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，国内外近可能多年份分析

近年来，基于单片机的坐姿提示检测系统得到了广泛的研究和应用。以下是国内外近几年相关研究的简要分析：

1.国内研究现状：

（1）基于深度学习的坐姿检测

深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，也在坐姿检测方面取得了很大的进展。2017年，中国科学技术大学的研究人员提出了一种基于深度学习的人体姿态估计方法，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

（2）基于图像处理的坐姿检测

图像处理技术在坐姿检测方面也得到了广泛的应用。2018年，哈尔滨工业大学的研究人员提出了一种基于图像处理的坐姿姿态识别方法，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

（3）基于传感器的坐姿检测

传感器技术在坐姿检测方面也得到了广泛的应用。2019年，清华大学的研究人员提出了一种基于压力传感器的坐姿检测系统，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

2.国外研究现状：

（1）基于深度学习的坐姿检测

深度学习在坐姿检测方面也得到了广泛的应用。2017年，美国麻省理工学院的研究人员提出了一种基于深度学习的人体姿态估计方法，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

（2）基于图像处理的坐姿检测

图像处理技术在坐姿检测方面也得到了广泛的应用。2018年，英国伯明翰大学的研究人员提出了一种基于图像处理的坐姿姿态识别方法，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

（3）基于传感器的坐姿检测

传感器技术在坐姿检测方面也得到了广泛的应用。2019年，德国慕尼黑工业大学的研究人员提出了一种基于压力传感器的坐姿检测系统，可以实现对人体坐姿的检测和识别。

综上所述，基于单片机的坐姿提示检测系统的研究主要涉及视觉坐姿检测系统、基于传感器的坐姿检测系统等方面。在国内外研究中，深度学习和图像处理技术得到了广泛的应用。同时，基于传感器的坐姿检测系统也有不少的应用实例。