基于STM32单片机智能台灯控制系统的设计

针对目前我国学生近视率呈现上升趋势、学生坐姿不良等问题,提出了一种基于STM32单片机智能台灯控制系统。该系统以STM32单片机为控制核心,通过人体检测模块判断是否有人,实现对台灯亮灭的控制;通过自动调光模块实时检测环境光照强度,利用PWM脉冲宽度调制技术对台灯的亮度进行调节。通过按键模块切换到手动模式,使用者能够根据实际需要手动调节台灯亮度。通过坐姿调整模块检测人体到台灯的距离,若小于参考值则报警提醒。结果表明,该智能台灯控制系统,通过对台灯亮度和使用者坐姿的调节,使使用者处于亮度适宜,坐姿实时纠正的环境中学习,可以改善学生人群的近视、坐姿不良等问题。     

基于柔性力敏传感器的便携式坐姿监测与提醒系统

读写坐姿长时间不规范将对青少年身体健康、学习效率产生不利影响.本文基于柔性力敏传感器,设计了一套新型的便携式读写坐姿实时监测及智能提醒系统.该系统根据生物力学、人体工程学规律,通过铺设于座椅上40 cm×40 cm的柔性力敏传感器,采集坐立时臀部压力分布数据。首先对原始数据进行预处理,再通过所提出的坐姿动作识别与分析算法对坐姿状态进行识别,实时分析坐姿情况,最后结合环境的温度、湿度、光强参数,给出预警方案.同时,在手机APP客户端实时显示并且存储监测期间坐姿及环境变化情况.该系统设计简单、交互性强,借助手机和压力垫的便携性,方便用户达到实时预警和分析的效果,帮助青少年纠正不良坐姿.     

基于深度图像的嵌入式人体坐姿检测系统的实现

以检测不良坐姿,分析人们学习工作状态为引导,设计了基于深度图像的坐姿检测系统。该系统采用3D传感器获取人体坐立时的深度图像,设计了一种基于深度阈值的快速前景提取与干扰移除方法,能快速有效的提取坐姿状态下的人体分割图。基于人体轮廓的曲线特征实现了人体关键点定位,通过人体关键点的角度、深度信息与轮廓特征,对不同的坐姿图像进行统计分析,得到了一种区分不同坐姿的判定基准,运用该基准对9种不同坐姿进行识别,平均识别率可达到90%。最后,基于Android平台设计了坐姿检测系统的应用软件,实现了坐姿检测、坐姿提醒以及姿态统计等功能,并且对学习过程进行测试,测试结果表明,本系统可以有效的检测出9种坐姿、并对不良坐姿进行提醒与统计。     

基于51单片机的儿童智能台灯的设计

本文设计一款基于单片机的儿童智能台灯,当孩子在学习的过程中,当身体离桌面超过设定距离时,台灯自动发出警报,起到提醒和警示作用,从而可以纠正坐姿。根据不同昏暗程度自动调节亮度,加入时钟计时器,当开灯的时间达到预设的时间时会发出警告,提示你要休息一下了,既能节约能源,又能保护眼睛。该儿童智能台灯还具有读卡功能,可以播放音频,更方便家长和儿童使用。     

基于深度传感器的坐姿检测系统

以检测不良坐姿和分析人们的坐姿习惯为引导,设计了一种基于深度传感器的坐姿检测系统。该系统首先运用Astra3D传感器对人体的坐姿进行深度图像采集,基于阈值分割法设计了快速有效的前景提取方法。将坐姿前景分割图在3个笛卡尔平面上进行投影,得到3个投影图,对投影图进行空白去除、插值缩放、归一化等处理,得到投影特征。经过PCA降维后的投影特征与前视图的金字塔HOG特征共同组成最终的坐姿特征向量。随后,运用随机森林对14种坐姿进行分类识别。实验中,对20个人的坐姿深度图像数据库进行统一测试与交叉测试。测试结果表明,所提坐姿识别方法具有很好的识别率与识别速度,并且在坐姿种类、识别率方面优于现有方法。最后,将所提方法在Android平台上进行实现,设计了坐姿检测系统的应用软件,实现了坐姿的有效检测和对不良坐姿的及时提醒等功能。     

基于STM32智能物联网台灯的设计

随着生活节奏的加快,台灯的使用频率越来越高,近视低龄化日益严重。针对台灯的功能较为单一等问题,本文提出了一种基于智能家居护眼台灯的设计方法。该系统以STM32为主控制芯片,以ESP8266模块为辅助芯片,搭配人体红外模块、矫正模块等,既能实现自动及手动调节台灯亮li度,又可以当使用者坐姿异常时,发出提示声音,提醒使用者矫正坐姿,达到辅助保护视力的功能。通过ESP8266模块进行联网,使用B亮度,对于智能家居具有一定的实用及应用价值。     

一种太阳能防近视台灯的设计

本文设计了一款新型太阳能防近视台灯,文中对台灯的主要性能和工作原理进行了阐述。文章显示该款台灯绿色环保,且能有效的纠正学生的不良坐姿和写姿,并能在更大跨度上满足亮度的需求,从根源上防止近视。     

学生作业坐姿及台灯控制器

近年来,中国青少年视力不良问题突出,近视率一直呈上升趋势,据教育部基础教育质量监测中心调查四年级、八年级学生视力不良检出率分别为36.5%和65.3%。实际上,不仅仅只有报告中义务教育的学生存在视力问题,我国青少年视力的整体情况也十分不乐观。根据世界卫生组织的最新研究报告,目前中国近视患者人数多达6亿,几乎是中国总人口数量的一半。为此,本人专门设计制作了一款防止学生坐姿不正、学习环境光线不足、学习时间过长的坐姿及台灯控制器,通过本控制器可对防止学生出现视力问题提供有益的帮助。     

基于HT66F70A单片机的新型智能防近视护眼台灯

作品设计采用HT66F70A单片机、液晶屏、超声波测距、矩阵按键、有源蜂鸣器等构成硬件部分,以Keil uVision3为软件开发环境完成系统的程序设计.智能防近视矫姿模块和护眼台灯相结合,分别从矫正坐姿和改善学习用眼灯光的色差和亮度来达到预防近视、保护眼睛的功能.     

基于多关联特征的屏幕阅读坐姿健康性判别

长期坐姿不正确将会严重危害人体健康。现有的基于计算机视觉的坐姿检测方法主要 是通过检测人体本身来判别坐姿的健康性,没有综合地考虑人体与屏幕之间的交互关系,使得对多 种不健康坐姿无法准确检测,对此提出了一种基于多关联特征的屏幕阅读坐姿健康性判别方法。从 人体自身的约束关系和人与屏幕间的约束关系这 2 个方面考虑,先检测出人体和屏幕,再根据目标 的空间方位关系综合地提取与坐姿健康关联性强的坐姿特征。接着将坐姿特征序列输入到卷积神经 网络中进行学习和分类,从而实现坐姿的健康性判别。实验结果表明,该方法可以有效地识别出屏 幕阅读时存在的多种不健康坐姿行为。与其他方法相比,具有较好地识别结果及应用价值。