一种基于智能手表的读写姿态识别方法及系统与流程

[0001]
本发明涉及智能识别技术领域，特别涉及一种基于智能手表的读写姿态识别方法及系统。


背景技术：

[0002]
目前，目前中国近视患者人数多达6亿，几乎是总人口数量的一半，其中青少年是“重灾区”。根据国家卫生健康委员会资料显示，儿童读写坐姿不正确是造成其近视的主要原因。
[0003]
但是，由于家长和老师的时间和精力有限，当儿童在课桌前读书写字时，无法无时无刻陪在儿童身边对其进行监管。


技术实现要素：

[0004]
本发明目的之一在于提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法及系统，通过毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态，若进入，检测其读写姿态是否正确，若不正确对其进行提醒，可有效帮助儿童预防近视，培养良好的坐姿习惯，并且无需家长或老师看陪即可对儿童的读写坐姿进行监管，减轻家长或老师的负担，同时，无论手表戴在手上还是放置在课桌前或附近，均可进行识别，避免儿童长时间佩戴手表造成手腕不适的情况发生，目前，儿童智能手表盛行推广，使得其具有更大的适用性。
[0005]
本发明实施例提供的一种基于智能手表的读写姿态识别方法，包括：通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态；若进入读写状态，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确；若当前读写姿态不正确，对儿童进行提醒；根据儿童当天保持读写状态的总读写时间和总提醒次数生成读写报告并将其发送至对应家长和/或老师的客户端。
[0006]
优选的，通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态，具体包括：控制毫米波雷达传感器对其所处环境进行全方位扫描，此时，确定毫米波雷达传感器产生的第一雷达数据中是否存在满足预设生命体数据条件的生命体数据，若存在，则确定所处环境存在生命体，否则不存在生命体；当存在生命体时，确定生命体存在的目标区域，控制毫米波雷达传感器对目标区域进行定向扫描，此时，根据毫米波雷达传感器产生的第二雷达数据确定生命体的目标轮廓信息；当目标轮廓信息与预设第一标准轮廓信息数据库中的任一第一标准轮廓信息匹配且与预设第二标准轮廓信息数据库中的任一第二标准轮廓信息匹配时，确定生命体为儿童且儿童进入读写状态。
[0007]
优选的，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确，具体包括：
当确定儿童进入读写状态时，若目标轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中的任一第三标准轮廓信息匹配时，确定儿童的当前读写姿态正确，否则不正确。
[0008]
优选的，对儿童进行提醒，包括：通过语音装置播放预设读写姿态不正确语音提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过震动电机产生震动提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过信号灯闪烁提醒儿童更正读写姿态。
[0009]
优选的，一种基于智能手表的读写姿态识别方法，还包括：当儿童进入读写状态时，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，若不专注，对其进行提醒；其中，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，具体包括：在预设时间段内控制毫米波雷达传感器每隔预设的时间间隔呈预设角度进行扫描，此时，根据毫米波雷达传感器在时间段内第时刻产生的第五雷达数据确定儿童的读写轮廓信息和位置信息；以智能手表的位置点为原点构建三维坐标系；基于读写轮廓信息和位置信息在三维坐标系上表示儿童读写轮廓；获取第时刻三维坐标系中儿童读写轮廓上表示第个特征部位轮廓上第个位置点；在时间段内，基于各位置点 的三轴坐标、和分别绘制目标曲线、目标曲线和目标曲线，其中，，为时间段内的时刻总数目；获取预设标准曲线数据库中分别与目标曲线、目标曲线和目标曲线对应的标准曲线、标准曲线和标准曲线；分别计算目标曲线和标准曲线的第吻合度，目标曲线和标准曲线的第吻合度以及目标曲线和标准曲线第吻合度；当，时，即特征部位为头部，头部轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第一吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为胸口，胸口轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第二吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为左臂，左臂轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第三吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为右臂，右臂轮廓上位置点的总数为时，若各
吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第四吻合度阈值时，确定儿童不专注。
[0010]
优选的，依据以下预设方法计算各目标曲线与对应标准曲线的吻合度，包括：获取预设的多个采样点；获取目标曲线上与采样点对应的各目标点组合成目标点集合，获取目标曲线对应的标准曲线上与采样点对应的各标准点组合成标准点集合；计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：其中，为吻合度，和为预设的权重值，为目标点集合中第个目标点的值，为标准点集合中第个标准点的值，为目标曲线函数，为标准曲线函数，为各目标点或标准点的总数目，为预设调整值列表中第个调整值，为调整值的总数目，为预设的验证阈值，为第个采样点的值，为采样点的总数目；同时，当确定儿童不专注时，执行包括如下操作：将儿童在时间段内产生的与标准曲线吻合度大于等于吻合度阈值的目标曲线输入标准曲线数据库中对应的子数据库中，对其进行扩充；每次扩充时，依据以下预设方法对各吻合度阈值进行调整，包括：其中，为对第吻合度阈值进行调整后的值，为对第吻合度阈值进行调整前的值即当前值，为预设的误差系数，为扩充后第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为扩充前第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为第吻合度阈值对应的预设调整量。
[0011]
本发明实施例提供的一种基于智能手表的读写姿态识别系统，包括：第一检测模块，用于通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态；第二检测模块，用于若进入读写状态，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确；提醒模块，用于若当前读写姿态不正确，对儿童进行提醒；报告生成及发送模块，用于根据儿童当天保持读写状态的总读写时间和总提醒次数生成读写报告并将其发送至对应家长和/或老师的客户端。
[0012]
优选的，第一检测模块执行包括如下操作：
控制毫米波雷达传感器对其所处环境进行全方位扫描，此时，确定毫米波雷达传感器产生的第一雷达数据中是否存在满足预设生命体数据条件的生命体数据，若存在，则确定所处环境存在生命体，否则不存在生命体；当存在生命体时，确定生命体存在的目标区域，控制毫米波雷达传感器对目标区域进行定向扫描，此时，根据毫米波雷达传感器产生的第二雷达数据确定生命体的目标轮廓信息；当目标轮廓信息与预设第一标准轮廓信息数据库中的任一第一标准轮廓信息匹配且与预设第二标准轮廓信息数据库中的任一第二标准轮廓信息匹配时，确定生命体为儿童且儿童进入读写状态。
[0013]
优选的，第二检测模块执行包括如下操作：当确定儿童进入读写状态时，若目标轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中的任一第三标准轮廓信息匹配时，确定儿童的当前读写姿态正确，否则不正确。
[0014]
优选的，提醒模块执行包括如下操作：通过语音装置播放预设读写姿态不正确语音提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过震动电机产生震动提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过信号灯闪烁提醒儿童更正读写姿态。
[0015]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0016]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0017]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明实施例中一种基于智能手表的读写姿态识别方法的流程图；图2为本发明实施例中一种基于智能手表的读写姿态识别系统的示意图。
具体实施方式
[0018]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0019]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，如图1所示，包括：s1、通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态；s2、若进入读写状态，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确；s3、若当前读写姿态不正确，对儿童进行提醒；s4、根据儿童当天保持读写状态的总读写时间和总提醒次数生成读写报告并将其发送至对应家长和/或老师的客户端。
[0020]
上述技术方案的工作原理为：
智能手表中设置有毫米波雷达传感器，当儿童佩戴智能手表时或将智能手表摘下放在课桌上时，通过毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态（呈读写姿势坐在课桌前，双臂摆在课桌上，后背坐直），当确认儿童进入读写状态时，实时通过毫米波雷达传感器检测其进入读写状态后的当前读写姿态是否正确，当确认当前读写姿态不正确（驼背、头部贴近课桌和托腮等），对儿童进行提醒，提醒其更正坐姿；儿童进入读写状态时，预设计时器开始计时，当未进入读写状态时，计时器停止计时，输出一次读写时间，汇总当天的全部读写时间作为总读写时间；汇总当天对儿童进行提醒的总提醒次数；将总读写时间和总提醒次数生成读写报告发送至对应绑定家长和/或老师的客户端（手机、平板或电脑），家长或老师可以了解到儿童每天的读写看书时间和坐姿错误次数，还可以根据多天的坐姿错误次数判断儿童是否有改善现象。
[0021]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态，若进入，检测其读写姿态是否正确，若不正确对其进行提醒，可有效帮助儿童预防近视，培养良好的坐姿习惯，并且无需家长或老师看陪即可对儿童的读写坐姿进行监管，减轻家长或老师的负担，同时，无论手表戴在手上还是放置在课桌前或附近，均可进行识别，避免儿童长时间佩戴手表造成手腕不适的情况发生，目前，儿童智能手表盛行推广，使得其具有更大的适用性。
[0022]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态，具体包括：控制毫米波雷达传感器对其所处环境进行全方位扫描，此时，确定毫米波雷达传感器产生的第一雷达数据中是否存在满足预设生命体数据条件的生命体数据，若存在，则确定所处环境存在生命体，否则不存在生命体；当存在生命体时，确定生命体存在的目标区域，控制毫米波雷达传感器对目标区域进行定向扫描，此时，根据毫米波雷达传感器产生的第二雷达数据确定生命体的目标轮廓信息；当目标轮廓信息与预设第一标准轮廓信息数据库中的任一第一标准轮廓信息匹配且与预设第二标准轮廓信息数据库中的任一第二标准轮廓信息匹配时，确定生命体为儿童且儿童进入读写状态。
[0023]
上述技术方案的工作原理为：全方位扫描（即对周边环境中全部区域进行扫描），毫米波雷达传感器在全方位扫描时，其向不同角度发射发射信号；毫米波雷达传感器对其所处环境（例如：儿童的卧室等）进行扫描时，其会产生雷达数据（即第一雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号经所处环境中的障碍物体上反射形成的反射信号），若该雷达数据中存在满足预设生命体数据条件（即存在呼吸频率数据和心率数据）时，确定所处环境存在生命体；追溯毫米波雷达传感器在确定存在生命体时其发射信号的发射角度，与发射角度对应的扫描区域即为目标区域；控制毫米波雷达传感器对该目标区域进行定向扫描（呈固定角度发射信号），解析此刻产生的雷达数据（即第二雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号经生命体上反射形成的反射信号）确定轮廓信息；因为生命体可能是成人或儿童，需要根据轮廓信息与第一标准轮廓信息（系统预存的经过大量实验测得的儿童轮廓）匹配确定生命体是否为儿童；若轮廓数据与第二标准轮廓信息（系统预存的经过大量实验测得儿童正坐在
课桌前即呈读写状态的轮廓）也匹配时，确定儿童进入读写状态。
[0024]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测其周边环境是否存在生命体，若存在，检测生命体是否为儿童，若为儿童，再检测其是否进入读写状态，事先通过大量实验确定标准轮廓，通过轮廓比对生成判断结果，极大程度提升了识别的准确性，同时，也更加智能化。
[0025]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确，具体包括：当确定儿童进入读写状态时，若目标轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中的任一第三标准轮廓信息匹配时，确定儿童的当前读写姿态正确，否则不正确。
[0026]
上述技术方案的工作原理为：当确认儿童进入读写状态时，根据此刻毫米波雷达传感器产生的雷达数据确定轮廓信息，若该轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中任一第三标准轮廓信息（即系统预存的经过大量实验测得的大量儿童读写标准姿态轮廓中任一轮廓）匹配时，说明儿童当前读写姿态正确，否则不正确。
[0027]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确，事先通过大量实验确定标准轮廓，通过轮廓比对生成判断结果，极大程度提升了识别的准确性。
[0028]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，对儿童进行提醒，包括：通过语音装置播放预设读写姿态不正确语音提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过震动电机产生震动提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过信号灯闪烁提醒儿童更正读写姿态。
[0029]
上述技术方案的工作原理为：智能手表中设置有语音播放装置（扬声器）、震动电机和信号灯，当确认儿童的当前读写姿态不正确时，通过语音播放装置播放预设读写姿态不正确语音（例如：xxx同学，注意您的坐姿哦，请及时调整），通过震动电机震动提醒儿童更正坐姿，信号灯（例如：红色信号灯）快速闪烁，提醒儿童更正坐姿。
[0030]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过语音播放装置和/或震动电机和/或信号灯提醒，无论儿童是否佩戴手表，当识别出其当前读写姿态不正确时，均能进行提醒，具有更大的应用场景。
[0031]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，还包括：当儿童进入读写状态时，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，若不专注，对其进行提醒；其中，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，具体包括：在预设时间段内控制毫米波雷达传感器每隔预设的时间间隔呈预设角度进行扫描，此时，根据毫米波雷达传感器在时间段内第时刻产生的第五雷达数据确定儿童的读写轮廓信息和位置信息；
以智能手表的位置点为原点构建三维坐标系；基于读写轮廓信息和位置信息在三维坐标系上表示儿童读写轮廓；获取第时刻三维坐标系中儿童读写轮廓上表示第个特征部位轮廓上第个位置点；在时间段内，基于各位置点 的三轴坐标、和分别绘制目标曲线、目标曲线和目标曲线，其中，，为时间段内的时刻总数目；获取预设标准曲线数据库中分别与目标曲线、目标曲线和目标曲线对应的标准曲线、标准曲线和标准曲线；分别计算目标曲线和标准曲线的第吻合度，目标曲线和标准曲线的第吻合度以及目标曲线和标准曲线第吻合度；当，时，即特征部位为头部，头部轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第一吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为胸口，胸口轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第二吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为左臂，左臂轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第三吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为右臂，右臂轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第四吻合度阈值时，确定儿童不专注。
[0032]
上述技术方案的工作原理为：当儿童进入读写状态时（正坐在课桌前），由于时间的推移，其一定会有注意力不集中（瞌睡和做小动作等）的情况发生；控制毫米波雷达传感器呈预设角度扫描（即当手表戴在手臂上，对正对手臂的身体一侧角度进行扫描）；可根据毫米波雷达传感器产生的雷达数据（即第五雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号在课桌前的儿童身体上反射形成的反射信号）确定儿童的读写轮廓信息，毫米波雷达传感器可根据扫描角度和其测得儿童身体位于其自身的距离生成相应位置信息，以智能手表的位置点为原点构建三维坐标系，根据轮廓信息和位置信息在三维坐标系中表示轮廓（一般仅为头部轮廓、胸口轮廓和左右手臂轮廓）；在各轮廓对应截面（头部轮廓为平行于脸部的截面，胸口轮廓为平行于胸口的截面，左右手臂轮廓为平行于手面的截面）上每隔预设的距离间隔（例如：0.5cm）选取位置点；依据预设时间段（例如：10秒）内各位置点的坐标绘制目标曲线（以时间为横轴，数值大小为纵轴，基于x轴坐标绘制x曲线，y轴坐标绘制y曲线，z轴坐标绘制z曲线），将目标曲线与对应的标准曲线进行比较（计算吻合度），若各位置点在该时间段内对应的全部目标曲
线与标准曲线的吻合度均大于等于对应吻合度阈值时，确定对应轮廓部位存在专注度不高（不专注）的情况；例如：头部可能由于瞌睡不停前后移动（晃动），左右手臂由平放向托腮转变，胸口前后移动（一般由于儿童抖腿造成）；当确定儿童不专注时，通过语音播放装置和/或震动电机和/或信号灯提醒其注意集中注意力；标准曲线具体为系统预存的经过大量实验获得的儿童在课桌前做小动作的时间段内，在儿童轮廓上各部位对应截面上选取位置点绘制成的曲线；选择与目标曲线对应的标准曲线时，例如：某儿童的身高为150cm，体重为55kg，该儿童在课桌前读写时，在其头部轮廓对应截面上选取位置点绘制目标曲线，在获取与各目标曲线对应的标准曲线，在标准曲线数据库中寻找与其体重身高体重最相近的儿童对应的头部做小动作（例如：晃头）时各位置点制成的曲线；还可以统计该儿童头部对应截面的面积大小，选择标准曲线数据库中与其头部截面面积大小最相近的儿童对应的头部做小动作（例如：晃头）时各位置点制成的曲线；第一吻合度阈值、第二吻合度阈值、第三吻合度阈值和第四吻合度阈值为预先设定的值，当某吻合度大于等于对应吻合度阈值，执行对应操作。
[0033]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器实时对儿童进入读写状态后其是否专注进行检测，通过对儿童坐在课桌前的轮廓进行分割，实现了多个部位（头部、胸口和左右手臂）同时进行检测，通过将儿童各部位相应位置点在一定时间段内的变化制成的目标曲线与系统预先经大量实验绘制成的小动作标准曲线进行匹配（计算吻合度），若吻合度满足要求，确定儿童不专注，检测精度高，更提升了儿童读写的效率，帮助其培养认真读写的好习惯，同时，也减轻了家长或老师的负担。
[0034]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别方法，依据以下预设方法计算各目标曲线与对应标准曲线的吻合度，包括：获取预设的多个采样点；获取目标曲线上与采样点对应的各目标点组合成目标点集合，获取目标曲线对应的标准曲线上与采样点对应的各标准点组合成标准点集合；计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：其中，为吻合度，和为预设的权重值，为目标点集合中第个目标点的值，为标准点集合中第个标准点的值，为目标曲线函数，为标准曲线函数，为各目标点或标准点的总数目，为预设调整值列表中第个调整值，为调整值的总数目，为预设的验证阈值，为第个采样点的值，为采样点的总数目；同时，当确定儿童不专注时，执行包括如下操作：将儿童在时间段内产生的与标准曲线吻合度大于等于吻合度阈值的目标曲线输入标准曲线数据库中对应的子数据库中，对其进行扩充；
每次扩充时，依据以下预设方法对各吻合度阈值进行调整，包括：其中，为对第吻合度阈值进行调整后的值，为对第吻合度阈值进行调整前的值即当前值，为预设的误差系数，为扩充后第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为扩充前第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为第吻合度阈值对应的预设调整量。
[0035]
上述技术方案的工作原理为：预设的多个采样点具体为：每隔预设的时间间隔（例如：0.1秒）在曲线横轴（即时间轴）上选取一个点作为采样点；曲线上与采样点对应的纵轴坐标为目标点；根据各目标点和对应标准点的数值关系并赋予一定权重值计算目标曲线和标准曲线的吻合度；其中，为一采样点的值加上调整值作为横坐标后在对应的曲线上纵坐标的值，其余类似其形式同理；预设调整值列表中预存有多个调整值（例如：0.1、0.2、0.3等等）；当不存在时，或自动赋值为0；将儿童在时间段内产生的各标准曲线输入标准曲线数据库中对应的子数据库中，对其进行扩充具体为：标准曲线数据库中设置有4个子数据库（即头部曲线数据库、胸口曲线数据库、左手臂曲线数据库和右手臂曲线数据库），若在该时间段内产生头部专注度不高的曲线，即输入头部曲线数据库，对其进行扩充；随着各子数据库中曲线数量的增加，可适当增加其对应吻合度阈值，增加匹配精度；在调整时，存在一定误差，因此需引入误差系数；每一个吻合度阈值都对应一个调整量；预设的验证阈值为常数。
[0036]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过计算各目标曲线与标准曲线的匹配度，从而确定儿童的当前读写姿态是否存在不专注情况，同时，每次确定儿童不专注时，将其产生的目标曲线存入对应子数据库中，对其进行扩充，边检测边扩充数据库，提升系统的工作效率，同时，随着各子数据库中曲线数量的增加，可适当增加其对应吻合度阈值，极大程度上增加了匹配精度，提升了检测儿童是否存在不专注情况的准确性。
[0037]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，如图2所示，包括：第一检测模块1，用于通过智能手表中的毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态；第二检测模块2，用于若进入读写状态，通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确；提醒模块3，用于若当前读写姿态不正确，对儿童进行提醒；报告生成及发送模块4，用于根据儿童当天保持读写状态的总读写时间和总提醒次数生成读写报告并将其发送至对应家长和/或老师的客户端。
[0038]
上述技术方案的工作原理为：智能手表中设置有毫米波雷达传感器，当儿童佩戴智能手表时或将智能手表摘下放在课桌上时，通过毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态（呈读写姿势坐在课桌前，双臂摆在课桌上，后背坐直），当确认儿童进入读写状态时，实时通过毫米波雷达传感器检测
其进入读写状态后的当前读写姿态是否正确，当确认当前读写姿态不正确（驼背、头部贴近课桌和托腮等），对儿童进行提醒，提醒其更正坐姿；儿童进入读写状态时，预设计时器开始计时，当未进入读写状态时，计时器停止计时，输出一次读写时间，汇总当天的全部读写时间作为总读写时间；汇总当天对儿童进行提醒的总提醒次数；将总读写时间和总提醒次数生成读写报告发送至对应绑定家长和/或老师的客户端（手机、平板或电脑），家长或老师可以了解到儿童每天的读写看书时间和坐姿错误次数，还可以根据多天的坐姿错误次数判断儿童是否有改善现象。
[0039]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测儿童是否进入读写状态，若进入，检测其读写姿态是否正确，若不正确对其进行提醒，可有效帮助儿童预防近视，培养良好的坐姿习惯，并且无需家长或老师看陪即可对儿童的读写坐姿进行监管，减轻家长或老师的负担，同时，无论手表戴在手上还是放置在课桌前或附近，均可进行识别，避免儿童长时间佩戴手表造成手腕不适的情况发生，目前，儿童智能手表盛行推广，使得其具有更大的适用性。
[0040]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，第一检测模块1执行包括如下操作：控制毫米波雷达传感器对其所处环境进行全方位扫描，此时，确定毫米波雷达传感器产生的第一雷达数据中是否存在满足预设生命体数据条件的生命体数据，若存在，则确定所处环境存在生命体，否则不存在生命体；当存在生命体时，确定生命体存在的目标区域，控制毫米波雷达传感器对目标区域进行定向扫描，此时，根据毫米波雷达传感器产生的第二雷达数据确定生命体的目标轮廓信息；当目标轮廓信息与预设第一标准轮廓信息数据库中的任一第一标准轮廓信息匹配且与预设第二标准轮廓信息数据库中的任一第二标准轮廓信息匹配时，确定生命体为儿童且儿童进入读写状态。
[0041]
上述技术方案的工作原理为：全方位扫描（即对周边环境中全部区域进行扫描），毫米波雷达传感器在全方位扫描时，其向不同角度发射发射信号；毫米波雷达传感器对其所处环境（例如：儿童的卧室等）进行扫描时，其会产生雷达数据（即第一雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号经所处环境中的障碍物体上反射形成的反射信号），若该雷达数据中存在满足预设生命体数据条件（即存在呼吸频率数据和心率数据）时，确定所处环境存在生命体；追溯毫米波雷达传感器在确定存在生命体时其发射信号的发射角度，与发射角度对应的扫描区域即为目标区域；控制毫米波雷达传感器对该目标区域进行定向扫描（呈固定角度发射信号），解析此刻产生的雷达数据（即第二雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号经生命体上反射形成的反射信号）确定轮廓信息；因为生命体可能是成人或儿童，需要根据轮廓信息与第一标准轮廓信息（系统预存的经过大量实验测得的儿童轮廓）匹配确定生命体是否为儿童；若轮廓数据与第二标准轮廓信息（系统预存的经过大量实验测得儿童正坐在课桌前即呈读写状态的轮廓）也匹配时，确定儿童进入读写状态。
[0042]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测其周边环境是否存在生命体，若存在，检测生命体是否为儿童，若为儿童，再检测其是否进入读写状
态，事先通过大量实验确定标准轮廓，通过轮廓比对生成判断结果，极大程度提升了识别的准确性，同时，也更加智能化。
[0043]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，第二检测模块2执行包括如下操作：当确定儿童进入读写状态时，若目标轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中的任一第三标准轮廓信息匹配时，确定儿童的当前读写姿态正确，否则不正确。
[0044]
上述技术方案的工作原理为：当确认儿童进入读写状态时，根据此刻毫米波雷达传感器产生的雷达数据确定轮廓信息，若该轮廓信息与预设第三标准轮廓信息数据库中任一第三标准轮廓信息（即系统预存的经过大量实验测得的大量儿童读写标准姿态轮廓中任一轮廓）匹配时，说明儿童当前读写姿态正确，否则不正确。
[0045]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器检测儿童的当前读写姿态是否正确，事先通过大量实验确定标准轮廓，通过轮廓比对生成判断结果，极大程度提升了识别的准确性。
[0046]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，提醒模块3执行包括如下操作：通过语音装置播放预设读写姿态不正确语音提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过震动电机产生震动提醒儿童更正读写姿态；和/或，通过信号灯闪烁提醒儿童更正读写姿态。
[0047]
上述技术方案的工作原理为：智能手表中设置有语音播放装置（扬声器）、震动电机和信号灯，当确认儿童的当前读写姿态不正确时，通过语音播放装置播放预设读写姿态不正确语音（例如：xxx同学，注意您的坐姿哦，请及时调整），通过震动电机震动提醒儿童更正坐姿，信号灯（例如：红色信号灯）快速闪烁，提醒儿童更正坐姿。
[0048]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过语音播放装置和/或震动电机和/或信号灯提醒，无论儿童是否佩戴手表，当识别出其当前读写姿态不正确时，均能进行提醒，具有更大的应用场景。
[0049]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，还包括：专注检测模块，用于当儿童进入读写状态时，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，若不专注，对其进行提醒；专注检测模块执行包括如下操作：当儿童进入读写状态时，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，若不专注，对其进行提醒；其中，通过毫米波雷达传感器检测其是否专注，具体包括：在预设时间段内控制毫米波雷达传感器每隔预设的时间间隔呈预设角度进行扫描，此时，根据毫米波雷达传感器在时间段内第时刻产生的第五雷达数据确定儿童的读写轮廓信息和位置信息；
以智能手表的位置点为原点构建三维坐标系；基于读写轮廓信息和位置信息在三维坐标系上表示儿童读写轮廓；获取第时刻三维坐标系中儿童读写轮廓上表示第个特征部位轮廓上第个位置点；在时间段内，基于各位置点 的三轴坐标、和分别绘制目标曲线、目标曲线和目标曲线，其中，，为时间段内的时刻总数目；获取预设标准曲线数据库中分别与目标曲线、目标曲线和目标曲线对应的标准曲线、标准曲线和标准曲线；分别计算目标曲线和标准曲线的第吻合度，目标曲线和标准曲线的第吻合度以及目标曲线和标准曲线第吻合度；当，时，即特征部位为头部，头部轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第一吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为胸口，胸口轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第二吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为左臂，左臂轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第三吻合度阈值，和/或，当，时，即特征部位为右臂，右臂轮廓上位置点的总数为时，若各吻合度、第吻合度和第吻合度均大于等于预设的第四吻合度阈值时，确定儿童不专注。
[0050]
上述技术方案的工作原理为：当儿童进入读写状态时（正坐在课桌前），由于时间的推移，其一定会有注意力不集中（瞌睡和做小动作等）的情况发生；控制毫米波雷达传感器呈预设角度扫描（即当手表戴在手臂上，对正对手臂的身体一侧角度进行扫描）；可根据毫米波雷达传感器产生的雷达数据（即第五雷达数据，该雷达数据是毫米波雷达传感器发射的信号在课桌前的儿童身体上反射形成的反射信号）确定儿童的读写轮廓信息，毫米波雷达传感器可根据扫描角度和其测得儿童身体位于其自身的距离生成相应位置信息，以智能手表的位置点为原点构建三维坐标系，根据轮廓信息和位置信息在三维坐标系中表示轮廓（一般仅为头部轮廓、胸口轮廓和左右手臂轮廓）；在各轮廓对应截面（头部轮廓为平行于脸部的截面，胸口轮廓为平行于胸口的截面，左右手臂轮廓为平行于手面的截面）上每隔预设的距离间隔（例如：0.5cm）选取位置点；依据预设时间段（例如：10秒）内各位置点的坐标绘制目标曲线（以时间为横轴，数值大小为纵轴，基于x轴坐标绘制x曲线，y轴坐标绘制y曲线，z轴坐标绘制z曲线），将目标曲线与对应的标准曲线进行比较（计算吻合度），若各位置点在该时间段内对应的全部目标曲
线与标准曲线的吻合度均大于等于对应吻合度阈值时，确定对应轮廓部位存在专注度不高（不专注）的情况；例如：头部可能由于瞌睡不停前后移动（晃动），左右手臂由平放向托腮转变，胸口前后移动（一般由于儿童抖腿造成）；当确定儿童不专注时，通过语音播放装置和/或震动电机和/或信号灯提醒其注意集中注意力；标准曲线具体为系统预存的经过大量实验获得的儿童在课桌前做小动作的时间段内，在儿童轮廓上各部位对应截面上选取位置点绘制成的曲线；选择与目标曲线对应的标准曲线时，例如：某儿童的身高为150cm，体重为55kg，该儿童在课桌前读写时，在其头部轮廓对应截面上选取位置点绘制目标曲线，在获取与各目标曲线对应的标准曲线，在标准曲线数据库中寻找与其体重身高体重最相近的儿童对应的头部做小动作（例如：晃头）时各位置点制成的曲线；还可以统计该儿童头部对应截面的面积大小，选择标准曲线数据库中与其头部截面面积大小最相近的儿童对应的头部做小动作（例如：晃头）时各位置点制成的曲线；第一吻合度阈值、第二吻合度阈值、第三吻合度阈值和第四吻合度阈值为预先设定的值，当某吻合度大于等于对应吻合度阈值，执行对应操作。
[0051]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过毫米波雷达传感器实时对儿童进入读写状态后其是否专注进行检测，通过对儿童坐在课桌前的轮廓进行分割，实现了多个部位（头部、胸口和左右手臂）同时进行检测，通过将儿童各部位相应位置点在一定时间段内的变化制成的目标曲线与系统预先经大量实验绘制成的小动作标准曲线进行匹配（计算吻合度），若吻合度满足要求，确定儿童不专注，检测精度高，更提升了儿童读写的效率，帮助其培养认真读写的好习惯，同时，也减轻了家长或老师的负担。
[0052]
本发明实施例提供了一种基于智能手表的读写姿态识别系统，专注检测模块依据以下预设方法计算各目标曲线与对应标准曲线的吻合度，包括：获取预设的多个采样点；获取目标曲线上与采样点对应的各目标点组合成目标点集合，获取目标曲线对应的标准曲线上与采样点对应的各标准点组合成标准点集合；计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：计算目标曲线与对应标准曲线的吻合度：其中，为吻合度，和为预设的权重值，为目标点集合中第个目标点的值，为标准点集合中第个标准点的值，为目标曲线函数，为标准曲线函数，为各目标点或标准点的总数目，为预设调整值列表中第个调整值，为调整值的总数目，为预设的验证阈值，为第个采样点的值，为采样点的总数目；同时，当确定儿童不专注时，专注检测模块执行包括如下操作：将儿童在时间段内产生的与标准曲线吻合度大于等于吻合度阈值的目标曲线输入标准曲线数据库中对应的子数据库中，对其进行扩充；
每次扩充时，依据以下预设方法对各吻合度阈值进行调整，包括：其中，为对第吻合度阈值进行调整后的值，为对第吻合度阈值进行调整前的值即当前值，为预设的误差系数，为扩充后第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为扩充前第吻合度阈值对应的子数据库中的曲线数量，为第吻合度阈值对应的预设调整量。
[0053]
上述技术方案的工作原理为：预设的多个采样点具体为：每隔预设的时间间隔（例如：0.1秒）在曲线横轴（即时间轴）上选取一个点作为采样点；曲线上与采样点对应的纵轴坐标为目标点；根据各目标点和对应标准点的数值关系并赋予一定权重值计算目标曲线和标准曲线的吻合度；其中，为一采样点的值加上调整值作为横坐标后在对应的曲线上纵坐标的值，其余类似其形式同理；预设调整值列表中预存有多个调整值（例如：0.1、0.2、0.3等等）；当不存在时，或自动赋值为0；将儿童在时间段内产生的各标准曲线输入标准曲线数据库中对应的子数据库中，对其进行扩充具体为：标准曲线数据库中设置有4个子数据库（即头部曲线数据库、胸口曲线数据库、左手臂曲线数据库和右手臂曲线数据库），若在该时间段内产生头部专注度不高的曲线，即输入头部曲线数据库，对其进行扩充；随着各子数据库中曲线数量的增加，可适当增加其对应吻合度阈值，增加匹配精度；在调整时，存在一定误差，因此需引入误差系数；每一个吻合度阈值都对应一个调整量；预设的验证阈值为常数。
[0054]
上述技术方案的有益效果为：本发明实施例通过计算各目标曲线与标准曲线的匹配度，从而确定儿童的当前读写姿态是否存在不专注情况，同时，每次确定儿童不专注时，将其产生的目标曲线存入对应子数据库中，对其进行扩充，边检测边扩充数据库，提升系统的工作效率，同时，随着各子数据库中曲线数量的增加，可适当增加其对应吻合度阈值，极大程度上增加了匹配精度，提升了检测儿童是否存在不专注情况的准确性。
[0055]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。