【摘 要】
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以检测不良坐姿，分析人们学习工作状态为引导，设计了基于深度图像的坐姿检测系统；该系统采用3D传感器获取人体坐立时的深度图像，设计了一种基于深度阈值的快速前景提取与干扰移除
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程与自动化学院传感器技术教研室
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以检测不良坐姿，分析人们学习工作状态为引导，设计了基于深度图像的坐姿检测系统；该系统采用3D传感器获取人体坐立时的深度图像，设计了一种基于深度阈值的快速前景提取与干扰移除方法，能快速有效的提取坐姿状态下的人体分割图；基于人体轮廓的曲线特征实现了人体关键点定位，通过人体关键点的角度、深度信息与轮廓特征，对不同的坐姿图像进行统计分析，得到了一种区分不同坐姿的判定基准，运用该基准对9种不同坐姿进行识别，平均识别率可达到90％；最后，基于Android平台设计了坐姿榆测系统的应用软件，实现了坐姿检测、坐姿提醒以及
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