一种学生智能桌面及坐姿评价方法与流程

本发明属于智能家居技术领域，特别是一种学生智能桌面及坐姿评价方法。

背景技术：

现如今的学生不仅需要完成学校布置的大量作业，而且学生们的家长也会通过给他们报名如书法、绘画、阅读类补习班来提高个人的文学素养。在这个过程中，对于家长来说，监督孩子的学习是一项难题；对于学生来说，他们难免会养成一些不良的坐姿习惯、阅读习惯。长期的不良坐姿和阅读习惯导致越来越多的学生在初中甚至小学就出现斜肩、近视的情况，这不仅容易引起学生学习过程中的焦虑，更是对他们自身的身体健康造成了极大的损害。

现有的预防学生近视的设备大都是通过座椅来固定学生坐姿，从而达到坐姿矫正的目的，但是这种方式的体感并不舒适，反而不利于良好坐姿习惯的养成，除此之外，该类设备通常功能比较单一，仅具有坐姿矫正和提醒的功能，没有学习监督和反馈的功能，而且随着学生的成长，身体骨骼也会发生变化，该类座椅也就未必适应。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种面向学生的智能桌面及坐姿评价方法，能够矫正学生学习过程中的不良坐姿，远程获取学生学习过程中的有效学习时间及坐姿信息，提高学生学习过程中的舒适性，养成学生良好的坐姿习惯，并给家长提供有效的学习监督途径。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种学生智能桌面，包括桌面、可翻转智能检测板、控制单元、语音模块、无线通信模块、电源模块、可翻转挡书板和支撑结构，其中，可翻转智能检测板通过第一连接轴设置在桌面上方，可翻转挡书板的通过第二连接轴设置在桌面的下方；所述控制单元与可翻转智能检测板连接，实现系统检测、显示、输入输出和指示功能；语音模块与控制单元连接，用于将控制单元输出的文字信息转换为语音信息；无线通信模块与控制单元连接，实现远程数据传输；电源模块为控制单元、可翻转智能检测板、语音模块、无线通信模块供电；所述支撑结构包括支撑杆、支撑底座和凹槽，凹槽位于支撑底座上，支撑杆一端与桌面底部连接，另一端设置在凹槽内，所述支撑底座通过第三连接轴与桌面连接。

一种学生智能桌面的坐姿评价方法，包括飞行时间传感器工作模式的自动选择和坐姿评价；其中

基于多传感器信息融合技术的飞行时间传感器工作模式自动选择，步骤如下：

(1)采集多组包括声音传感器、人体红外传感器、4个飞行时间传感器的数据，并对其进行滤波和求均值；

(2)将6个传感器数据送入神经网络融合系统，神经网络采用3层前馈误差反向传播网络，并根据规则进行学习，采用自适应学习速率和附加动量法相结合的bp学习算法，得出用户准备学习的概率q；同时将4个飞行时间传感器数据送入模糊逻辑推理系统，先利用隶属函数将输入模糊化为3级，即根据距离划分3级，输出模糊化为2级，即根据使用可能性划分2级，再根据给出的模糊规则进行推理，最后采用重心法去模糊化，得到飞行时间传感器使用概率qi，i＝1，2，3，4；

(3)分析用户准备学习概率q和飞行时间传感器使用概率qi，当q大于0.5且qi大于0.5，第i号飞行时间传感器投入使用，否则不投入使用，从而确定飞行时间传感器的工作模式，若仅有一个飞行时间传感器投入使用，则系统按规则会自动将另一个邻近的传感器投入使用，保证至少两个飞行时间传感器投入使用；

坐姿评价步骤如下：

(1)连续采集多组投入使用的飞行时间传感器的数据；

(2)确定用户坐姿的模糊评价指标集合u和用户坐姿的评价结果集合v，取u＝{检测距离1，检测距离2，距离差值}，v＝{坐姿有误，坐姿正确}；

(3)确定检测距离1和检测距离2的论域为0-200cm，语言值为小、中、大，距离差值的论域为0-200，语言值为小、大，用户坐姿的评价结果y，论域为[0，1]；

(4)确定推理规则，并根据规则进行模糊逻辑推理，得出用户坐姿评价的模糊结果；

(5)根据重心法去模糊化，求取坐姿结果y，当y大于0.5时表示坐姿正确，否则坐姿有误。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)本发明采用多传感器融合技术，实现飞行时间传感器工作模式自动选择，以及对用户坐姿标准与否进行评价，填补了现有检测装置的空白；(2)采用了基于嵌入式系统的一体化设计技术，装置结构紧凑，稳定性好；(3)采用角度可调节的智能检测板，稳固性和适用性好，能够满足不同身高学生的需求。

附图说明

图1是本发明学生智能桌面的总装结构示意图。

图2是本发明学生智能桌面的可翻转智能检测板剖视图。

图3是本发明学生智能桌面的侧视图。

图4是本发明学生智能桌面的可翻转智能检测板平面图。

图5是本发明学生智能桌面的系统工作模式调整算法原理图。

图6是本发明学生智能桌面的坐姿评价算法原理图。

具体实施方式

如图1所示，一种学生智能桌面，包括桌面1、可翻转智能检测板2、控制单元17、语音模块18、无线通信模块20、电源模块19、可翻转挡书板8、可旋转固定夹和支撑结构3，其中，可翻转智能检测板2通过第一连接轴16与桌面1上部相连接，使可翻转智能检测板可绕连接轴翻转；可翻转挡书板8的通过第二连接轴9设置在桌面1的下方，可旋转固定夹通过松紧调节旋钮固定在桌面1的两侧，控制单元17、语音模块18、无线通信模块20、电源模块19均放置在可翻转检测板2的夹层中，如图2所示；

所述控制单元17与可翻转智能检测板2连接，实现系统检测、显示、输入输出和指示功能；语音模块18与控制单元17连接，用于将控制单元17输出的文字信息转换为语音信息；无线通信模块20与控制单元连接，实现远程数据传输；电源模块19为控制单元17、可翻转智能检测板2、语音模块18、无线通信模块20供电；

如图3所示，所述支撑结构3包括支撑杆22、支撑底座23和凹槽24，凹槽24位于支撑底座23上，支撑杆22一端与桌面底部连接，另一端设置在凹槽24内。

如图4所示，所述可翻转智能检测板2包括传感器模块和触摸液晶屏13；传感器模块将检测到的人体距离、是否有人及环境声音信息传送至控制单元；触摸液晶屏13用于显示系统信息，接收用户的输入信号，既接收用户在设置界面输入的各项参数，也输出用户使用过程中检测的各种数据信息；

所述传感器模块包括人体红外传感器和声音传感器，以及4个飞行时间传感器模块12，用于采集工作过程中相关参数，人体红外传感器和声音传感器分别用于判断桌前是否有人以及该用户是否准备学习，4个飞行时间传感器12用来检测该用户与桌面距离是否在合理范围，通过此三种传感器的融合数据判断系统是否进入工作模式。

进一步的，人体红外传感器和声音传感器位于可翻转智能检测板2下方。

进一步的，4个飞行时间传感器12水平均匀分布在可翻转智能检测板2上方。

进一步的，所述可翻转智能检测板2还包括总电源开关11，用于系统的电源控制。

进一步的，所述可翻转智能检测板2还包括按键模块15，按键模块包括数字按键、飞行时间传感器工作模式选择按键、距离/时间参数设置按键和输入确认按键，用于完成工作模式手动选择和标准阅读距离参数、休息时间间隔参数设置。

进一步的，所述可翻转智能检测板2还包括指示灯模块14，用来指示系统工作状态、用户坐姿是否规范、休息提醒以及传感器的工作状态。

本发明还提供一种基于学生智能桌面的坐姿评价方法，包括飞行时间传感器工作模式的选择和坐姿评价；其中

基于多传感器信息融合技术的飞行时间传感器工作模式自动选择，步骤如下：

(1)采集10～100组包括声音传感器、人体红外传感器、4个飞行时间传感器的数据，并对其进行滤波和求均值；

(2)将6个传感器数据送入神经网络融合系统，神经网络采用3层前馈误差反向传播网络，并根据规则进行学习，采用自适应学习速率和附加动量法相结合的bp学习算法，得出用户准备学习的概率q；同时将4个飞行时间传感器数据送入模糊逻辑推理系统，先利用隶属函数将输入模糊化为3级，即根据距离划分3级，输出模糊化为2级，即根据使用可能性划分2级，再根据给出的模糊规则进行推理，最后采用重心法去模糊化，得到飞行时间传感器使用概率qi，i＝1，2,3，4；

(3)分析用户准备学习概率q和飞行时间传感器使用概率qi，当q大于0.5且qi大于0.5，第i号飞行时间传感器投入使用，否则不投入使用，从而确定飞行时间传感器的工作模式，若经分析仅有一个飞行时间传感器投入使用，则系统按规则会自动将另一个邻近的传感器投入使用，保证至少两个飞行时间传感器投入使用；

坐姿评价步骤如下：

(1)连续采集10～20组投入使用的飞行时间传感器的数据，并对数据预处理；

(2)确定用户坐姿的模糊评价指标集合u和用户坐姿的评价结果集合v，取u＝{检测距离1，检测距离2，距离差值}，v＝{坐姿有误，坐姿正确}；

(3)确定检测距离1和检测距离2的论域为0-200cm，语言值为小、中、大，距离差值的论域为0-200，语言值为小、大，用户坐姿的评价结果y，论域为[0，1]；

(4)确定推理规则，并根据规则进行模糊逻辑推理，得出用户坐姿评价的模糊结果；

(5)根据重心法去模糊化，精确求取精确坐姿结果y，当y大于0.5时表示坐姿正确，否则坐姿有误。

本发明可自动识别用户所坐的位置并调节飞行时间传感器的工作模式；采用多传感器信息融合技术，对用户坐姿、阅读距离等参数进行评估；实现了远程监督、坐姿矫正、语音提醒等功能，适应性强，应用面广。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。

实施例

如图1、图2所示，一种面向学生的智能桌面，包括桌面1、可翻转智能检测板2、支撑结构3、左可松紧固定夹4、左松紧调节旋钮5、右可松紧固定夹6、右松紧调节旋钮7、可翻转挡书板8、第一连接轴9、第二连接轴16、控制单元17、语音模块18、无线通信模块20和电源模块19。其中，桌面1上方和下方均有凹槽，用来置放可翻转智能检测板2和可翻转挡书板8；可翻转智能检测板2包括传感器模块、按键模块11、数字输入模块15、触摸液晶屏13、指示灯模块14，智能检测板的一边通过连接轴16固定在桌面1上方；支撑结构3包括支撑杆22、支撑底座23和凹槽24，凹槽位于支撑底座23上；左可松紧固定夹4和右可松紧固定夹6分别通过左松紧调节旋钮5和右松紧调节旋钮7固定在桌面1的两边，供用户固定画纸、书本等；可翻转挡书板8的一边通过连接轴9固定在桌面1下方，使挡书板可绕连接轴翻转，供用户在桌面倾斜角度过大时作挡书用；控制单元17、语音模块18、无线通信模块20以及电源模块19内置在可翻转智能检测板2的夹层内。

所述的控制单元17用于接收按键模块、数字输入模块、触摸液晶屏及各传感器输出的信号，并对各传感器信号进行预处理后，分别调用多传感器融合算法得出飞行时间传感器的工作模式，以及用户的坐姿评价；

可翻转智能检测板2中，传感器模块与控制单元17电连接，包括人体红外传感器和声音传感器模块10、4个飞行时间传感器模块12；总电源开关11位于可翻转智能检测板2的左侧，且与控制单元17电连接，供用户操作，控制系统供电、设置系统参数及飞行时间传感器工作模式；按键模块15位于可翻转智能检测板2右下角，且与控制单元17电连接，并根据用户对按键s/t的操作来完成标准阅读距离参数和休息时间间隔参数设置；触摸液晶屏13位于可翻转智能检测板中间，且与控制单元17电连接，既能捕捉用户在设置界面的操作，又能显示测量信息、坐姿信息和时间信息；指示灯模块14位于可翻转智能检测板2下部，与控制单元17电连接，用作系统工作状态指示、坐姿标准与否指示、休息提醒指示以及飞行时间传感器工作状态指示。

语音模块18与控制单元17电连接，将控制单元17输出的文字提醒信息“坐姿错误，请注意调整”转换为语音提醒信息；无线通信模块20与控制单元17电连接，将控制单元发送的信息发送至客户端，使用户可以远程获取信息；电源模块19与系统中所有需要供电的模块电连接，并将usb电源接口21获得的直流电压转化为各模块所需要的电源，给各模块供电。

如图3所示，usb电源接口21位于可翻转智能检测板2的左侧面，用来连接外部电源；支撑结构3包括支撑杆22、支撑底座23和凹槽24，凹槽24位于支撑底座23上，支撑杆22为u型结构，u型两端垂直内扣部分穿入桌面1底部侧面的孔25中，与桌面1活动连接，把支撑杆22放入支撑底座上不同的凹槽24内能够调节桌面1的倾斜角度；支撑底座23通过第三连接轴26与桌面1连接，使桌面1可绕连接轴26转动；可翻转智能检测板2的一条边通过连接轴16固定在桌面1上方，使可翻转智能检测板2绕连接轴16实现0-180度翻转；可翻转挡书板8通过连接轴9固定在桌面1下方，实现90度翻转。

如图4所示，声音传感器27检测周围有无声音，人体红外传感器28检测是否有人活动，4个飞行时间传感器水平均匀分布在可翻转智能检测板2的上方，检测用户的阅读距离，并将采集数据送至控制单元17运用多传感器融合算法进行分析，从而判断传感器工作模式和用户坐姿是否标准；按键模块15连接至控制单元17的8个io口，包括数字按键、距离/时间参数设置按键和飞行时间传感器工作模式选择按键；指示灯模块14与控制单元17电连接，通过控制单元17的io口驱动，包括系统工作状态指示灯、坐姿标准与否指示灯和休息提醒指示灯3个圆形指示灯以及4个方形飞行时间传感器工作指示灯。

如图5所示，实现本发明在自动模式下的飞行时间传感器工作模式自动选择的功能，本发明的工作模式包括：双传感器模式、三传感器模式以及全传感器模式，分别从声音传感器27、人体红外传感器28以及4个飞行时间传感器读取数据，并对数据进行预处理后送入神经网络融合系统，得出用户准备学习的概率q，同时将预处理后的4个飞行时间传感器数据送入模糊逻辑融合系统，得出各飞行时间传感器的使用概率qi，i＝1，2，3，4；随后，将两个系统的输出进行融合分析，最终确定飞行时间传感器的工作模式。具体步骤如下：

步骤一：连续采集100组声音传感器、人体红外传感器、4个飞行时间传感器的数据，并对传感器采集的数据先滤波后求均值的预处理，确保用户处于较为稳定的状态；

步骤二：将数据预处理后的6个传感器数据传入神经网络融合系统，神经网络采用bp3层前馈误差反向传播网络，并根据规则进行学习，采用自适应学习速率和附加动量法相结合的bp学习算法，输入层有6个输入分别是声音、人体红外以及4个飞行时间传感器测量的距离信号，隐层为3个节点，输出层包含1个神经元，对应神经网络提取的用户准备学习的概率q；同时，将4个飞行时间传感器采集的距离数据送入模糊逻辑融合系统，得出每个飞行时间传感器的使用概率qi，具体工作如下：(1)根据用户设置的距离参数上下限，将飞行时间传感器信号模糊化为3级，距离较近(dj)、距离适中(dz)以及距离较远(dy)，论域u1为0-200cm；(2)将飞行时间传感器使用概率模糊化为2级，取结果集合v＝{v1,v2}，v1代表“使用可能性小”，v2代表“使用可能性大”，论域u2为[0，1]；(3)建立模糊规则库：如果“距离较近”则“使用可能性小”、如果“距离适中”则“使用可能性大”、如果“距离较远”则“使用可能性小”；(4)采用重心法去模糊化，精确算出飞行时间传感器使用概率qi，当概率小于0.5时该传感器不使用，否则使用；

步骤三：综合分析神经网络融合系统得出的用户准备学习的概率q和模糊逻辑融合系统得出的4个飞行时间传感器的使用概率qi，确定飞行时间传感器的工作模式：当q大于等于0.5且qi大于等于0.5时，将第i个飞行时间传感器设置为打开，否则设为关闭，从而确定飞行时间传感器的工作模式，若经分析仅有一个飞行时间传感器投入使用，则系统会自动将另一个邻近的传感器投入使用，保证至少两个飞行时间传感器投入使用。

如图6所示，根据对飞行时间传感器的数据分析，评价用户坐姿，以飞行时间传感器其中一种工作模式为例，具体步骤如下：

步骤一：连续采集20组飞行时间传感器的数据，并对数据预处理；

步骤二：确定用户坐姿的模糊综合评价指标集u，取u＝{采集距离1，采集距离2，距离差值}＝{d1，d2，deltad}，论域为[0，200]，两个采集距离模糊化为3级，小、中、大，距离差值模糊化为2级，小、大；

步骤三：确定用户坐姿评价指标v，取v＝{坐姿有误，坐姿正确}，论域为[0，1]；

步骤四：确定如表1的模糊规则，进行模糊逻辑推理：

表1模糊规则表

步骤五：采用重心法去模糊化得到精确值y，当y大于0.5时表示坐姿正确，否则坐姿有误。

综上所述，本发明提出的学生智能桌面及坐姿评价方法，具有适应性强、多功能、自动化程度高的特点。首先，本发明的可翻转智能检测板能够实现0-180度检测角度调节，操作便捷，可满足身高不同的学生需求；其次，本发明集成了远程监督、坐姿矫正、语音提醒、数据显示多项功能，不仅解决了座椅式坐姿矫正装置带来的体感差的问题，还具有学习监督的功能，解决了大部分学生家长无法时刻监督的难题，声音提醒采用语音形式，使得本发明更具人性化；最后，自动化程度高，本发明采用多传感器融合系统，实现自动识别用户位置并调整飞行时间传感器工作模式和用户坐姿评价的功能。