项目介绍

这是一款嵌入式设备，利用 i.MX RT1040 芯片和深度学习算法，实时监测用户的疲劳指数。设备通过摄像头捕捉用户面部表情，分析其坐在位置上的时间，以生成实时疲劳指数并以曲线形式展示，同时提供历史疲劳日历功能。

创意方向介绍

1. 实时监测：通过高频率图像采集和处理，实时跟踪用户的面部表情与身体姿态。
2. 深度学习分析：基于面部表情识别，坐姿检测以及用户持续工作的时间等为输入的深度学习模型，计算出疲劳指数。
3. 数据可视化：将疲劳指数以曲线图形式展示，并记录每日的综合疲劳指数，提供历史数据分析。

技术路线

1. 硬件选择
2. • 主控芯片：i.MX RT1040 (Arm Cortex-M7 @600MHz)
   • 摄像头模块：选择一款适合嵌入式应用的低功耗摄像头，支持视频流输出。
   • 显示屏：OLED或LCD屏幕，用于显示实时疲劳指数和历史数据。
2. 软件架构
3. • 深度学习框架：可以选择 TensorFlow Lite Micro，能够在嵌入式平台上运行优化后的深度学习模型。
3. 数据采集
4. • 实时采集摄像头图像，进行图像预处理，包括缩放、归一化等步骤。
   • 通过图像处理算法提取面部特征，识别面部表情（如疲劳、专注、放松等）。
4. 疲劳指数计算
5. • 表情识别：利用训练好的深度学习模型，分析面部表情，确定疲劳状态。
   • 综合计算：根据表情识别结果和坐姿时间，计算出实时疲劳指数。
5. 数据存储与可视化
6. • 使用 闪存存储每日疲劳指数，便于后续查询。
   • 将历史数据以曲线图形式展示，用户可选择日期查看过去的疲劳指数变化。
6. 用户交互
7. • 设计简单的按钮或触摸屏界面，供用户查看和设置参数。
   • 提供疲劳指数的提示功能，例如，当检测到高疲劳指数时，曲线会显示颜色表征为红色提示用户。

创意总结

结合了现代深度学习技术与嵌入式系统，旨在为用户提供便捷的疲劳监测解决方案。通过实时数据采集和分析，帮助用户更好地管理工作状态，提升工作效率和健康水平。