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        基于柔性陣列壓感坐墊的人體坐姿檢測系統(tǒng)

        2021-03-06 08:12:26張美燕徐祎楠王露晗陳校楠康睿鑫朱啟蔚
        浙江水利水電學院學報 2021年6期
        關鍵詞:壓感超平面坐姿

        張美燕,徐祎楠,王露晗,陳校楠,康睿鑫,朱啟蔚

        (浙江水利水電學院 電氣工程學院,浙江 杭州 310018)

        隨著現(xiàn)代化社會的發(fā)展,電腦普及度越來越高,學習和工作壓力越來越大,每天工作時間越來越長。根據(jù)相關統(tǒng)計,伏案工作平均每天超過8 h的人越來越多[1]。對于如此高強度的伏案工作,要長期保持端正的坐姿相當困難,很容易出現(xiàn)各種不良坐姿,包括身體斜傾、距離書桌過近、偏頭等。長期的不正確坐姿可能使人們患上腰椎病、頸椎病、近視、斜眼等各種疾病,對身心健康造成嚴重影響。研究表明,由于長時間的坐立及不正確的坐姿,加上缺乏足夠運動導致身體各方面素質(zhì)下降,近70%的人群受到不同程度的腰椎病的折磨[2]。根據(jù)對我國5歲以上人群視力情況統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),約5億人存在不同程度的近視和遠視,其中近視患者約4.5億人。高中及大學生的近視率更是高得驚人,均超過70%,且呈逐年增加的趨勢,青少年近視率世界第一。為何會有如此高的近視率?究其原因主要是長期坐姿不當、眼睛距桌子過近、用眼過度[3]。綜上,實時在線進行坐姿檢測并及時提醒糾正異常重要,也是當下急需的一種非常實用的技術。

        目前,越來越多的學者研究坐姿檢測及提醒糾正的方案。這些方案基本上是通過傳感方式實現(xiàn)[4-5],有些方案采用超聲波及紅外傳感器監(jiān)測頭與桌的距離識別坐姿,有些方案通過在椅子上安裝壓力傳感器,利用壓力傳感器采集坐立時壓力分布數(shù)據(jù)判斷坐姿是否傾斜,有些方案通過在頭上套接距離及傾斜傳感器實現(xiàn)視覺距離與身體斜傾等檢測。上述通過傳感器對坐立姿勢進行檢測的方案優(yōu)點是數(shù)據(jù)測量準確度高,缺點是其測量數(shù)據(jù)過于單一。另外,用戶需安裝或佩戴傳感器,使用不便,成本較高,用戶體驗感差,存在很多局限性。

        另外一種方式是利用圖像視覺檢測人體坐立姿態(tài)[6-11],雖然需要較復雜的圖像數(shù)據(jù)處理過程,但獲取的信息豐富,使用方便,因此是目前的主要研究方向。張宇針對6種常見坐姿行為,提出使用攝像頭視覺方式,通過人臉檢測和膚色統(tǒng)計實現(xiàn)6種坐姿識別[6]。如果沒有視覺深度數(shù)據(jù),就很難實現(xiàn)坐姿數(shù)據(jù)的精準采集與判決,因此目前較多的研究都是基于深度傳感器的坐姿檢測技術與系統(tǒng)[7-10]。有些復雜方法通過獲取人體關鍵特征點的深度信息來完成對象輪廓的復原,重建三維圖像,并采用機器學習的方法對人眼、胸及主要關節(jié)、桌面等對象進行識別,提取人體脊椎的骨骼模型并與標準的模型進行比較,判斷歪斜、含胸等不同坐姿?;谏疃纫曈X的坐姿檢測方法對于不同人的不同姿態(tài)泛化能力不強,而且實時性較差。魏華良等利用常規(guī)部署的視頻監(jiān)控實現(xiàn)實時性的坐姿檢測,但是對處理器的處理能力依賴程度過大[11]。

        綜上所述,現(xiàn)有的人體坐姿檢測技術仍然存在著檢測精度不高、可檢測的坐姿種類少、算法復雜無法實時進行等缺點。因此,本項目提出了一種基于柔性陣列壓感坐墊的人體坐姿實時檢測系統(tǒng),依靠柔性陣列壓力傳感器和支持向量機判決方法實現(xiàn)了人體坐姿狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集與處理,應用簡單,精度高,實時性強,具有良好的實用性和研究意義。

        1 系統(tǒng)設計

        本文設計的基于柔性陣列壓感坐墊的坐姿檢測系統(tǒng)見圖1,主要由柔性陣列壓感坐墊、嵌入式采集電路和上位機軟件3個部分組成。嵌入式采集電路與柔性陣列壓感坐墊之間通過排線連接、嵌入式采集電路和上位機軟件之間通過Socket網(wǎng)絡編程方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。

        圖1 系統(tǒng)架構

        1.1 硬件設計

        本系統(tǒng)的硬件電路結構見圖2,主要包括壓力陣列傳感器(16×16和32×32兩種規(guī)格)、4個多路模擬開關、微處理器、電源變換電路、USB接口和WiFi模塊。由于壓力陣列傳感器的檢測點數(shù)非常多,因此必須采用4個16路模擬開關進行數(shù)據(jù)采集切換,才能將數(shù)據(jù)傳輸給微處理器。整體系統(tǒng)采用USB供電,USB接口提供了供電和有線數(shù)據(jù)傳輸方式。此外,本系統(tǒng)還具有無線WiFi上傳坐姿數(shù)據(jù)的功能。

        圖2 電路結構

        1.2 軟件設計

        本系統(tǒng)的軟件和算法流程見圖3,除了接收處理嵌入式采集電路的數(shù)據(jù)以外,重點采用了支持向量機(support vector machines, SVM)作為坐姿正確與異常的判決器。

        圖3 軟件算法流程圖

        嵌入式采集電路通過控制多路模擬開關實現(xiàn)柔性壓力行列傳感器多點數(shù)據(jù)的高速采集。上位機軟件采用逐幀數(shù)據(jù)接收與處理的方式,每一幀坐姿數(shù)據(jù)中都包含了開始符、時間戳、行列每個點的壓力數(shù)據(jù)、驗證碼和結束符。

        SVM主要思想是將非線性的數(shù)據(jù)通過核函數(shù)映射到高維空間,并構造優(yōu)化的分類方法,找到一個能夠將數(shù)據(jù)樣本劃分的超平面,并且使得樣本集中所有數(shù)據(jù)到該超平面距離最短(距離超平面最近的點就是支持向量),實現(xiàn)在高維空間的線性聚類,具有良好的泛化性能。超平面方程可以寫成

        wT+b=0

        (1)

        假設P(x1,x2,…,xn)為樣本中的一點,其中xi為第i個特征變量,則該點到超平面的距離d計算公式為

        (2)

        式中:‖w‖為超平面的范數(shù);b為常數(shù),類似于直線方程中的截距。

        在超平面確定情況下,能找到所有支持向量,計算出間隔邊緣margin。每個超平面對應一個margin,找出所有margin中最大的那個值對應的超平面,即可以確定式(1)中的w,b使得margin最大。該優(yōu)化問題的目標函數(shù)可寫成

        (3)

        式中:y表示數(shù)據(jù)點標簽,為-1或1。注意到w,b等比例放大時,d結果不變,因此可通過調(diào)整w,b使得上述問題簡化為

        (4)

        為方便計算,等價替換此目標函數(shù)為

        (5)

        針對這一有約束條件的優(yōu)化問題,用拉格朗日乘子法求解,令

        (6)

        求式(6)關于w,b求偏導數(shù)得

        (7)

        將式(7)代入式(6)得原問題的對偶問題為

        (8)

        該對偶問題的KKT條件為

        (9)

        即通過對偶問題轉化,將最開始求w,b的問題轉化為求α的問題,最后用smo算法求解。

        2 實物與測試

        系統(tǒng)整體圖是壓力陣列傳感器及其壓力阻值見圖4。根據(jù)上述電路功能要求和設計方案,設計了嵌入式采集電路PCB圖見圖4(d),嵌入式采集電路的實物照見圖4(e)。本文設計的上位機軟件采用QT軟件編寫,界面見圖5,可以接收嵌入式采集電路的坐姿壓力數(shù)據(jù),并進行直觀圖形顯示與姿態(tài)異常判別。嵌入式采集電路與兩種規(guī)格壓力陣列傳感器構成的坐姿檢測系統(tǒng)整體圖見圖6。

        圖4 系統(tǒng)整體圖及主要部件電路圖

        圖5 上位機界面

        通過軟件采集與判決,本系統(tǒng)對6種坐姿(正常坐姿、左傾、右傾、前傾、后傾、無人坐姿)進行了識別與分類(圖6)。通過對每種坐姿情況進行20次數(shù)據(jù)采集與判決(表1),統(tǒng)計計算得分類正確率能夠達到95%。

        表1 測試結果

        圖6 6種實測坐姿與判斷結果

        3 結 語

        本文設計了一種基于柔性壓感坐墊的人體坐姿檢測系統(tǒng),采用了4路16路模擬開關實現(xiàn)了32×32和16×16分辨率的陣列壓力傳感數(shù)據(jù)采集,并基于SVM聚類方法實現(xiàn)了坐姿數(shù)據(jù)的自動判決。實驗結果表明,6種坐姿判決的正確率能夠達到95%,相比于圖像等方法具有更高的精度和實時性。

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