基于YOLOv5的坐姿监测系统设计
Computer Knowledge and Technology（2023）
摘要
文章以人们长期坐姿不良导致脊柱弯曲影响生命健康和引导人们养成良好坐姿习惯为切口,设计了基于YOLOv5模型的坐姿监测系统.首先,该系统通过前端输入设备对人体坐姿进行图像采集,将所训练的权重模型对图像进行分类识别,以实现对人体坐姿的智能检测.随后,实验对13个人的坐姿图像数据库进行测试得出,本文坐姿检测方法对不良坐姿识别率高、延迟低.且该坐姿监测系统解决了现存一、二代坐姿监测产品因体积过大、操作复杂等导致的使用不便及佩戴舒适度不高等问题.最后,系统地设计移动终端与PC端,以软硬件结合的方式使家长和孩子可以实时了解自身坐姿情况,在出现异常坐姿时收到提醒.具有实用价值,可以为人体坐姿矫正提供有效方法.
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