"本项目研究非接触式人体智能感知系统，研究成果可应用于升降桌、升降台、学习桌等智能办公产品。
主要内容包括：
1）构建低成本、非接触式的感知系统。提高数据质量，研究数据处理和增强算法，并用于获取三维人体坐站姿态信息及面部特征信息。
2）人体坐站姿态和人体面部表情的智能计算算法。基于质量有限的数据，研究高可靠、高性能的坐站姿态识别算法、面部特征提取算法和异常情绪分析算法；
3）基于低成本芯片的边缘计算技术。在有限成本的约束下，构建核心计算系统，实现识别算法的部署，并保证其性能和效率。
4）构建姿态数据集和人体面部情绪数据集。研究人体坐站姿态和情绪异常的标准。
技术指标:
1、硬性指标
1）在日常办公学习环境下，16种以上人体姿态、7种典型表情的识别准确率大于95%；
2）人体姿态、表情的检测与判断时间小于500ms；
3）所设计的部件达到产业化要求
选择性指标
2、硬件成本不大于300元/套

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