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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
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随着公交车和出租车的数量不断增加,司机在开车时的不规范驾驶动作造成很多交通事故。为了有效降低这种交通事故发生的可能性,设计了一个基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统。本系统将摄像头安装在车内并实时采集司机驾驶状态的图像,控制器与后台电脑服务器远程连接,服务器通过网络通信接收司机图像并通过深度学习对采集的司机图像进行识别并处理,再把处理的结果传给控制器。这样司机在开车时发生喝水、打电话、玩手机等7种危险动作行为时,就可以通过控制器及时对司机进行智能安全语音提示,后台也可以实时监督和警示司机。 相似文献
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