基于RealSense的坐姿檢測技術(shù)

摘要：針對越來越多的年輕人使用電腦進行辦公的時間越來越長，坐姿不正確導(dǎo)致的頸肩腰部疾病發(fā)病率及視力下降的問題，設(shè)計了一種不需要額外佩戴智能硬件的坐姿檢測技術(shù)。該方案使用Intel最新的RealSense 3D攝像頭進行畫面采集，通過對三維數(shù)據(jù)的實時分析，準確的判斷出用戶的坐姿情況，相對于智能硬件的解決方案可以大幅度提高準確度，市場上新出的筆記本電腦中帶有RealSense的型號也較多，具有較好的應(yīng)用前景。

引言

　　計算機的飛速普及，讓人們將越來越多的工作放在計算機上去完成，各行各業(yè)，尤其是程序開發(fā)人員、文字工作者，在計算機上的工作時間越來越長，這種情況下不良的坐姿對頸肩腰椎都會產(chǎn)生很大影響，容易導(dǎo)致多種疾病的發(fā)生。青少年接觸計算機的年齡越來越小，保持良好的坐姿對于青少年的成長發(fā)育以及保護視力都大有裨益。調(diào)查顯示肩部腰部疾病的發(fā)病率越來越高，發(fā)病年齡越來越小，跟長期坐著工作有關(guān)，我們還發(fā)現(xiàn)有一些奇特的辦公是站立辦公甚至在跑步機上辦公。這些問題都說明，坐姿正確與否對健康有很大影響。在工作強度越來越大、休息鍛煉時間越來越少的今天，如何保持正確坐姿就變得非常有必要了。

　　本文首先介紹英特爾RealSense實感設(shè)備^[1]的組成結(jié)構(gòu)以及該設(shè)備是如何獲得現(xiàn)實場景下的三維數(shù)據(jù)。針對本課題，利用英特爾RealSense官方SDK提取出用戶面部大約70個特征點的三維數(shù)據(jù)。這些特征點的三維數(shù)據(jù)是本文坐姿檢測算法的基礎(chǔ)。在得到用戶面部70多個點的三維數(shù)據(jù)之后，計算出用戶此時頭部的轉(zhuǎn)動及俯仰角度、頭部與計算機顯示屏之間的距離，并使用支持向量機(SVM) ^[2]進行訓(xùn)練和識別實驗，實現(xiàn)了對“歪頭”“駝背”“仰視過大”“俯視過大”“距離屏幕過近”等不良坐姿的判定，并經(jīng)過多次實驗取得了較好的實驗結(jié)果。通過與MySQL數(shù)據(jù)庫^[3] 結(jié)合，將坐姿特征、每日不同坐姿的時間長度記錄下來，進行數(shù)據(jù)分析，生成報表給用戶，從而達到完整的檢測、提醒、矯正的目的。

1 實時坐姿檢測算法

1.1 硬件及開發(fā)環(huán)境

　　RealSense是英特爾推出的深度攝像頭，最新一代設(shè)備是全VGA分辨率(640 x 480 60fps)的深度攝像頭，以及1080p分辨率的RGB攝像頭，在拍攝1080p畫面的時候傳輸速率為30fps。檢測范圍在0.2米至1.2米之間，根據(jù)不同的使用場景和使用的算法，檢測的距離也不一樣的。目前已經(jīng)有多款筆記本電腦默認配備RealSense實感攝像頭，本文采用的是開發(fā)版本的RealSense攝像頭，用于開發(fā)人員進行開發(fā)，如圖1。

　　開發(fā)款的基本尺寸是150mm x 30mm x 58mm，根據(jù)官方介紹，需要的環(huán)境配置如下，需要具備USB3.0接口，根據(jù)實際測試，臺式機最好使用后置USB3.0接口，保證足夠穩(wěn)定的供電。官方聲稱需要使用Intel 第四代以及之后的酷睿系列CPU才能夠完成開發(fā)，在本文開發(fā)過程中使用的是第三代的Core i5 CPU同樣能夠正常使用。

　　需要注意的是，目前Intel RealSense SDK僅支持Windows 8.1以及之后的Windows 64位操作系統(tǒng)，暫不支持Mac OS 以及Linux。

1.2 坐姿檢測算法

1.2.1 坐姿檢測系統(tǒng)設(shè)計

　　整套坐姿檢測系統(tǒng)的設(shè)計流程如圖2。

　　坐姿檢測系統(tǒng)包括五個主要部分，分別是用戶信息的錄入，設(shè)備初始化以及圖像預(yù)處理，實時坐姿檢測、坐姿信息進行統(tǒng)計、內(nèi)容結(jié)果展示與提醒。其中實時坐姿檢測模塊是本文的重點研究，設(shè)計流程如圖3。

　　在實時坐姿檢測當(dāng)中，如果開啟目光跟蹤技術(shù)，則利用目光跟蹤技術(shù)進行校正，進行輔助判斷，以增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準確性。

1.2.2 算法判定

　　用戶的頭部運動以及頭部狀態(tài)是主要的特征提取空間，通過RealSense，在三維坐標(biāo)中，對頭部的仰角(PITCH，繞X軸旋轉(zhuǎn))、偏航角(YAW，繞Y軸旋轉(zhuǎn))、翻滾角(ROLL，繞Z軸旋轉(zhuǎn))、高度信息、空間位置信息進行坐標(biāo)變換提取，將轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)進行卡爾曼濾波^[4]，獲得較為準確的數(shù)據(jù)進行坐姿比對，如果頭部信息各項參數(shù)滿足一定指標(biāo)，則判定該用戶的坐姿是端正的，如下圖4。

　　當(dāng)歐拉角^[5]的翻滾角ROLL的絕對值大于10度時，可以認為用戶頭部左右歪頭幅度過大，是錯誤的坐姿，需要進行提醒，更準確來說，當(dāng)ROLL值為正的10度以上時，用戶頭部向右傾斜角度過大，當(dāng)值小于負10度時，用戶頭部向左傾斜角度過大;當(dāng)歐拉角的YAW的絕對值大于18度，可以認為用戶頭部的左右轉(zhuǎn)頭扭頭的幅度過大，這樣的錯誤坐姿經(jīng)常出現(xiàn)在程序員群體中，因為很多程序員都是使用兩臺顯示器或更多臺顯示器，由于桌子不足夠大，用戶與顯示器之間距離過近，在觀看顯示器的時候需要大幅度的扭頭，對頸部肩部造成了額外的負擔(dān)，也屬于不良坐姿，更確切的描述，當(dāng)YAW值大于正18度時，用戶頭部向右旋轉(zhuǎn)幅度過大，當(dāng)YAW值小于負18度時，用戶頭部向左旋轉(zhuǎn)的幅度過大;當(dāng)歐拉角的PITCH值加5之后的絕對值大于25度，則可以判定用戶的頭部俯仰程度過大，屬于不正確坐姿，通常情況下，用戶在使用電腦的時候顯示器都會略低于用戶的頭部高度，而且最適宜的坐姿也不是頭部一定要平視顯示器，而是稍微低一點點頭，這樣有助于減輕肩部脊椎等的壓力，較適合長時間的工作，更準確地說，當(dāng)歐拉角的PITCH值大于20度，用戶是在仰起頭在看顯示器畫面，這種情況的典型錯誤坐姿就是手托下巴抬頭看顯示器，如圖5，在閱讀長段文字或者瀏覽視頻內(nèi)容的時候經(jīng)常會出現(xiàn)這樣的坐姿，而當(dāng)歐拉角的PITCH值小于負30度時，用戶低頭幅度過大，可以判定用戶坐姿不正確，這種情況下對脊柱的損傷較為嚴重，出現(xiàn)這種不良坐姿的多為佩戴眼睛的用戶;

　　另外一種典型的錯誤坐姿就是距離顯示器過近，通過RealSense的深度信息，可以快速地獲得到用戶的頭部、肩部相對于攝像頭的距離，并且可以精確地獲得到用戶眼睛到攝像頭的距離信息，因此可以快速地判斷用戶是否距離顯示器過近，本文實驗的顯示器尺寸是17寸，用戶與顯示器的最佳距離在70厘米至80厘米，小于70厘米時距離顯示器過近，通常這樣的情況都是因為駝背造成的，而且反過來距離顯示器過近，不但會對視力造成嚴重損傷，也會加重駝背的情況。正確坐姿如圖-6。

1.2.3 實驗結(jié)果分析

　　實驗組數(shù)為4組，每組一名同學(xué)，共四人，實驗結(jié)果數(shù)據(jù)如表1-表4。

　　通過對不同同學(xué)的測試數(shù)據(jù)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)，算法的準確率在90%以上，相比于傳統(tǒng)的智能硬件識別方法40%的準確率有了大幅度的提升，但是在實驗中也發(fā)現(xiàn)，第二組的檢測準確率較低，通過對測試同學(xué)的身高、視力等信息的咨詢，還發(fā)現(xiàn)另外一個重要因素，用戶平時使用的桌子大小、座椅高低對用戶的坐姿會造成很大影響，一套合適的座椅書桌對健康也是非常有必要的。

2 總結(jié)

　　本文設(shè)計了一種利用Intel RealSense攝像頭完成的實時坐姿檢測算法，適用人群主要針對需要長時間坐在電腦前進行工作的白領(lǐng)或者程序員群體，綜合分析用戶頭部、眼部的數(shù)據(jù)，準確的判斷出用戶當(dāng)前坐姿是否端正，相比于傳統(tǒng)的智能硬件[6]解決方案，省去了單獨佩戴智能硬件設(shè)備的繁瑣，并且極大地提高了檢測準確度，達到了90%以上的準確率，同時極低的誤警率也保證了在實際應(yīng)用場景中不會干擾到用戶的正常工作。在算法和整體系統(tǒng)軟件的設(shè)計上仍有一定的優(yōu)化改進空間，在對圖像信息進行處理之前可以采用更好的圖像降噪算法，用戶面部特征數(shù)據(jù)在處理的時候可以進行濾波處理，以減少采集數(shù)據(jù)誤差及跳變對檢測造成的影響。

參考文獻：

　　[1]英特爾.RealSense簡介[EB/OL] .http://www.intel.com/content/www/us/en/architecture-and-technology/realsense-overview.html

　　[2]瓦普尼克 (Vapnik, Vladimir N.) 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論Statistical learning theory[M].北京： 電子工業(yè)出版社 2015

　　[3]鄭阿奇. MySQL教程[M]. 北京：清華大學(xué)出版社.2015

　　[4]黃小平;王巖. 卡爾曼濾波原理及應(yīng)用MATLAB仿真[M]. 北京：電子工業(yè)出版社. 2015

　　[5]雷穆祿; 郁永熙. 衛(wèi)星轉(zhuǎn)動動力學(xué)[M]. 上海：上海交通大學(xué)出版社. 1996

　　[6]陳士凱;程晨;藏海波. Intel Edison智能硬件開發(fā)指南 基于Yocto Project[M].北京：人民郵電出版社 2015

本文來源于中國科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2016年第1期第76頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。