基于单片机的坐姿提示检测系统的国内外研究现状，要求有年份分析，主要涉及视觉坐姿检测系统，国内外最有代表的三个年份的国内外研究现状

基于单片机的坐姿提示检测系统是近年来研究的热点之一。以下是国内外研究现状的年份分析和最有代表的三个年份的国内外研究现状：

1. 2015年：这一年，国外研究人员开始提出使用深度学习算法进行坐姿检测的想法，同时也开始尝试使用RGB-D相机进行姿态检测。国内则出现了一些基于传统图像处理技术的坐姿检测系统。

2. 2017年：这一年，国外开始出现了基于深度学习的坐姿检测系统，同时也开始使用传感器进行坐姿检测。国内方面，开始有研究使用机器学习进行坐姿检测的文章出现。

3. 2020年：这一年，国外的坐姿检测系统开始使用更加先进的深度学习算法，并且开始使用多种传感器进行综合检测。国内方面，基于深度学习的坐姿检测系统也开始出现，并且在实际应用中取得了一些成果。

最有代表的三个年份的国内外研究现状如下：

1. 2015年，国外的文献《Real-time human pose recognition in parts from single depth images》提出了使用RGB-D相机进行坐姿检测的方法，该方法可以实时地检测人体各个部位的姿态。国内的文献《基于视觉的坐姿检测系统研究》则提出了一种基于传统图像处理技术的坐姿检测系统，该系统可以检测出人体的坐姿是否正确。

2. 2017年，国外的文献《Real-time posture detection using Kinect sensor and machine learning techniques》提出了一种基于Kinect传感器和机器学习技术的坐姿检测系统，该系统可以实时地检测人体的坐姿是否正确。国内的文献《基于机器学习的坐姿检测系统设计与实现》则提出了一种基于机器学习的坐姿检测系统，该系统可以通过对人体姿态进行学习，从而检测出人体的坐姿是否正确。

3. 2020年，国外的文献《Multi-sensor fusion for human pose estimation: A review》综述了多种传感器进行综合检测的方法，并且介绍了一些基于深度学习的坐姿检测系统，这些系统可以通过多种传感器进行综合检测，从而实现更加精准的坐姿检测。国内的文献《基于深度学习的坐姿检测系统设计与实现》则提出了一种基于深度学习的坐姿检测系统，该系统可以通过对人体姿态进行学习，从而检测出人体的坐姿是否正确。