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

视觉坐姿检测系统是一种基于计算机视觉技术的坐姿检测方法，可以利用摄像头等设备对人体坐姿进行实时监测和分析，从而提供坐姿提示和改善建议。目前，国内外已有不少研究人员在这一领域开展了相关研究工作。

以下是国内外最有代表性的三个年份：

1. 2013年：该年，国内研究人员提出了一种基于Kinect传感器的坐姿检测系统，能够实时监测用户的坐姿状态，并根据用户的坐姿给出相关提示。该系统具有较高的准确性和实用性，被广泛应用于办公场所、学校等场合。同时，国外的研究人员也开始关注这一领域，提出了一些基于视觉的坐姿检测方法。

2. 2016年：该年，国内外的研究人员都在坐姿检测技术上取得了重要进展。国内研究人员提出了一种基于深度学习的坐姿检测方法，该方法能够在不同环境下实现高效且准确的坐姿检测。同时，国外的研究人员也提出了一些新的坐姿检测技术，如基于人体关键点检测的方法和基于姿态估计的方法等。

3. 2019年：该年，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的坐姿检测方法成为了研究热点。国内外的研究人员都提出了一些新的基于深度学习的坐姿检测算法，如基于卷积神经网络的方法和基于循环神经网络的方法等。同时，一些商业公司也开始关注这一领域，推出了一些坐姿检测产品和服务，如Fitbit的坐姿提醒功能和Ergotron的坐姿监测系统等。