基于计算机视觉与机器学习的课堂坐姿智能监测与预警系统

摘要：随着信息技术的发展，长时间坐姿对健康的影响逐渐受到关注，特别是在学生群体中。本文提出了一种基于计算机视觉和机器学习的学生坐姿监测与预警系统。该系统利用摄像头捕捉学生坐姿，分析面部关键点的角度和距离，实时评估坐姿，并使用随机森林模型进行分类。系统具备实时语音提醒功能，能在不良坐姿持续超过一定时间时发出警告。

作者：Bob(原创)

硬件配置

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

项目概述

随着信息技术的迅速发展，长期不良坐姿对健康的影响逐渐引起广泛关注，尤其是在教育环境中的学生群体。针对这一问题，本文提出了一种基于计算机视觉与机器学习的学生坐姿智能监测与预警系统。该系统通过摄像头实时捕捉学生坐姿，利用面部关键点的角度和距离特征进行坐姿质量评估。

系统采用随机森林分类器对提取的特征进行处理，从而对坐姿进行分类，判断其为“良好坐姿”或“不良坐姿”。当系统检测到不良坐姿持续超过设定的时间阈值时，会自动触发语音提醒功能，提示学生及时调整坐姿。此外，系统还支持对历史数据进行分析与可视化，生成关于学生和班级的坐姿统计信息，为教育管理者提供健康管理决策支持。

实验结果表明，所提出的系统能够高效、准确地进行实时坐姿检测和反馈，并在健康管理中具有较高的实用性，为学生的坐姿健康管理提供了有效的技术手段。

系统设计

系统设计基于计算机视觉与机器学习，通过摄像头捕捉学生坐姿并实时分析，利用随机森林模型分类坐姿质量，同时提供语音提醒与历史数据分析功能，支持健康管理决策。

图1 系统整体流程图

运行展示

运行login.py

图2 注册界面

图3 注册提示-完整填写注册信息

图4 注册-显示填写密码

图5 注册-账号创建成功

图6 登录界面

图7 登录成功

图8 登录记住密码

图9 用户名和密码错误

图10 系统主界面

图11 学生信息录入

图12 录入学生信息

图13 faces文件夹保存采集的人脸图像

图14 采集当前画面的人脸

图15 良好坐姿

图16 不良坐姿

图17 第一次检测超过10秒，语音提示

图18 第一次检测超过10秒，语音提示，后面再超过10秒，文字提示

图19 未检测到人体

图20 数据分析-饼图

图21 数据分析-直方图

图22 数据分析-雷达图

图23 数据分析-时间趋势图

图24 数据分析-班级统计柱状图

图25 数据分析-综合记录管理

图26 数据分析-学生良好坐姿表现排名

图27 数据分析-导出结果

图28 数据分析-删除