[实用新型]一种人体弯腰姿态识别装置有效

专利信息
申请号: 201721841981.8 申请日: 2017-12-26
公开(公告)号: CN207850390U 公开(公告)日: 2018-09-11
发明(设计)人: 张大川;张旭航;王正;贾涛 申请(专利权)人: 北京风语智格物联科技有限公司
主分类号: G01C21/18 分类号: G01C21/18
代理公司: 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 代理人: 于鹏
地址: 100045 北京市西*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 弯腰 姿态识别 本实用新型 电路底板 电源模块 个人隐私 通信模块 轴传感器 控制器 体积小 功耗 视觉 检测 维护
【说明书】:

实用新型所公开了一种人体弯腰姿态识别装置,所述装置包括:电路底板,设置在所述电路底板上的九轴传感器、控制器、第一通信模块和电源模块。本实用新型所公开的人体弯腰姿态识别装置采用的是通过非视觉方法来检测人体弯腰姿态,有效的保护了个人隐私。而且,所述装置还具有结构简单、体积小、功耗低、可靠性高、成本低、便于维护等特点。

技术领域

本实用新型涉及人体姿态检测技术领域,尤其涉及一种人体弯腰姿态识别装置。

背景技术

人体姿态主要可分为运动姿态和静止姿态两种,对人体运动姿态的研究是指利用各种方法对人体的运动姿态信息进行检测和追踪,通过这种方式来获得人体运动时的各种数据信息,以此来使得对人体运动姿态进行描述和解释的实现。人体运动姿态的识别可以分为局部识别和整体识别两种。局部的姿态识别是指对人体的肢体、面部、唇、手部进行追踪识别;整体的姿态识别是指对整个人全身、上半身或下半身的行为动作进行追踪识别。

人体运动姿态检测在现实生活中有着十分重要的应用价值,比如医疗诊断、体育训练和仿生工程等领域。目前,人体姿态识别主要通过基于视觉的人体姿态识别方法实现,该人体姿态识别方法是指通过对摄像机采集的图像数据进行分析和处理,达到理解人的姿态和行为的目的。

但是,基于视觉的人体姿态识别方法仍有一定的局限性,比如该人体姿态识别方法需要记录用户的外貌特征,其涉及到用户的隐私,并且图像采集系统的规模大、复杂度高和成本过高,不利于维护。

实用新型内容

本实用新型目的是提供一种人体弯腰姿态识别装置,以解决上述问题。

本实用新型解决技术问题采用如下技术方案:

一种人体弯腰姿态识别装置,包括:

电路底板;

设置在所述电路底板上的九轴传感器,所述九轴传感器用于检测人体的运动状态;

设置在所述电路底板上的控制器,所述控制器与所述九轴传感器相连,用于在所述运动状态数据中提取Z轴数据,根据所述Z轴数据判断所述人体是否实现完整的弯腰直起动作,并产生弯腰动作姿态数据;

设置在所述电路底板上的第一通信模块,所述第一通信模块与所述控制器相连,用于将所述弯腰动作姿态数据上传给云端服务器;

设置在所述电路底板上的电源模块,所述电源模块为所述电路底板供电。

优选的,所述控制器,包括:

Z轴数据提取单元,所述Z轴数据提取单元与所述九轴传感器相连,用于接收所述运动状态数据,并在所述运动状态数据提取Z轴数据;

Z轴数据分析单元,所述Z轴数据分析单元与所述Z轴数据提取单元相连,用于接收所述Z轴数据,并比较当前时刻的Z值ZT与上一时刻的Z值Z(T-1),若ZT小于Z(T-1),则下降数统计N下增加1,当下降数统计N下连续增加值大于弯腰阈值时,则判定为弯腰,记录当前时刻T1;T1时刻后,若ZT大于 Z(T-1),则直起数统计N直增加1,当直起数统计N直连续增加值大于直起阈值时,则判定为直起,记录当前时刻T2;

弯腰判断单元,所述弯腰判断单元与所述Z轴数据分析单元相连,并判断 T2和T1的差值(T2-T1)是否小于预设阈值,若是,则判定实现完整的弯腰直起动作,并产生弯腰动作姿态数据。

优选的,所述人体弯腰姿态识别装置,还包括手动开关,所述手动开关用于控制所述人体弯腰姿态识别装置的开启。

优选的,所述人体弯腰姿态识别装置,还包括电控开关,所述电控开关用于控制所述人体弯腰姿态识别装置的开启。

优选的,所述人体弯腰姿态识别装置,还包括:

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