一种双目视觉坐姿识别装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术公开了一种双目视觉坐姿识别装置，包括支架、双目摄像头、Jetson

【技术实现步骤摘要】
一种双目视觉坐姿识别装置


[0001]本技术涉及一种坐姿识别装置，尤其是涉及一种双目视觉坐姿识别装置。

技术介绍

[0002]现代化办公主导模式使坐姿作业变得普及，而办公室坐姿作业中因为不恰当的坐姿遭受腰痛以及其他疾病折磨的人越来越多。有证据表明，不良坐姿被认为是导致近视发生发展的危险因素，而职业性肌肉骨骼疾患也同样与长期保持不良坐姿密切相关。因此，坐姿识别被认为是此类疾病的一种重要预防手段。
[0003]当前，市场上常用的坐姿识别装置主要是拍摄人体坐姿图像，然后通过坐姿识别算法对人体坐姿图像进行识别，判定坐姿是否合格并在坐姿不合格时予以语音提示。例如，公开号为CN209278917U的中国专利中公开了一种立体视觉坐姿监测提醒灯，该立体视觉坐姿监测提醒灯由台灯和坐姿识别装置两部分构成，其中坐姿识别装置的两个广角摄像头竖直固定在台灯支架上，两个广角摄像头实时采集到使用者上半身坐姿的立体视觉模型，神经网络处理单元将实时采集到的立体视觉模型与预设标准的坐姿模型进行比对，实现对使用者坐姿情况的实时监测、识别出错误的坐姿，并通过交互单元给予警示提示，从而帮助使用者纠正错误坐姿，达到预防近视或保护骨骼健康的作用；公开号为CN205050310U的中国专利中提出一种坐姿监测仪，其通过将两个摄像头固定在摄像头壳体，并利用导线连接控制电路，最后利用双目立体匹配和人脸识别技术检测坐姿，并通过中央处理器CPU进行计算来判断坐姿是否合格。
[0004]然而上述这两种方案中，摄像头均固定设置在特定位置，由此导致其可视范围有限，对部分体型较大用户无法适用，另外，所采用坐姿识别方法都采用较为传统的坐姿识别方法，其识别精度存在瓶颈，相对较低。而基于神经网络的坐姿识别方法当前在这类问题上取得了较好的效果，相对于传统的坐姿识别方法识别精度得到了较大的提升。虽然上述这两种方案所提供的中央处理器CPU也可以存储基于神经网络的坐姿识别方法来完成相应计算，但中央处理器CPU并不支持基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型的加速，会导致处理速度缓慢，实时性不高。

技术实现思路

[0005]本技术所要解决的技术问题是提供一种可视范围能够调节，适用于所有体型用户，在使用基于神经网络的坐姿识别方法来提高坐姿识别精度的同时，能够对基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型进行加速，处理速度快，实时性较高的双目视觉坐姿识别装置。
[0006]本技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种双目视觉坐姿识别装置，包括支架和安装在所述的支架上的双目摄像头，还包括Jetson
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Nano开发板、顶部开口的底盒、用于将所述的底盒的顶部开口盖住的上盖、显示器和音频播放机构，所述的Jetson
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Nano开发板固定在所述的底盒内，所述的双目摄像头和所述的显示器位于所述的
底盒外，所述的支架竖直固定在所述的上盖上，所述的双目摄像头安装在所述的支架顶部且其高度能够上下调节，所述的双目摄像头与所述的Jetson
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Nano开发板连接，所述的Jetson
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Nano开发板中存储有基于神经网络的坐姿识别方法，所述的Jetson
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Nano开发板中还搭载有用于加速基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型的128核NVIDIA Maxwell图形处理器GPU，所述的Jetson
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Nano开发板通过其HDMI接口和所述的显示器连接，所述的Jetson
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Nano开发板和所述的音频播放机构连接。
[0007]所述的音频播放机构包括USB转音频模块和音箱，所述的USB转音频模块固定在所述的底盒内，所述的音箱位于所述的底盒外，所述的Jetson
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Nano开发板通过其USB接口和所述的USB转音频模块连接，所述USB转音频模块和所述的音箱连接。
[0008]所述的双目摄像头采用的是IMX219
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83 Stereo Camera型号的双目摄像头。
[0009]所述的支架包括固定板和支撑杆，所述的支撑杆沿竖直方向设置，所述的支撑杆的顶部焊接在所述的固定板背面，所述的支撑杆的底部固定在所述的上盖上，所述的固定板上从上到下间隔设置有多组螺孔，每组螺孔包括左右间隔设置的两个螺孔，所述的双目摄像头能够通过两个螺钉安装在每组螺孔处。
[0010]与现有技术相比，本技术的优点在于通过设置Jetson
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Nano开发板、顶部开口的底盒、用于将底盒的顶部开口盖住的上盖、显示器和音频播放机构，Jetson
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Nano开发板固定在底盒内，双目摄像头和显示器位于底盒外，支架竖直固定在上盖上，双目摄像头安装在支架顶部且其高度能够上下调节，双目摄像头与Jetson
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Nano开发板连接，Jetson
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Nano开发板中存储有基于神经网络的坐姿识别方法，Jetson
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Nano开发板中还搭载有用于加速基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型的128核NVIDIA Maxwell图形处理器GPU，Jetson
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Nano开发板通过其HDMI接口和显示器连接，Jetson
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Nano开发板和音频播放机构连接，由此本技术能够通过调整双目摄像头的高度来调整其可视范围，从而能够适用于所有体型用户，另外通过Jetson
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Nano开发板存在基于神经网络的坐姿识别方法来提高坐姿识别精度的同时，能够通过128核NVIDIA Maxwell图形处理器GPU对基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型进行加速，处理速度快，实时性较高。
附图说明
[0011]图1为本技术的双目视觉坐姿识别装置的结构示意图；
[0012]图2为本技术的双目视觉坐姿识别装置的工作原理图。
具体实施方式
[0013]以下结合附图实施例对本技术作进一步详细描述。
[0014]实施例：实施例：如图1和图2所示，一种双目视觉坐姿识别装置，包括支架和安装在支架上的双目摄像头1，还包括英伟达Jetson
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Nano开发板2、顶部开口的底盒3、用于将底盒3的顶部开口盖住的上盖4、显示器5和音频播放机构，Jetson
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Nano开发板2固定在底盒3内，双目摄像头1和显示器5位于底盒3外，支架竖直固定在上盖4上，双目摄像头1安装在支架顶部且其高度能够上下调节，双目摄像头1与Jetson
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Nano开发板2连接，Jetson
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Nano开发板2中存储有基于神经网络的坐姿识别方法，Jetson
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Nano开发板2中还搭载有用于加速基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型的128核NVIDIA Maxwell图形处理器GPU，
Jetson
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Nano开发板2通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种双目视觉坐姿识别装置，包括支架和安装在所述的支架上的双目摄像头，其特征在于还包括Jetson
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Nano开发板、顶部开口的底盒、用于将所述的底盒的顶部开口盖住的上盖、显示器和音频播放机构，所述的Jetson
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Nano开发板固定在所述的底盒内，所述的双目摄像头和所述的显示器位于所述的底盒外，所述的支架竖直固定在所述的上盖上，所述的双目摄像头安装在所述的支架顶部且其高度能够上下调节，所述的双目摄像头与所述的Jetson
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Nano开发板连接，所述的Jetson
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Nano开发板中存储有基于神经网络的坐姿识别方法，所述的Jetson
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Nano开发板中还搭载有用于加速基于神经网络的坐姿识别方法中神经网络模型的128核NVIDIA Maxwell图形处理器GPU，所述的Jetson
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Nano开发板通过其HDMI接口和所述的显示器连接，所述的Je...

【专利技术属性】
技术研发人员：房志远，石守东，郑佳罄，胡加钿，方益，方靖森，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：新型
国别省市：