本文將手把手教你構建智能坐姿檢測系統，結合目標檢測與姿態估計技術，實現不良坐姿的實時識別與預警

 

### 一、項目背景與價值

現代人每天平均坐姿時間超過8小時，不良坐姿會導致：
- 脊椎壓力增加300%
- 頸椎病發病率提升45%
- 腰椎間盤突出風險增加60%

本系統通過計算機視覺技術實時監測坐姿狀態，對駝背、側傾、前傾等不良姿勢進行智能識別和預警。相較于傳統傳感器方案，我們的視覺方案具有非接觸、低成本、易部署的優勢。

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### 二、技術方案設計

系統采用雙階段檢測架構：
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1. YOLOv8目標檢測 → 人體定位（截取ROI）
2. HRNet姿態估計 → 關鍵點檢測（17個關節點）
3. 坐姿分析算法 → 關鍵點空間關系計算
4. OpenCV可視化 → 實時渲染檢測結果
```

創新點設計：
- **動態ROI裁剪**：基于檢測框的自適應擴展算法
- **姿態平滑處理**：EMA濾波消除關鍵點抖動
- **三