一种智能调节人与屏幕距离的装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种智能调节人与屏幕距离的装置及方法。所述装置包括显示屏以及连接的摄像传感器、伸缩机械臂、图像识别模块、疲劳检测模块、信号处理模块和驱动电机控制器；伸缩机械臂与摄像传感器相连接，所述驱动电机控制器用于控制伸缩机械臂的伸缩移动；所述图像识别模块用于识别屏幕前人的存在状态，将识别后的结果传入驱动电机控制器中；所述疲劳检测模块用于识别人体特征与行为方式，判断用户是否处于疲劳状态；所述驱动电机控制器接收图像识别模块和疲劳检测模块传回的信号，在内置程序的作用下控制伸缩机械臂的动作。的作用下控制伸缩机械臂的动作。

【技术实现步骤摘要】
一种智能调节人与屏幕距离的装置及方法


[0001]本专利技术涉及一种显示屏支架，具体的说，是涉及一种可以智能调节人与屏幕距离的显示屏支架。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断提高，电脑、电视等电子设备普遍存在于人们日常生活中，成为人们对于外界信息进行学习了解的主要媒介，因此对于电脑、电视等设备的安装与伸缩移动成为了人们的一种需求。市面上的调节屏幕的装置都是将屏幕安装在固定的安装架上，只能通过人手动去小幅度的调节屏幕的位置，并没有机械装置能自动的伸缩调节屏幕的前后位移。因此，目前迫切需要研制出一种智能调节人与屏幕距离的装置及方法，其可以方便的对于屏幕自动调节水平方向的前后位移，并实时的检测人的存在状态和姿态特征，以实现智能的移动。

技术实现思路

[0003]为了解决
技术介绍
中所提到的技术问题，本专利技术提供一种智能调节人与屏幕距离的装置及方法，可有效解决当前市面上的支架全都是手动调节的问题，有效解放人的双手，进而提高人们的工作效率。
[0004]本专利技术的技术方案是：该种智能调节人与屏幕距离的装置，包括显示屏以及连接的摄像传感器、伸缩机械臂、图像识别模块、疲劳检测模块、信号处理模块和驱动电机控制器。伸缩机械臂与摄像传感器相连接，所述驱动电机控制器用于控制伸缩机械臂的伸缩移动；所述图像识别模块用于识别屏幕前人的存在状态，将识别后的结果传入驱动电机控制器中；所述疲劳检测模块用于识别人体特征与行为方式，判断用户是否处于疲劳状态；所述驱动电机控制器接收图像识别模块和疲劳检测模块传回的信号，在内置程序和信号处理模块的作用下控制伸缩机械臂的动作。
[0005]其中，所述驱动电机控制器，包括数字舵机11、第一串口舵机12和第二串口舵机13；数字舵机11采用MG995型号数字舵机，第一串口舵机12和第二串口舵机13均采用MG996R型串口电机；驱动电机控制器的中央处理器以时钟脉冲信号长度控制舵机的运动；数字舵机11同时控制第一串口舵机12和第二串口舵机13；所述两个串口舵机用于控制所述伸缩机械臂的动作，数字舵机11用于实现对所述伸缩机械臂的方向调节。
[0006]所述伸缩机械臂，包括底座1、定位座2、旋转台3、主机械臂第一机械臂4、主机械臂第二机械臂5、三角转片6、副机械臂7、第一连杆8，曲柄9、旋转齿轮14、第二连杆15以及第三连杆16。
[0007]所述底座1与定位座2嵌合，数字舵机11位于底座1中，所述数字舵机中含有可编程逻辑芯片，根据设定的程序向第一串口舵机12、第二串口舵机13发送PWN控制信号。
[0008]所述旋转台3与主机械臂第一机械臂4相扣接，旋转台3左右两侧分别设置第一串口舵机12和第二串口舵机13，两个串口舵机通过电线与数字舵机11连接；第一串口舵机12
用于控制主机械臂第一机械臂4的运动与角度，同时通过电流和电压信号为数字舵机提供反馈信号。
[0009]所述主机械臂第一机械臂4在远离所述旋转台的一端与三角转片6连接；第二串口舵机13用于控制主机械臂第二机械臂5的运动与角度；主机械臂第二机械臂5与曲柄9相连；所述曲柄9上端通过轴承和第一连杆8铆合，通过曲柄9带动第一连杆8运动。
[0010]所述三角转片6有两端分别和副机械臂7、第三连杆16铰接，三角转片6用于调整角度以保证副机械臂7与第三连杆16在运动过程中平稳伸缩显示器10；所述副机械臂7和第二连杆15远离三角转片6的一端与显示器10相扣合以调整显示器方向。
[0011]所述图像识别模块，在内置程序的作用下按照如下模式工作：采用预训练好的VGG16卷积神经网络，判断出现在摄像头前的是人还是其他物体，一旦确定出现在摄像头前的是人，将摄像头实时采集的图像在后台处理成尺寸为128像素128像素的图像，共16384个像素点，如果被识别用户面部所占尺寸大于30像素30像素或大于900个像素点，将对摄像头前的用户进行面部监测，激活疲劳检测模块中的面部疲劳检测部分；如果被识别用户面部所占尺寸小于30像素30像素或小于900个像素点，将对摄像头前的用户进行全身/半身监测，激活疲劳检测模块中的全身/半身疲劳检测部分；确定好激活相对应的疲劳检测模块后，按照拉普拉斯边缘检测理论对环境的明暗度进行判断，即在后台将尺寸为128像素128像素的图像转换为灰度图，对该灰度图用33的拉普拉斯算子进行卷积得到边缘检测图并对边缘检测图计算方差，当边缘检测图的方差大于600时定义环境此时为明亮状态，当边缘检测图的方差小于600时定义环境此时为黑暗状态；将激活模块信息和环境明暗信息构建成一个矩阵后传入疲劳检测模块。
[0012]所述疲劳检测模块由LSTM长短记忆神经网络+GAN对抗神经网络和OpenCV+OpenPose两部分组成，其中LSTM长短记忆神经网络+GAN对抗神经网络为疲劳检测模块中的面部疲劳检测部分，OpenCV+OpenPose为疲劳检测模块中的全身/半身疲劳检测部分；所述疲劳检测模块在内置程序的作用下按照如下模式工作。
[0013]当疲劳检测模块接收到图像识别模块传回的面部检测激活信息和环境明亮信息矩阵时，只激活LSTM长短记忆神经网络对使用者面部的68个关键点进行观察，首先对眼部关键点进行眨眼计数，通过比对眨眼频率和图像帧数的关系建立疲劳判别公式，作为第一疲劳判断，其次对嘴部关键点进行定位，根据嘴部张合程度判断用户是否在打哈欠并记录打哈欠时长，作为第二疲劳判断，最后对头部关键点进行定位，以下巴这一部位的关键点为法线点建立中垂线，计算人脸与中垂线的夹角作为第三疲劳判断；当疲劳检测模块接收到图像识别模块传回的面部检测激活信息和环境黑暗信息矩阵时，此时激活GAN对抗神经网络，基于预训练好的生成模型恢复五官细节，将摄像头所获得的低质量人脸数据复原为高质量图像，再利用LSTM长短记忆神经网络对使用者面部的68个关键点进行上述疲劳判断；当疲劳检测模块接收到图像识别模块传回的全身/半身检测激活信息时，激活OpenCV+OpenPose部分，将输入的实时图像经过卷积神经网络提取1个头部关键点S1，2个肩部关键点S2、S3，2个手踝关键点S4、S5，2个胯部关键点S6、S7，2个膝关节关键点S8、S9和2个脚踝关键点S10、S11，将头部关键点S1和肩部关键点S2、S3的欧氏距离作为第一疲劳判断，头部关键点S1和手踝关键点S4、S5的欧氏距离作为第二疲劳判断，2个膝关节关键点S8、S9的曼哈
顿距离作为第三疲劳判断；最终将是否疲劳的状态分为两类，将疲劳赋值为1，不疲劳赋值为0，再将该疲劳信息以1或0的信号方式传递给所述信号处理模块。
[0014]所述信号处理模块，用来接收由图像识别模块和疲劳检测模块所传递回来的1或0的信号并将其转化为驱动电机控制器可读的驱动电信号，命令驱动电机控制器进入工作状态。
[0015]本专利技术具有如下有益效果：当用户不在屏幕前工作或观看时，所述智能调节屏幕的机械装置不处于工作状态，伸缩机械臂处于休眠状态；当图像识别模块和疲劳检测模块监测到用户出现在屏幕前工作或观看时，所述智能调节屏幕本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能调节人与屏幕距离的装置，包括显示屏以及连接的摄像传感器，其特征在于：所述装置还包括伸缩机械臂、图像识别模块、疲劳检测模块、信号处理模块和驱动电机控制器；伸缩机械臂与摄像传感器相连接，所述驱动电机控制器用于控制伸缩机械臂的伸缩移动；所述图像识别模块用于识别屏幕前人的存在状态，将识别后的结果传入驱动电机控制器中；所述疲劳检测模块用于识别人体特征与行为方式，判断用户是否处于疲劳状态；所述驱动电机控制器接收图像识别模块和疲劳检测模块传回的信号，在内置程序和信号处理模块的作用下控制伸缩机械臂的动作；其中，所述驱动电机控制器，包括数字舵机（11）、第一串口舵机（12）和第二串口舵机（13）；数字舵机（11）采用MG995型号数字舵机，第一串口舵机（12）和第二串口舵机（13）均采用MG996R型串口电机；驱动电机控制器的中央处理器以时钟脉冲信号长度控制舵机的运动；数字舵机（11）同时控制第一串口舵机（12）和第二串口舵机（13）；所述两个串口舵机用于控制所述伸缩机械臂的动作，数字舵机（11）用于实现对所述伸缩机械臂的方向调节；所述伸缩机械臂，包括底座（1）、定位座（2）、旋转台（3）、主机械臂第一机械臂（4）、主机械臂第二机械臂（5）、三角转片（6）、副机械臂（7）、第一连杆（8）、曲柄（9）、旋转齿轮（14）、第二连杆（15）以及第三连杆（16）；所述底座（1）与定位座（2）嵌合，数字舵机（11）位于底座（1）中，所述数字舵机中含有可编程逻辑芯片，根据设定的程序向第一串口舵机（12）、第二串口舵机（13）发送PWN控制信号；所述旋转台（3）与主机械臂第一机械臂（4）相扣接，旋转台（3）左右两侧分别设置第一串口舵机（12）和第二串口舵机（13），两个串口舵机通过电线与数字舵机（11）连接；第一串口舵机（12）用于控制主机械臂第一机械臂（4）的运动与角度，同时通过电流和电压信号为数字舵机提供反馈信号；所述主机械臂第一机械臂（4）在远离所述旋转台的一端与三角转片（6）连接；第二串口舵机（13）用于控制主机械臂第二机械臂（5）的运动与角度；主机械臂第二机械臂（5）与曲柄（9）相连；所述曲柄（9）上端通过轴承和第一连杆（8）铆合，通过曲柄（9）带动第一连杆（8）运动；所述三角转片（6）有两端分别和副机械臂（7）、第三连杆（16）铰接，三角转片（6）用于调整角度以保证副机械臂（7）与第三连杆（16）在运动过程中平稳伸缩显示器（10）；所述副机械臂（7）和第二连杆（15）远离三角转片（6）的一端与显示器（10）相扣合以调整显示器方向；所述图像识别模块，在内置程序的作用下按照如下模式工作：采用预训练好的VGG16卷积神经网络，判断出现在摄像头前的是人还是其他物体，一旦确定出现在摄像头前的是人，将摄像头实时采集的图像在后台处理成尺寸为128像素128像素的图像，共16384个像素点，如果被识别用户面部所占尺寸大于30像素30像素或大于900个像素点，将对摄像头前的用户进行面部监测，激活疲劳检测模块中的面部疲劳检测部分；如果被识别用户面部所占尺寸小于30像素30像素或小于900个像素点，将对摄像...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘维凯，赵晏斌，张浩，段天奇，白婷婷，
申请(专利权)人：东北石油大学，
类型：发明
国别省市：