基于树莓派的坐姿监测

### 使用树莓派实现坐姿检测的方法

#### 一、项目准备阶段
为了在树莓派上构建一个有效的坐姿识别系统，前期准备工作至关重要。这包括开发环境的选择与搭建。

- **开发平台选择**

开发工作可以在PC端的PyCharm中进行初步编写测试，在此期间可以利用更强大的计算资源来加速模型训练或算法调试过程[^1]。

- **目标设备配置**

需要确保树莓派已安装适当的操作系统，并根据所使用的库的要求调整Python版本至3.7以上以便支持`mediapipe`等依赖项正常运作。

#### 二、软件组件集成

该系统集成了多个重要的开源技术和库：

- **图形界面设计**

利用`PyQt5`及其配套工具`QT Designer`创建直观易用的人机交互界面，遵循MVC架构模式使得UI布局更加清晰简洁。

- **姿态估计核心功能**

`MediaPipe`被选定为姿势追踪的主要手段之一，相较于其他方案如OpenPose来说具有更低的学习成本和技术门槛。

- **数据持久化管理**

数据存储方面选择了轻量级的关系型数据库SQLite3用于保存必要的用户偏好设置或其他应用状态信息。

#### 三、关键技术点解析

##### 坐姿判定机制

通过分析由摄像头捕捉到的画面中的关键骨骼节点位置关系定义不同的坐姿类别；当检测到异常情况时触发相应的预警措施，比如播放提示音或者发送电子邮件通知给指定联系人。

import cv2
import mediapipe as mp
from PyQt5.QtCore import QThread, QTimer

class PoseDetection(QThread):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    def run(self):
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        with mp.solutions.pose.Pose(min_detection_confidence=0.5,
                                    min_tracking_confidence=0.5) as pose:
            while True:
                success, image = cap.read()
                results = pose.process(image)

                # 进行坐姿判断逻辑...
                
                if not good_posture(results):  # 自定义函数good_posture()用来评估当前体态是否良好
                    play_warning_sound()       # 如果发现不良坐姿则发出警告声音
                    
                self.msleep(1000//30)          # 控制帧率
                
def main():
    app = QApplication(sys.argv)
    
    detector_thread = PoseDetection()
    timer = QTimer(detector_thread)
    timer.timeout.connect(lambda: None)  # 只是为了保持线程活跃
    
    detector_thread.start()
    sys.exit(app.exec_())

if __name__ == '__main__':
    main()