运动康复坐姿的生物力学仿真分析

运动康复作为十分重要的一种康复方法,在康复领域有着广泛的应用.在患者进行康复运动过程中,不同的坐姿对其舒适度体验有着重要影响.本文利用人体仿真技术,使用前倾、端坐、后躺等坐姿作为变量,以腕部、肘部、肩部、躯干、臀部、膝部、脚裸、腰椎间盘压力作为评定依据,研究运动康复过程中不同坐姿对使用者疲劳程度的影响.仿真最终确定了后...     

基于坐姿的脚控操纵装置安装位置评价方法

在产品设计中,操纵装置安装位置直接影响了操作者的操纵行为,对操纵元件安装位置的设计和评价具有十分重要的意义.研究了一种通过人体姿态的舒适性来反映脚控操纵装置安装位置设计优劣的新评价方法,建立了坐姿操作状态下脚控操作装置安装位置的评价数学模型,并研究了模型的求解方法.运用该方法对某型号装甲车辆的脚踏板安装位置进行评价计算,得出了与实际情况非常吻合的结果.     

后仰办公坐姿下靠背角度对头枕舒适性的影响

为获得后仰工作时靠背角度对头枕舒适性的影响,采用体压分布测试法和主观评价法进行试验,通过对最大压力、平均压力和接触面积3项客观体压指标和人体各部位舒适感、贴合感、支撑感的分析,获得不同靠背角度下人-头枕界面的体压及主观感受差异。试验结果表明：后仰办公时,靠背角度对人-头枕界面的接触面积具有较大影响,角度差>10°时具有明显差异,且该差异随靠背角度差的增加而增大。靠背角度与颈部多种感受均存在相关性——靠背角度越大,颈部的舒适、贴合、支撑感就越强。100°～125°的5档靠背角度中,受试者多在115°时给予头枕舒适性较高评价。     

基于单片机技术的智能坐垫的设计

针对中小学生设计智能坐垫,采用分布式压力传感器,在对用户的压力数据进行预处理之后,应用提前训练好的模型,对用户的坐姿进行识别来进行坐姿监测,并通过报警系统实时提出警告,使用户使用正确的坐姿以免造成颈椎腰椎问题,实现非静态生活方式.     

基于压力传感器的人体坐姿识别测试研究

坐姿识别对坐姿监测具有重要的研究意义.目前坐姿识别准确率偏低、装置调试复杂、成本较高,针对这些问题文中介绍了一种基于压力传感器的坐姿识别方法.该方法根据不同坐姿人体上半身8处监测位置压力传感器压力值的差异,实现对不同坐姿的识别.由测试实验的结果可知,此法能对4种坐姿进行识别,且在身高相同的条件下,压力值大小与体重的大小...     

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。     

基于电阻式薄膜压力传感器组的人体坐姿感知终端

设计了一种基于端云结合技术框架的人体坐姿感知终端。采用电阻式薄膜压力传感器组,根据人体坐姿状态的腿部和臀部压力特征和测量区域进行布置,提出了一种复合限幅滤波方法,进行异常值滤除和平滑预处理,并定义了前后和左右轴倾两个系数,对预处理的压力数据进行降维。在云端构建了一种二层结构支持向量机的人体坐姿多分类算法,依据感知终端获取的轴倾系数,完成人体姿态的多分类计算,通过无线网络下发至感知终端。实验结果验证了所提算法的有效性。