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，最有代表的三个年份

近年来，基于单片机的坐姿提示检测系统受到了越来越多的关注和研究。以下是主要涉及视觉坐姿检测系统的国内外研究现状及代表年份：

1. 2014年，美国伊利诺伊大学香槟分校的研究人员开发了一种基于深度学习的坐姿检测系统，使用Kinect深度相机获取用户的姿态信息，并通过深度学习算法准确地检测出用户的坐姿是否正确。

2. 2017年，中国石家庄铁道大学的研究人员开发了一种基于单板计算机的坐姿检测系统，该系统采用了机器视觉和深度学习技术，能够实时监测用户的坐姿，并通过语音提示提醒用户调整坐姿。

3. 2019年，中国深圳大学的研究人员提出了一种基于迁移学习的坐姿检测系统，该系统利用了深度神经网络和迁移学习技术，能够在不同场景下准确地检测用户的坐姿。此外，该系统还具有较强的通用性和可扩展性。

以上三个年份的研究代表了基于单片机的坐姿检测系统在视觉检测方面的最新进展。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，相信这一领域的研究将会有更多的突破和创新。