基于BLE技术的可穿戴防近视系统

来源 :广东工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fsch2000
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,近视已经成为影响当代儿童身体健康最严重的眼科疾病,我国儿童近视率已经高达百分之四十,随着年龄的增长,比例还在不断的扩大。儿童近视之后不仅会影响日常的学习,如果不加以防治,还有可能导致眼睛出现病理性病变,更严重还会导致永久性失明。目前众多科研人员对于导致儿童近视的原因进行了深入的研究,发现不良用眼习惯是导致儿童后天近视的主要原因,如果能够采用监测设备对于儿童日常学习时的不良姿态做出监测和提醒,可降低由于不良坐姿导致的近视比例,帮助儿童从小养成健康的用眼习惯。因此,在儿童进行学习活动时,对他们学习过程中的用眼姿态进行实时的监测具有十分重要的意义。针对目前市面上的防止儿童近视问题的监测装置功能单一,智能化程度低等问题,本文设计了一款基于低功耗蓝牙技术的可穿戴防近视监测系统。具体工作如下:(1)防近视实时监测系统总体设计。通过分析需要满足其不良姿态监测的功能,需要通过光学距离传感器对青少年学习用眼距离进行监测,采用六轴加速度传感器对于青少年学习时头部姿态进行监测,结合系统各模块的实际功能需求,进行系统整体设计,确定其设计方案,元器件选型及相应的软件程序编写。(2)建立基于加速度传感器数据的专注度分析模型。根据儿童学习时动作变化所产生的加速度信号变化,提出一种专注度分析算法。以系统中的六轴加速度传感器采集到的运动数据作为数据样本,构建专注度分析模型。(3)试验研究。对防近视系统的监测功能进行试验,验证系统对于不良姿态判定的准确性。利用建立的专注度分析模型,在MATLAB软件对于传感器采集的数据进行分析,通过分析结果与试验情况进行对比,验证专注度分析模型的合理性。模拟试验表明:该防近视系统能够对于用户的不良姿态做出准确的判定,准确率为100%。同时根据专注度分析算法建立的数据分析模型与实际运动情况基本符合,可以为设计开发适用于市场的可穿戴防近视监测设备提供技术指导。
其他文献
学位
目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,在智能交通、无人驾驶、机器人自主导航、灾害或损伤检测等很多应用领域内发挥着关键作用。基于深度学习技术的目标检测算法通常都是在现有公开的大型通用数据集上训练完成,而这些数据集大多是针对自然场景下的稀疏目标,小目标样本数量较少,并且小尺度目标的分辨率较低,在经多次下采样后的小目标信息会进一步减少,使得这些优秀算法对小尺度目标检测的效果不是太好。本次课题是在
学位
墙纸产业在过去的几十年里从无到有,市场规模快速增长,诞生了很多实力强劲的墙纸生产企业。然而过去几年,这种市场快速增长的情况正在发生转变,市场增量正在日趋放缓,竞争变得越来越激烈,原本粗放的生产需求管理方式正面临严峻的挑战。面对企业产品库存高企的情况,如何对产品进行精细化、信息化管理,成为企业管控产品库存的重要问题之一。针对以上问题,本文首先对墙纸行业企业产品库存积压的原因进行分析,发现目前墙纸生产
学位
学位
学位
学位
学位
移动机器人是人类步进智能化社会的重要产物,集多学科为一体的智能体,随着社会生产力的发展,移动机器人广泛应用到各个领域。一方面,以实现多传感器有效融合来使机器人适用于多种复杂场景,是移动机器人走向智能化的必要前提,另一方面,实现自主导航更是移动机器人自主化完成任务的基础。本课题以移动机器人为实验平台,展开对里程计、IMU和激光雷达不同传感器运动模型,以及点云匹配、地图构建和传感器融合关键技术研究与应