【摘 要】
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随着科技进步社会发展,生产生活方式发生巨大改变,长期伏案工作学习已经成为当代年轻人的常态。然而长时间坐姿不正确或不规范对人体造成的健康问题愈发严重,影响人们的学习工作效率,甚至引发脊柱类疾病,给人们的生活带来困扰。因此,本文基于压力传感器设计了坐姿检测系统,记录和提醒用户的不良坐姿,帮助改善坐姿习惯。本系统通过在座椅上铺设压力阵列传感器,采集椅面受力数据并利用硬件系统的算法分析识别坐姿类型,显示及
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随着科技进步社会发展,生产生活方式发生巨大改变,长期伏案工作学习已经成为当代年轻人的常态。然而长时间坐姿不正确或不规范对人体造成的健康问题愈发严重,影响人们的学习工作效率,甚至引发脊柱类疾病,给人们的生活带来困扰。因此,本文基于压力传感器设计了坐姿检测系统,记录和提醒用户的不良坐姿,帮助改善坐姿习惯。本系统通过在座椅上铺设压力阵列传感器,采集椅面受力数据并利用硬件系统的算法分析识别坐姿类型,显示及提醒不良坐姿;同时将坐姿识别结果上传至云平台,用户可以通过手机APP查看久坐时间及各类坐姿累计的时间,方便用户了解坐姿习惯,起到一定的矫正提醒作用。本文主要的研究内容有:（1）通过查阅国内外相关文献,对坐姿检测识别系统的研究现状进行调研,并总结了目前主流的三种研究方法,比对三种方法的优缺点;从人体生理学方面,描述了坐姿原理以及不良坐姿对人体的危害,综合分析确定本系统基于压力传感器这一方案。（2）搭建了坐姿检测系统的硬件系统,本文以STM32F407VET6单片机为控制单元,利用柔性压力传感器采集坐姿压力数据。其中电路主要包括压力传感器信号转换电路、主控单元及外围电路、NB-IoT模块电路、电源管理电路等,设计相应的电路原理图与PCB图,并焊接电路及功能测试,完成硬件电路功能。（3）设计了坐姿检测系统的软件部分。硬件系统的信号采样、屏幕显示、网络模块联网、云平台连接等逻辑功能;管理云平台设备接入服务与数据存储;开发Android客户端与云平台对接并显示实时坐姿。（4）采集了一定数量的各类坐姿数据样本,利用该数据集构建了三种识别算法:基于余弦相似度识别算法、基于改进的Le Net5神经网络识别算法、基于Moblie Net V2识别算法,对三种算法的实验结果进行比对,发现基于Mobile Net V2的识别算法效果最好。（5）在算力和存储空间限制下,将基于LeNet5神经网络识别算法部署到单片机上,进行了实际应用场景测试,识别准确率达到了94%,并验证云平台和APP客户端功能。实现了基于压力传感器的坐姿检测系统的预期功能。
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