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21.
朱怡婕 《自动化与仪器仪表》2020,(1):126-129
针对汽车座椅坐姿自动化装配过程存在人体动作干扰等因素,提出基于动作捕捉的汽车座椅坐姿自动化装配方法。结合视觉动态特征分析方法,进行汽车座椅坐姿自动化装配的动作图像采集,对采集的汽车座椅坐姿动作图像进行降噪处理,采用分区域特征匹配方法进行汽车座椅坐姿动作图像的模板特征匹配,提取汽车座椅坐姿动作图像的边缘轮廓特征量,结合模糊像素区域性融合技术实现对汽车座椅坐姿自动化装配过程中的动作捕捉,根据动作捕捉结果进行汽车座椅坐姿的动态调节,实现汽车座椅坐姿自动化装配优化。仿真结果表明,采用该方法进行汽车座椅坐姿动作捕捉的性较高,动态调节能力较好,提高了汽车座椅坐姿自动化装配水平。 相似文献
22.
精确求解人体与环境表面间的角系数是研究辐射空调房间内人体辐射散热与热舒适的基本前提。结合角系数与有效辐射面积的离散公式,推导出人体与环境表面辐射角系数的数值模拟结果修正式,得到了中国人三维坐姿人体模型。在分别对坐姿人体与顶板、壁面、地板间的角系数模拟求解后发现,坐姿人体前后具有较大的方向性,人体对前方环境表面的角系数大于人体对后方环境表面的角系数。将角系数的数值模拟解与半解析解进行比较,对于顶板与垂直壁面,半解析解与模拟解较为吻合;对于地板,半解析解与模拟解存在较大的误差,并对半解析解进行了相应的修正。 相似文献
23.
24.
为改善聚氨酯黏弹性泡沫工业依赖石油化工原料的现状。本研究以来源广泛的天然丝瓜籽油改性聚氨酯黏弹性泡沫,共设置了7个丝瓜籽油添加量梯度(0%、5%、10%、15%、20%、30%、40%)。在本研究中,利用各种方法研究了丝瓜籽油改性黏弹性泡沫(LSVF)的泡孔形态、反复加载力学性能以及坐姿舒适性。扫描电镜结果表明,丝瓜籽油的加入使得LSVF的泡孔直径变大,开孔增多。丝瓜籽油改性聚氨酯黏弹性泡沫的峰值应力、弹性模量、单位体积吸收能量、能量耗散与平均加载模量等压缩力学性能指标均呈现先减小后增加的趋势。此外,含量过高或过低都将影响丝瓜籽油改性聚氨酯黏弹性泡沫的缓压性能,LSVF-30的缓压效果最好,人-椅界面压力分布最为均匀、分散。在设计坐垫时需要考虑丝瓜籽油改性聚氨酯黏弹性泡沫坐垫的含量对坐垫缓压效果的影响。 相似文献
25.
26.
随着科学技术在工作环境中应用的增多,固定姿势的影响及其导致的健康问题日益突出。在影响坐姿健康的诸多因素中非常重要的一点就是腰部支撑。本文利用表面肌电镀术,采用主观评价与客观测试相结合的方法,分析评价了腰枕大小对坐姿舒适性的影响,为从人体工程学的角度合理优化沙发腰部支撑设计提供了理论依据。研究结果表明,中等型号的腰枕可以使人体获得较好的坐姿;过大或过小的腰枕都不利于人体坐姿的保持。同时,实验研究还表明,表面肌电指标值IEMG和MPF可以较好地反映坐姿舒适性,二者结合使用可以达到较大地评价沙发使用舒适性的目的。 相似文献
27.
近年来,我国儿童青少年的近视率呈上升趋势,引起近视的原因有很多,不正确的学习姿势也会增加近视发病的风险,可能还会影响儿童的成长发育。许多家长都十分重视儿童的学习坐姿问题,但却由于各种原因难以做到时刻的监督。针对这一问题,设计了一个基于人工智能的儿童坐姿监测系统。系统的核心为微型电脑,控制摄像头拍摄照片,再通过坐姿识别模型识别照片中的坐姿,在儿童保持低头等错误坐姿时,发出语音提醒其纠正。系统能利用卷积神经网络识别坐姿,及时且有针对性地提醒纠正,并且程序移植到了嵌入式平台,体积小巧,操作简便。 相似文献
28.
基于人机工程学的办公座椅舒适性设计研究 总被引:2,自引:1,他引:1
目的有效提升办公座椅设计的舒适性及合理性,减少不良坐姿对人体健康带来的损害。方法系统分析了人们长时间办公状态下的坐姿变化,以及人体骨骼和肌肉在不同坐姿状态下的一系列变化。结论以人机工程学原理和方法为依据,探讨了坐姿变化和座椅因素对人体舒适性的影响,提出了基于坐姿变化的人机工程学办公座椅设计原则,从而为办公座椅设计的结构形式和功能尺寸提供相应的科学依据,为办公座椅的人机工程学改良设计提供有效建议。 相似文献
29.
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。 相似文献
30.
为了对坐姿下的几种行为进行识别,在分析常有坐姿的基础上,提出了通过PCA对八种不同姿势进行分类识别的方法。结合背景帧信息通过背景轮廓消减法提取运动目标区域,利用肤色在YCbCr空间聚集在一片固定区域且在CbCr平面上投影为一个近似椭圆的特性,在运动目标区域提取肤色区域,并对检测出的肤色灰度图进行PCA运算,实现了姿势识别。实验结果表明,所提出的利用PCA进行姿势识别的方法正确率达到84.92%,能够准确地识别坐姿行为,并且对运动阴影、光线变化具有良好的鲁棒性。 相似文献