以坐姿矫正椅设计为例的产品构思过程研究与应用

目的以坐姿矫正椅设计为例,对产品构思过程和需求过程进行分析和研究,找到现有流程的不足之处,结合客户需求得出由客户需求驱动的产品构思过程。通过这一流程设计出由客户需求驱动的产品。方法通过KJ法对收集到的客户需求信息进行整理,并运用QFD原理对客户需求进行转化。使客户需求分析过程与产品构思过程进行融合、完善及创新,得到新的产品构思过程。结果得到客户驱动的产品构思过程,并通过这一流程,设计出最终的产品。结论对产品构思过程进行了更加人性化和系统化的完善,弥补了原有流程在客户需求流程具体分析这一部分的缺失,一方面提高了客户使用产品的满意度,另一方面也提升了设计师在整个设计过程中的整体效率。使得最终的产品设计不仅符合设计师的设计理念,同时也符合客户的使用需求。     

基于PCA的坐姿行为识别*

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。     

基于人机工程学的办公座椅舒适性设计研究

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。     

基于CATIA知识工程的车身总布置参数化人体模型

本文使用CATIA软件参数化及知识工程技术,将人体模型知识通过CATIA知识工程技术与人体模型产品融合起来,建立基于知识工程的车身总布置参数化人体模型,并给出了设计应用实例。结果表明建立的人体模型完全可以满足车身总布置设计的需要,提高了设计质量和设计效率,并在一定程度上实现了设计的智能化。     

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。     

基于电场传感器的人体坐姿监测

研究表明经常处于同一姿势或者久坐都会对人体的健康造成危害,因此进行相应的坐姿监测并适时给出运动提醒是有必要的.将单只电场传感器安装在办公座椅靠背上,通过测量人体与传感器之间的相对运动,实现人体坐姿监测.人体背部与电场传感器之间的距离发生变化时,两者之间的耦合电容相应发生改变,导致电场传感器输出的电压信号幅值与形状发生变...     

基于神经网络的坐姿下头部肩部姿态估计

基于神经网络设计一种在坐姿状态下由人脸中的关键点在空间中的相对位置的变化估计头部姿态,以及肩部关键点在空间中的相对位置变化估计肩部姿态的方法,并将头部姿态分为6种,肩部姿态分为2种.利用SDM算法对人脸关键点进行标记;标记出人脸关键点后利用的POSIT算法对头部姿态角度估计,计算出头部欧拉角并设定阈值对头部姿态进行分类...     

基于SVM算法的人体坐姿检测系统设计

为了及时监控坐姿,改善身体健康状态,采用计算机视觉的方法设计一种坐姿检测系统,通过对现有的坐姿图像数据集采样,使用OpenCV进行肤色检测等处理手段获取图像特征,将图像特征进行类别标注,生成数据集文件。坐姿检测算法使用SVM和OpenCV级联检测器结合,实现了实时坐姿显示与语音提醒的功能,能够有效的检测不良坐姿,具有一定应用价值。     

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。     

基于坐姿矫正器的“智慧书屋”交互系统设计

目的医学研究显示,坐姿、读写姿势不正确,会影响孩子骨骼的健康生长,这也是我国中小学生近视率居高不下的主要原因之一,建立以坐姿矫正器为终端的"智慧书屋"健康交互系统,可以有效降低我国中小学生的近视和脊柱弯曲变形发病率。方法针对中小学生坐姿现状及原因分析,阐述内蒙古卓姿科技有限公司开发的坐姿矫正器的优势,并以此建立"智慧书屋",通过对"智慧书屋"交互系统特性的分析,运用思维导图等方法系统地设计了以坐姿矫正器为终端的"智慧书屋"交互系统、移动终端APP。结果完成了坐姿矫正器的功能架构设计,建立了"智慧书屋"交互系统。结论通过"智慧书屋"交互系统设计,构建了健康的智能学习环境,有利于我国中小学生的健康成长和学习,对中小学生的身心健康发展具有重要意义。