基于人体姿态关键点的不良坐姿检测和警报系统

基于人体姿态关键点的不良坐姿检测和警报系统

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq1309399183/article/details/145812709

随着现代社会对健康的关注日益增加，尤其是在长时间坐姿工作和学习环境中，许多健康问题如脊椎病、颈椎病等与不良坐姿密切相关。传统的坐姿监测方法依赖人工观察或基于传感器的系统，这些方法往往存在实时性差、成本高等问题。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于人体姿态关键点的坐姿监测系统逐渐成为一种高效且便捷的解决方案。

本系统旨在通过实时分析人体姿态关键点，检测用户是否处于不良坐姿，并及时发出警报，帮助用户保持健康的坐姿，预防因长期不良姿势引起的健康问题。

系统原理

人体姿态检测通常使用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和其他先进的深度学习方法，来识别图像或视频中的人体关键点。常用的姿态检测框架包括OpenPose、HRNet和PoseNet等，这些模型能够在2D或3D空间中定位人体的各个关节（如肩膀、肘部、膝盖等），并构建出人体的骨架结构。

常见的不良坐姿包括：

• 弯腰坐姿：背部弯曲，脊椎不在自然的竖直状态。
• 低头坐姿：头部前倾，颈椎受压。
• 歪斜坐姿：人体左右倾斜，导致骨盆或脊柱不对称。
• 久坐不动：长时间处于同一坐姿，无活动。

通过计算人体关键点之间的角度（例如，脊柱与地面的角度、颈部与背部的角度等），可以判断出当前坐姿是否符合健康标准。

系统框架

本系统的框架主要包括以下几个模块：

1. 数据采集：通过摄像头实时捕捉用户的坐姿。
2. 姿态检测与分析：使用深度学习模型提取人体关键点，并计算坐姿相关的角度和距离。
3. 坐姿评估：基于关键点的位置和姿态评估算法，判断用户是否处于健康坐姿。
4. 警报系统：当检测到不良坐姿时，系统通过声音或视觉方式提醒用户纠正姿势。

训练与实现

姿态检测模型

姿态检测的核心是识别和跟踪人体的关键点。常用的姿态检测框架包括：

• OpenPose：一个开源的姿态检测库，能够同时检测多人体的2D和3D姿势。
• PoseNet：由 Google 提供的一款轻量级姿态检测模型，适用于资源有限的设备。

在此系统中，可以使用预训练的 OpenPose 或 PoseNet 模型来进行人体关键点检测。

关键点分析与坐姿评估

在得到关键点坐标后，可以通过以下方法对坐姿进行评估：

• 计算脊柱与水平面的夹角：如果脊柱与地面夹角大于某个阈值（如15°），则判断为弯腰坐姿。
• 计算颈部与脊柱的角度：如果头部过度前倾，角度超过一定值（如30°），则判定为低头坐姿。
• 计算骨盆位置与脊柱对称性：如果骨盆偏离脊柱轴线过大，则为歪斜坐姿。

警报机制

当坐姿被判定为不良时，系统可以通过以下方式发出警报：

• 声音提醒：例如，播放语音提示“请注意坐姿”。
• 可视化提示：在界面上显示警告信息，或者通过色块或图标提醒用户。

系统实现代码（简要）

def analyze_pose(landmarks):
    # 关键点分析：例如，计算脊柱与地面的角度
    shoulder_angle = calculate_angle(landmarks[11], landmarks[12], landmarks[23])
    # 如果脊柱角度大于阈值，判定为不良坐姿
    if shoulder_angle > 160:
        return "Bad Posture: Leaning"
    return "Good Posture"

def calculate_angle(a, b, c):
    # 计算3个点形成的角度
    ab = np.array([b.x - a.x, b.y - a.y])
    bc = np.array([c.x - b.x, c.y - b.y])
    cos_angle = np.dot(ab, bc) / (np.linalg.norm(ab) * np.linalg.norm(bc))
    angle = np.arccos(cos_angle) * 180 / np.pi
    return angle

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # ...

系统特点与优势

• 实时性：系统基于摄像头进行实时姿态检测，能够快速判断用户的坐姿。
• 精准性：利用深度学习模型，如 OpenPose 或 PoseNet，准确提取人体姿态关键点，并对坐姿进行精确分析。

• 智能提醒：通过声音、图形或文字提示，不仅告知用户坐姿不正确，还能帮助用户及时改正。
• 适用场景广泛：适用于办公环境、学校课堂、家庭等多种场景，能够帮助用户保持健康坐姿，预防脊椎和颈椎病。

总结

基于人体姿态关键点的不良坐姿检测和警报系统利用计算机视觉和深度学习技术，能够高效地监测和分析用户坐姿的健康状况。通过实时分析人体姿态，并及时发出警报，帮助用户纠正不良坐姿，减少长期不良姿势对健康的影响。这种系统具有较高的实用价值，尤其在长时间坐着的办公环境和学校课堂中，能够有效提升人们的健康意识并减少疾病风险。