本发明涉及的是，具体涉及一种利用多路近距离检测的防近视姿势算法。
背景技术：
学生学习时姿势不正确是诱发近视的重要原因。目前已经有放置在桌子上的防坐姿设备，大多利用单路的红外、超声、微波等近距离检测手段检测人体与设备之间的距离。然后根据距离来判断人体是否处于错误姿势中。但这种检测往往是单个设备单路进行，往往不能适应日常使用中复杂的生活场景，误报率非常高，以至无法使用。
综上所述，本发明设计了一种利用多路近距离检测的防近视姿势算法。
技术实现要素：
针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种利用多路近距离检测的防近视姿势算法，可以大大提高检测的准确性，降低误报率。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种利用多路近距离检测的防近视姿势算法，其包括以下步骤：第一步，初始化：
1.第一次使用的设置，获得传感器与人的距离d01，d02；（d01，d02在35-90cm之间，太远传感器的检测有问题）
2.第一次使用时，可以拨动传感器，使得上路传感器的高度与人坐在桌前的额头高度一致，下路传感器与人胸部高度一致，按成年正常人的坐姿，下路传感器在20cm高度左右，上路传感器高度在45cm左右；儿童不同年龄段和不同身高，这两个值会有所不一。这两个值在算法中不会体现，是用于检测人体正确的位置而拨动的。
3.保证传感器正对人体，由于传感器的照射角度问题，按照传感器离人的距离60cm左右，其照射范围在直径30cm之间的一个圆，人体的胸部面积比较大，但头部只要位置移动15cm之外，就检测不到了。
第二步，检测：
1.每秒钟采集一次传感器与人的距离，d1，d2；
2.如果
a)d1小于d01-12cm（即人体当前胸部位置比正确姿势更加靠近近书桌）；
b)并且d2小于d2-15cm（人体靠近桌子同时，额头部位也一并靠近桌子，且由于人的低头作用，离传感器的距离更近）或者d2大于90cm或检测不到（人体趴在桌子前时，头部位置低于上路检测器能检测的最低位置时，上路检测器会检测不到，或者检测到背景位置）；
c)且这种状态保持8s以上；
则可认为人体处于姿势不正确的情况。
本发明的有益效果：利用多路检测，列出十几种场景，并综合这些场景，提炼出特定的算法，可以大大提高检测的准确性，降低误报率。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
本具体实施方式采用以下技术方案：一种利用多路近距离检测的防近视姿势算法，其包括以下步骤：第一步，初始化：
4.第一次使用的设置，获得传感器与人的距离d01，d02；（d01，d02在35-90cm之间，太远传感器的检测有问题）
5.第一次使用时，可以拨动传感器，使得上路传感器的高度与人坐在桌前的额头高度一致，下路传感器与人胸部高度一致，按成年正常人的坐姿，下路传感器在20cm高度左右，上路传感器高度在45cm左右；儿童不同年龄段和不同身高，这两个值会有所不一。这两个值在算法中不会体现，是用于检测人体正确的位置而拨动的。
6.保证传感器正对人体，由于传感器的照射角度问题，按照传感器离人的距离60cm左右，其照射范围在直径30cm之间的一个圆，人体的胸部面积比较大，但头部只要位置移动15cm之外，就检测不到了。
第二步，检测：
3.每秒钟采集一次传感器与人的距离，d1，d2；
4.如果
a)d1小于d01-12cm（即人体当前胸部位置比正确姿势更加靠近近书桌）；
b)并且d2小于d2-15cm（人体靠近桌子同时，额头部位也一并靠近桌子，且由于人的低头作用，离传感器的距离更近）或者d2大于90cm或检测不到（人体趴在桌子前时，头部位置低于上路检测器能检测的最低位置时，上路检测器会检测不到，或者检测到背景位置）；
c)且这种状态保持8s以上；
则可认为人体处于姿势不正确的情况。
实施例1：场景列表
在这些场景下，处于非正确坐姿的场景只有场景三，其它场景均是学生或者小孩在正常学习和看书过程中会出现的常见情况，如果这些场景也被误判为是错误姿势而引起报警，儿童会因为其频繁报警而弃用。
为保证这些场景的检测，先找到技术上的限制。
技术限制和特点有：
1.红外的短距测量，范围在5cm-60cm；超声的短距测量，范围在5cm-150cm左右；超声可以精确到cm级别，红外精度大致在2-3cm之间；但超声对角度和材质的影响很大，如果照射面是斜面，容易造成误测；
2.均有照射角度，照射角度在15度左右；相应的检测范围是一个圆，圆直径约为照射距离的一半；
3.照射范围内，无法具体判断人体的哪个部位，甚至不能判断是否是人体，只能简单判断是个遮挡物；且是直线检测。
4.检测可以每秒钟进行采集，灵敏度足够判断每秒钟的状态。
5.本案利用超声和红外综合检测方法，保证测量数据的准确。但不限制于近距检测手段，只需要准确度较高都可以。
本实施例采用多路近距离检测的防近视姿势算法下，各种场景的验证如下：
综上所述，本实施例定义多种场景，提取特有场景的人和传感器之间的距离特征，进行判断；多路检测，在一路检测无法应对多种场景下，利用多路检测所照射的位置区别，来进行判断；初始条件设定，利用初始条件获取台灯与人正确姿势的距离。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。