【源码】基于Arduino和Python的智能坐垫坐姿检测系统

项目简介

此项目是基于Arduino和Python的智能坐垫姿态检测项目。通过柔性压力传感器阵列检测用户坐姿的压力分布，借助深度学习模型对坐姿进行识别与分类。项目涵盖硬件和软件两部分，硬件利用Arduino读取传感器数据并经蓝牙发送到PC，软件采用Python进行数据处理和模型推理。

项目的主要特性和功能

1. 运用柔性压力传感器阵列检测用户坐姿压力分布。
2. 借助蓝牙实现Arduino与PC间的数据通信。
3. 用Python处理接收到的数据，并可视化展示压力分布图。
4. 采用深度学习模型（如MobileNet V3）对压力分布图进行姿态分类。
5. 具备模型训练和预测功能，支持多种姿态识别。
6. 可视化展示预测结果，包含热力图等。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

通过pip安装必要的Python库，如PyTorch、OpenCV等。

2. 硬件设备连接与配置

连接Arduino设备与PC，保证蓝牙通信正常。配置传感器阵列与Arduino的连接。

3. 运行上位机代码

运行upper文件夹中的Python代码，包括blue_tooth.py、dataset.py、drawer.py和main.py。确保蓝牙连接正常，数据接收与处理正常。

4. 模型训练（可选）

运行train.py进行模型训练。按需调整配置参数，如学习率、批次大小等。

5. 姿态检测

运行主程序（如main.py），通过可视化界面展示压力分布图，并进行姿态识别与分类。

注意事项

1. 确保硬件设备连接正确，驱动程序安装完整。
2. 根据实际需求调整代码中的配置参数，如蓝牙设备地址、数据集路径等。
3. 若进行模型训练，确保数据集格式正确，并调整训练参数以适应任务需求。
4. 在实际使用中，可能需根据具体场景对代码进行优化和调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】