一36及竖板二37靠近腿部，将腿部姿势摆正，然后，控制电机一24反向转动，使竖板一36及竖板二37恢复原位。
将传感器一3、腰垫6内压力传感器、传感器二15、压力传感器23及红外传感器42的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
本系统通过设置电动推杆三13，当头部接触传感器二15但不能接触压力传感器23时，证明学生头部偏大，操作电动推杆13，实现触传感器二15向四周摆动，实现传感器二15向四周摆动，使头部能同时接触传感器二15及压力传感器23。
本装置通过设置弹簧二34，操作电机二30，调整十字块一33位置，实现弹簧二34伸长量调整，红外传感器42与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使十字块一33与十字块二35间距越大，当操作电机一24，竖板一36及竖板二37相互靠近时，使弹簧二34的弹力变大，避免对腿部造成伤害。
本装置通过设置电机一24，通过设置三角板27及斜块29，配合使用圆柱一39及圆柱二40，设置始终处于拉伸状态的弹簧一31，在相关元件的带动下，实现竖板一36及竖板二37的运动，实现将腿部摆正或者提醒学生长时间坐立后进行运动。
本系统通过巧妙地设计，通过使用传感器一3、腰垫6内压力传感器、传感器二15、压力传感器23及红外传感器42的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
以上公开的仅为本发明的具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种学习过程姿势采集提醒系统，包括L板(1)，其特征在于：
所述L板(1)固定连接电动推杆一(4)，所述电动推杆一(4)的推杆固定连接头部姿势采集装置；
所述L板(1)固定连接对称的电动推杆二(5)，对称的所述电动推杆二(5)的推杆端分别穿过所述L板(1)，对称的所述电动推杆二(5)的推杆端分别固定连接背部姿势采集装置；
所述L板(1)固定连接座椅板(2)，所述座椅板(2)固定连接一组均匀分布的传感器一(3)；
所述L板(1)固定连接支撑块(7)，所述支撑块(7)固定连接滑槽(8)，所述滑槽(8)固定连接十字槽(9)，所述十字槽(9)固定连接对称的方块一(11)，对称的所述方块一(11)分别固定连接对称的圆杆(10)；
所述支撑块(7)固定连接腿部姿势采集装置。
2.根据权利要求1所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述头部姿势采集装置包括方板(14)，所述电动推杆一(4)的推杆固定连接所述方板(14)，所述方板(14)固定连接支架(12)，所述支架(12)固定连接电动推杆三(13)，所述电动推杆三(13)的推杆端穿过所述支架(12)，所述电动推杆三(13)的推杆端固定连接十字杆(21)，所述支架(12)固定连接四个均匀分布的L支架(19)，每个所述L支架(19)分别固定连接圆板(22)，所述圆板(22)上安装有压力传感器(23)，每个所述L支架(19)分别转动连接连杆一(17)的一端，每个所述连杆一(17)的另一端分别转动连接方块二(16)，每个所述方块二(16)分别固定连接传感器(15)，每个所述方块二(16)分别转动连接折弯杆(18)的一端，每个所述折弯杆(18)的折弯处分别转动连接对应的所述L支架(19)，每个所述折弯杆(18)的另一端分别转动连接连杆二(20)的一端，每个所述连杆二(20)的另一端分别转动连接所述十字杆(21)。
3.根据权利要求2所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述背部姿势采集装置包括腰垫(6)，对称的所述电动推杆二(5)的推杆端分别固定连接所述腰垫(6)，所述腰垫(6)内设置有一组均匀分布的压力传感器。
4.根据权利要求3所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述腿部姿势采集装置包括电机一(24)，所述支撑块(7)固定连接所述电机一(24)，所述电机一(24)的输出轴固定连接螺杆一(25)，所述螺杆一(25)设置在所述滑槽(8)内，所述螺杆一(25)轴承连接所述滑槽(8)的两端，所述滑槽(8)内设置有滑块(26)，所述螺杆一(25)螺纹连接所述滑块(26)，所述滑块(26)固定连接三角板(27)，所述三角板(27)固定连接横板(28)，所述横板(28)固定连接对称的斜块(29)，对称的所述方块(11)分别固定连接对称的弹簧一(31)的一端，每个所述弹簧一(31)分别环套对应的所述圆杆(10)，每个所述圆杆(10)分别穿过横杆(38)，每个所述弹簧一(31)的另一端分别固定连接对应的所述横杆(38)，每个所述横杆(38)分别固定连接竖板(37)，每个所述横杆(38)分别固定连接圆柱一(39)，每个所述圆柱一(39)分别接触对应的所述斜块(29)，所述十字槽(9)固定连接电机二(30)，所述十字槽(9)内设置有螺杆二(32)，所述螺杆二(32)轴承连接所述十字槽(9)的两端，所述电机二(30)的输出轴固定连接所述螺杆二(32)，所述十字槽(9)内设置有对称的十字块一(33)，所述螺杆二(32)的两段反向螺纹分别螺纹连接对应的所述十字块一(33)，对称的所述十字块一(33)分别固定连接弹簧二(34)的一端，对称的所述弹簧二(34)分别环套所述螺杆二(32)，对称的所述弹簧二(34)的另一端分别固定连接十字块二(35)，所述螺杆二(32)穿过对称的所述十字块二(35)，对称的所述十字块二(35)分别设置在所述十字槽(9)内，对称的所述十字块二(35)分别固定连接L杆(41)，对称的所述L杆(41)分别固定连接圆柱二(40)，对称的所述圆柱二(40)分别接触所述三角板(27)，对称的所述十字块二(35)分别固定连接竖板(36)，对称的所述竖板(36)分别固定连接一组均匀分布的红外传感器(42)。
5.根据权利要求4所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于，还包括以下步骤：
步骤一：学生坐在所述座椅板(2)上，腿部放到所述竖板一(36)与所述竖板二(37)中间位置；
步骤二：根据学生的身高，操作所述电动推杆一(4)，使所述电动推杆一(4)带动所述头部姿势采集装置移动，使所述头部姿势采集装置与头部位置相对应，头部接触所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)，使所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)承受一定的压力，保持人头部在中央位置，如果头部不能接触所述压力传感器(23)，证明学生头部偏大执行步骤三，否则执行步骤四；
步骤三：操作所述电动推杆三(13)，实现所述传感器二(15)向四周摆动，使头部能同时接触所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)；
步骤四：操作所述电动推杆二(5)，所述电动推杆二(5)带动所述腰垫(6)移动，使所述腰垫(6)接触学生腰部，使所述腰垫(6)内压力传感器感受到一定压力；
步骤五：根据所述红外传感器(42)与腿部的相对位置，操作所述电机二(30)，调整所述十字块一(33)位置，所述红外传感器(42)与腿部位置越近，证明学生腿部粗壮，使所述十字块一(33)与所述十字块二(35)间距越大；
步骤六：当所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)感受到压力变化时，发出提醒头部姿势不正确，当所述腰垫(6)内压力传感器感受到压力变化时，发出提醒腰部姿势不正确，当所述传感器一(3)感受到压力变化时，发出提醒坐姿不正确，当所述红外传感器(42)探测到腿部位置发生变化，发出提醒腿部姿势不正确；
步骤七：当姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音提醒调整姿势，控制所述电机一(24)转动，使所述竖板一(36)及所述竖板二(37)靠近腿部，将腿部姿势摆正，然后，控制所述电机一(24)反向转动，使所述竖板一(36)及所述竖板二(37)恢复原位；
步骤八：将所述传感器一(3)、所述腰垫(6)内压力传感器、所述传感器二(15)、所述压力传感器(23)及所述红外传感器(42)的信息汇总与数据库信息对比，计算出合适时间对人错误姿势进行提醒和纠正，将用户体验及效果反馈数据库纠正数据库信息，人工智能学习进化，将个性化用户信息传入特定用户数据库进行特定化智能提醒纠正。
6.根据权利要求5所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述步骤三的具体流程为：所述电动推杆三(13)带动所述十字杆(21)移动，所述十字杆(21)带动所述连杆二(20)摆动，所述连杆二(20)带动所述折弯杆(18)摆动，所述折弯杆(18)带动所述方块二(16)摆动，所述方块二(16)带动所述连杆一(17)摆动，所述方块二(16)带动所述传感器二(15)摆动，使所述传感器二(15)向四周摆动。
7.根据权利要求5所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述步骤五的具体流程为：所述电机二(30)带动所述螺杆二(32)转动，所述螺杆二(32)带动所述十字块一(33)沿所述十字槽(9)移动，所述十字块一(33)带动所述弹簧二(34)移动，实现所述弹簧二(34)伸长量调整。
8.根据权利要求5所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：所述步骤七的具体流程为：所述电机一(24)带动所述螺杆一(25)转动，所述螺杆一(25)带动所述滑块(26)移动，所述滑块(26)带动所述三角板(27)移动，所述三角板(27)带动所述横板(28)及所述斜块(29)移动，所述斜块(29)带动所述圆柱一(39)移动，所述圆柱一(39)带动所述横杆(38)沿所述圆杆(10)移动，所述横杆(38)挤压所述弹簧一(31)，所述横杆(38)带动所述竖板二(37)移动，所述三角板(27)带动所述圆柱二(40)移动，所述圆柱二(40)带动所述L杆(41)移动，所述L杆(41)带动所述十字块二(35)沿所述十字槽(9)移动，所述十字块二(35)带动所述竖板一(36)移动。
9.根据权利要求5所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：
压力传感器能够测量到压力的变化，并且可以将其转化为电阻值的变化，因此通过压力传感器数据的变化实现对学习过程姿势的监控，将采集到的数据上传到后端处理器，对数据进行提取操作，采集到的压力数据中一般会含有一些干扰信号，因此需要进行滤波处理，采用限幅滤波与算术平均滤波相结合的方法；
限幅滤波法根据数据采集的样本确认两次数据采集间允许的最大偏差值，设最大的偏差值为X，那么之后采集数据时需要判断新采集的数据的值与上一次采集的数据的值之间的差值d,理想的数据为Y，本次采集的数据为Yi-1：
Figure FDA0003735484230000051
如果这个差值小于X，那么说明这次采集的值是有效的，反之，如果差值大于X，那本次采集的值就无效，此时需要舍掉本次采集的值，用前一次采集的值替代本次的值；
算数平均滤波就是连续采集N次数据值后采取均值滤波，
Figure FDA0003735484230000052
当坐姿发生变化时，压力传感器的数据会发生明显变化，以此可以判断坐姿发生改变。而当数据稳定不变时，说明姿势长时间保持不合适姿势或保持同一姿势时间过长，语音系统提醒调整姿势，腿部正姿结构根据传感器控制合适力度、幅度辅助调整姿势；
通过所述传感器一(3)监控坐姿，判断压力传感器所述传感器一(3)的数据是否变化来确定坐姿是否正确，基于阈值进行判断坐姿是否正确，将数据的变化范围确定在一个阈值区间中，超出区间说明坐姿发生变化，否则坐姿就是正确姿势；
通过所述腰垫(6)内压力传感器监控腰部是否正确靠在腰垫，有数据回传，说明正确靠在腰垫上；如果没有数据回传，说明姿势不正确，需要提醒，保持合适压力伸出或后缩；
所述传感器二(15)及所述压力传感器(23)基于阈值进行判断坐姿是否正确。将数据的变化范围确定在一个阈值区间中(-t，t)，超出区间说明坐姿发生变化表示为0，否则坐姿就是正确姿势1，数据为y。
Figure FDA0003735484230000061
10.根据权利要求5所述的学习过程姿势采集提醒系统，其特征在于：通过BP神经网络算法对人体坐姿进行识别，将各个部位的压力传感器得到的原始数据，进行滤波处理等操作后，将其作为BP神经网络的输入向量，经过网络训练，得到坐姿判断模型，对人错误姿势进行提醒和纠正，网络的每个输入节点表示各个部位压力传感器的数据分量，输出节点表示人体的坐姿，本文的隐含层数为1，其节点数的确定是根据如下公式得来的：
Figure FDA0003735484230000062
其中：n是隐含层节点数目；
ni是输入节点数目；
no是输出节点数目；
a则表示0到10之间的常数。
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