基于卡尔曼滤波融合算法的实时坐姿检测方法

本发明公开了基于卡尔曼滤波融合算法的实时坐姿检测方法，包括：S1、通过摄像头实时采集用户坐姿视频流；S2、使用MediaPipe姿态估计框架提取视频流中的人体33个关键点坐标；S3、对所述关键点坐标应用卡尔曼滤波算法进行平滑处理，抑制关键点抖动；S4、基于滤波后的关键点坐标，计算躯干弯曲角度和颈椎前倾角度；S5、根据预设阈值联合判定用户是否处于驼背状态，若任一角度超过阈值则判定为驼背；S6、通过交互界面实时反馈坐姿状态。本发明通过轻量化Mediapipe姿态估计算法，引入动态滤波技术进行优化，部署至常见的嵌入式设备实现非接触式移动式人体坐姿监测，有效解决舒适度低，测量误差大，高延时的问题。