量化坐姿:一个计算机视觉和可穿戴传感器 (姿势实验室) 的试点可行性研究,使用一个人偶模型

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 职业健康 职业健康 职业健康
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 在办公室工作中长时间静止的姿势会导致严重的肌肉骨问题.
• 目前的姿势评估方法可能是繁的,缺乏实时反.
• 早期发现不良姿势对于预防慢性疾病至关重要.

研究的目的:

• 推出姿势实验室,这是一个基于工作场所的新型系统,用于监测员工的姿势.
• 为了评估系统在测量正常头部姿势 (NHP) 和正常头部姿势 (NHP) 中的准确性. 前进的头部姿势 (FHP) 和胸部位.
• 展示该系统在肌肉骨健康方面早期干预的潜力.

主要方法:

• 通过网络摄像头使用ArUco标记器利用计算机视觉测量椎骨 (CA) 和肩膀角度 (SA).
• 采用可穿戴的加速度计传感器,通过倾斜角测量胸部位.
• 开发了基于Web的用户界面和桌面应用程序,以及用于数据管理的RESTful API.

主要成果:

• 经过标准的2D运动分析,证明了FHP和形的中高至非常高的相关性 (r=0.607-0.992).
• 显示了高至非常高的相关性 (r=0.748-0.809) 对于NHP和正常胸脊的测量.
• 所有相关性都是统计学上显著的 (p < .01) 使用皮尔森相关性.

结论:

• 姿势实验室系统是评估办公室工作者的关键姿势参数的有效和可靠工具.
• 该系统促进客观的姿势评估,并支持主动的肌肉骨健康管理.
• 它使组织能够实施早期干预策略,并减少与姿势有关的伤害的发生率.