[发明专利]一种学生智能桌面及坐姿评价方法

权利要求书

1.一种学生智能桌面的坐姿评价方法，学生智能桌面包括桌面(1)，其特征在于，还包括可翻转智能检测板(2)、控制单元(17)、语音模块(18)、无线通信模块(20)、电源模块(19)、可翻转挡书板(8)和支撑结构(3)，其中，可翻转智能检测板(2)通过第一连接轴(16)设置在桌面(1)上方，可翻转挡书板(8)的通过第二连接轴(9)设置在桌面(1)的下方；所述控制单元(17)与可翻转智能检测板(2)连接，实现系统检测、显示、输入输出和指示功能；语音模块(18)与控制单元(17)连接，用于将控制单元(17)输出的文字信息转换为语音信息；无线通信模块(20)与控制单元连接，实现远程数据传输；电源模块(19)为控制单元(17)、可翻转智能检测板(2)、语音模块(18)、无线通信模块(20)供电；所述支撑结构(3)包括支撑杆(22)、支撑底座(23)和凹槽(24)，凹槽(24)位于支撑底座(23)上，支撑杆(22)一端与桌面底部连接，另一端设置在凹槽(24)内，所述支撑底座(23)通过第三连接轴(26)与桌面(1)连接；所述可翻转智能检测板(2)包括传感器模块和触摸液晶屏(13)；传感器模块用于检测人体距离、是否有人及环境声音信息，并传送至控制单元；触摸液晶屏(13)用于显示系统信息，接收用户的输入信号；所述传感器模块包括人体红外传感器和声音传感器，以及4个飞行时间传感器模块(12)，人体红外传感器和声音传感器分别用于判断桌前是否有人以及该用户是否准备学习，4个飞行时间传感器(12)用来检测该用户与桌面距离是否在合理范围，通过此三种传感器的融合数据判断系统是否进入工作模式；其特征在于，所述坐姿评价方法包括飞行时间传感器工作模式的自动选择和坐姿评价；其中

基于多传感器信息融合技术的飞行时间传感器工作模式自动选择，步骤如下：

(1)采集多组包括声音传感器、人体红外传感器、4个飞行时间传感器的数据，并对其进行滤波和求均值；

(2)将6个传感器数据送入神经网络融合系统，神经网络采用3层前馈误差反向传播网络，并根据规则进行学习，采用自适应学习速率和附加动量法相结合的BP学习算法，得出用户准备学习的概率Q；同时将4个飞行时间传感器数据送入模糊逻辑推理系统，先利用隶属函数将输入模糊化为3级，即根据距离划分3级，输出模糊化为2级，即根据使用可能性划分2级，再根据给出的模糊规则进行推理，最后采用重心法去模糊化，得到飞行时间传感器使用概率Q_i，i＝1,2,3,4；

(3)分析用户准备学习概率Q和飞行时间传感器使用概率Q_i，当Q大于0.5且Q_i大于0.5，第i号飞行时间传感器投入使用，否则不投入使用，从而确定飞行时间传感器的工作模式，若仅有一个飞行时间传感器投入使用，则系统按规则会自动将另一个邻近的传感器投入使用，保证至少两个飞行时间传感器投入使用；

坐姿评价步骤如下：

(1)连续采集多组投入使用的飞行时间传感器的数据；

(2)确定用户坐姿的模糊评价指标集合U和用户坐姿的评价结果集合V，取U＝{检测距离1，检测距离2，距离差值}，V＝{坐姿有误，坐姿正确}；

(3)确定检测距离1和检测距离2的论域为0-200cm，语言值为小、中、大，距离差值的论域为0-200，语言值为小、大，用户坐姿的评价结果Y，论域为[0,1]；

(4)确定推理规则，并根据规则进行模糊逻辑推理，得出用户坐姿评价的模糊结果；

(5)根据重心法去模糊化，求取坐姿结果Y，当Y大于0.5时表示坐姿正确，否则坐姿有误。

2.根据权利要求1所述的学生智能桌面的坐姿评价方法，其特征在于：人体红外传感器和声音传感器设置于可翻转智能检测板(2)下方；4个飞行时间传感器(12)水平均匀分布在可翻转智能检测板(2)上方。

3.根据权利要求1所述的学生智能桌面的坐姿评价方法，其特征在于：所述可翻转智能检测板(2)还包括总电源开关(11)，用于系统的电源控制。

4.根据权利要求1所述的学生智能桌面的坐姿评价方法，其特征在于：所述可翻转智能检测板(2)还包括按键模块(15)，用于用户对阅读距离和休息时间间隔参数的设置以及传感器工作模式选择。