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题名基于双目视觉的实时坐姿检测研究
被引量：11
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作者
郑佳罄
石守东
胡加钿
房志远
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第6期33-36,共4页
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基金
宁波市公益项目(2019C50020)。
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文摘
坐姿检测在医疗健康、自动驾驶、辅助课堂教学等领域都有较高的应用价值。实际应用中,坐姿检测技术的速度与精度都需要达到较高的水平,为此,基于双目视觉,设计一种实时坐姿检测的方法。首先利用双目摄像头实时采集用户图像,然后利用简化的OpenPose模型提取人体骨骼关键点并根据关键点坐标计算头部倾斜角,接着用改进的半全局匹配算法获取双目图像的视差,并计算相应关键点的深度信息,由骨骼关键点坐标、头部倾斜角以及关键点的深度信息作为特征,设置阈值检测坐姿,当用户采取非正确坐姿时,进行语音播报提醒。
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关键词
双目视觉
实时坐姿检测
骨骼关键点
深度信息
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Keywords
binocular vision
real-time sitting posture detection
skeleton key point
depth information
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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