一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌技术

本发明专利技术提供了一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌，方法包括：获得第一用户的第一图像进行第一用户的站姿标准度分析，获得第一分析结果，当满足第一预设阈值时，通过红外传感器进行第一用户的身高信息测定，获得第一身高测定结果；获得第一用户匹配的第一学习桌，根据第一身高测定结果进行第一学习桌的高度调节，获得第一高度调节结果；获得第一用户的第二图像，通过第二图像进行坐姿标准度分析，获得第二分析结果；当满足第二预设阈值时，通过红外传感器进行第一用户的区域高度测定，获得第二身高测定结果；将第二分析结果和第二身高测定结果输入智能高度分析调整模型，获得第二高度调节结果，进而进行第一学习桌的高度控制。控制。控制。

【技术实现步骤摘要】
一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌


[0001]本专利技术涉及人工智能相关
，具体涉及一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌。

技术介绍

[0002]随着中国经济的快速发展，全民的素质教育水平与室内办公化比例不断提升，但是随之上升的是近视人群基数和脊椎病人群基数越来越多，学习桌面的高度合理设置对于学生的坐姿有很大的影响，因此学习桌面的高度设置对于预防近视及脊椎病有较大的积极作用。
[0003]目前的学习桌主要分为两种，针对不同年龄段的学习制定的不同高度的学习桌，但是基本上都是桌面高度无法调节或者桌面高度需要自行调节的学习桌。无法调节高度的桌子难以适应不同身高的人群，迁移性较弱，而自行调节高度的桌子由于桌面高度的自行设定参数难免不科学，可能会过高或者高低，过高增大造成近视的风险，过低增大发生脊椎病的风险。
[0004]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0005]现有技术中由于桌面高度都是通过人工调节，桌面高度的设定依据调节人员的经验，难以针对性的适应单独的个体，导致存在适用性较弱的技术问题。

技术实现思路

[0006]本申请实施例通过提供了一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌，解决了现有技术中由于桌面高度都是通过人工调节，桌面高度的设定依据调节人员的经验，难以针对性的适应单独的个体，导致存在适用性较弱的技术问题。通过图像采集装置采集用户站直时的图像，使用红外感应装置测定第一次身高，根据第一次测定的身高对学习桌面高度进行调节，当用户坐在一次调节的学习桌子上后，对用户坐直后的坐姿继续宁图像采集，并再次使用红外感应装置测定第二次身高(椅面到肩膀的高度)，根据第二次测定的身高进行学习桌面的二次调节，进而得到了和用户适配程度较高的桌面高度，达到了桌面高度调节个体化程度更高的技术效果。
[0007]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节方法及学习桌。
[0008]第一方面，本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节方法，其中，所述方法应用于一高度控制学习桌，所述学习桌与红外感应传感器、图像采集装置通信连接，所述方法包括：通过第一图像采集装置获得第一用户的第一图像，根据所述第一图像进行所述第一用户的站姿标准度分析，获得第一分析结果；当所述第一分析结果满足第一预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的身高信息测定，获得第一身高测定结果；获得所述第一用户匹配的第一学习桌，根据所述第一身高测定结果进行所述第一学习桌的高度
调节，获得第一高度调节结果；通过所述第一图像采集装置获得所述第一用户的第二图像，通过所述第二图像进行坐姿标准度分析，获得第二分析结果；
[0009]当所述第二分析结果满足第二预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的区域高度测定，获得第二身高测定结果；将所述第二分析结果和所述第二身高测定结果输入智能高度分析调整模型，获得第二高度调节结果；通过所述第二高度调节结果进行所述第一学习桌的高度控制。
[0010]另一方面，本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节学习桌，其中，所述学习桌包括：第一处理单元，所述第一处理单元用于通过第一图像采集装置获得第一用户的第一图像，根据所述第一图像进行所述第一用户的站姿标准度分析，获得第一分析结果；第二处理单元，所述第二处理单元用于当所述第一分析结果满足第一预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的身高信息测定，获得第一身高测定结果；第三处理单元，所述第三处理单元用于获得所述第一用户匹配的第一学习桌，根据所述第一身高测定结果进行所述第一学习桌的高度调节，获得第一高度调节结果；第四处理单元，所述第四处理单元用于通过所述第一图像采集装置获得所述第一用户的第二图像，通过所述第二图像进行坐姿标准度分析，获得第二分析结果；第五处理单元，所述第五处理单元用于当所述第二分析结果满足第二预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的区域高度测定，获得第二身高测定结果；第六处理单元，所述第六处理单元用于将所述第二分析结果和所述第二身高测定结果输入智能高度分析调整模型，获得第二高度调节结果；第一控制单元，所述第一控制单元用于通过所述第二高度调节结果进行所述第一学习桌的高度控制。
[0011]第三方面，本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
[0012]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0013]由于采用了通过第一图像采集装置获得第一用户的第一图像，根据所述第一图像进行所述第一用户的站姿标准度分析，获得第一分析结果；当所述第一分析结果满足第一预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的身高信息测定，获得第一身高测定结果；获得所述第一用户匹配的第一学习桌，根据所述第一身高测定结果进行所述第一学习桌的高度调节，获得第一高度调节结果；通过所述第一图像采集装置获得所述第一用户的第二图像，通过所述第二图像进行坐姿标准度分析，获得第二分析结果；当所述第二分析结果满足第二预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的区域高度测定，获得第二身高测定结果；将所述第二分析结果和所述第二身高测定结果输入智能高度分析调整模型，获得第二高度调节结果；通过所述第二高度调节结果进行所述第一学习桌的高度控制的技术方案，通过图像采集装置采集用户站直时的图像，使用红外感应装置测定第一次身高，根据第一次测定的身高对学习桌面高度进行调节，当用户坐在一次调节的学习桌子上后，对用户坐直后的坐姿继续宁图像采集，并再次使用红外感应装置测定第二次身高(椅面到肩膀的高度)，根据第二次测定的身高进行学习桌面的二次调节，进而得到了和用户适配程度较高的桌面高度，达到了桌面高度调节个体化程度更高的技术效果。
[0014]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够
更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0015]图1为本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节方法流程示意图；
[0016]图2为本申请实施例提供了一种红外感应身高的基于用户视力调节桌面高度的方法流程示意图；
[0017]图3为本申请实施例提供了一种红外感应身高的基于用户疲劳度调节桌面高度的方法流程示意图；
[0018]图4为本申请实施例提供了一种红外感应身高的高度调节学习桌结构示意图；
[0019]图5为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
[0020]附图标记说明：第一处理单元11，第二处理单元12，第三处理单元13，第四处理单元14，第五处理单元15，第六处理单元16，第一控制单元17，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外感应身高的高度调节方法，其中，所述方法应用于一高度控制学习桌，所述学习桌与红外感应传感器、图像采集装置通信连接，所述方法包括：通过第一图像采集装置获得第一用户的第一图像，根据所述第一图像进行所述第一用户的站姿标准度分析，获得第一分析结果；当所述第一分析结果满足第一预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的身高信息测定，获得第一身高测定结果；获得所述第一用户匹配的第一学习桌，根据所述第一身高测定结果进行所述第一学习桌的高度调节，获得第一高度调节结果；通过所述第一图像采集装置获得所述第一用户的第二图像，通过所述第二图像进行坐姿标准度分析，获得第二分析结果；当所述第二分析结果满足第二预设阈值时，通过所述红外传感器进行所述第一用户的区域高度测定，获得第二身高测定结果；将所述第二分析结果和所述第二身高测定结果输入智能高度分析调整模型，获得第二高度调节结果；通过所述第二高度调节结果进行所述第一学习桌的高度控制。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获得所述第一用户的第一视力信息；根据所述第二高度调节结果获得所述第一学习桌桌面与所述第一用户的眼部位置的高度差值；根据所述第一视力信息对所述高度差值进行高度差值修正，获得所述第一学习桌的桌面高度调整结果；通过所述桌面高度调整结果进行所述第一学习桌的高度调整。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：通过所述第一图像采集装置对所述第一用户进行学习过程的图像采集，获得第三图像集合，其中，所述第三图像集合为带有时间标识的所述第一用户图像集合；基于所述第三图像集合进行所述第一用户的疲劳度变化分析，获得第一疲劳度时间变化曲线；根据所述第一视力信息获得所述第一用户的高度差宽容范围；通过所述第一疲劳时间变化曲线和所述高度差宽容范围进行所述第一学习桌的高度调节。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：通过大数据构建用户的疲劳动作特征值集合；通过所述疲劳动作特征值集合进行所述第三图像集合的特征值匹配，获得第一匹配结果；根据所述第一匹配结果获得相同特征出现次数和出现时间间隔；通过公式计算所述第一用户的疲劳度，计算公式如下：
K＝K1+K2+
…
K
p
其中，K1为第一特征疲劳度，K2为第二特征疲劳度，K
p
为第p特征疲劳度，n为所述第一特征出现次数，a1为第一特征值标识，f1为a1特征匹配系数，a2为第一特征值二次出现标识，f2为a2特征匹配系数，t1为a1和a2的时间间隔，t
n
‑1为a
n
和a
n
‑1的时间间隔；通过所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈向林，
申请(专利权)人：苏州爱果乐智能家居有限公司，
类型：发明
国别省市：