视觉姿态监测通过分析图像中的人体姿态、动作和行为状态，为健康康复、运动训练、安全生产及人机交互等应用提供技术可能。将研究模型用于真实场景，需要相应的成像与计算硬件，形成可以运行、观察和验证的系统。
本项目依托北京科技大学科研团队的基础研究成果，由企业、科研团队与蜂鸟创新共同开展应用研发。
AI坐姿监测技术的核心是“人体姿态估计”（Human Pose Estimation, HPE），即通过识别人体关键点，重建人体骨架，再结合算法来判断姿势是否正确或存在异常。因此，其端侧应用依赖于高质量的图像输入及硬件本地存算能力，以确保监测实时性、准确性与系统可靠性。 同时，面向消费级市场的规模化应用还需充分考虑系统成本控制要求，以实现技术可行性与商业可行性的统一。
为满足模型算法对端侧硬件能力的需求，蜂鸟创新硬件研发团队设计了基于Rockchip RV1126芯片的硬件方案。该SoC带有四核Cortex-A7 CPU及NPU单元，配合高速内存和eMMC本地存储，可支持AI模型本地推理，实现快速实时响应。为保证高质量的图像输入，我们还为系统定制了高分辨率、大视场角、低畸变的摄像头模组。
软件方面，模型可实时检测头部姿态、躯干和上肢姿态，供分析算法调用；此外，蜂鸟创新和北科大科研团队还创新性地将眼动追踪算法融入到系统中，进一步提升了分析结果准确性。
该技术方案有效解决了端侧AI应用在计算性能、响应速度和数据精度等方面的关键需求，为技术落地提供了重要硬件基础。
目前，该系统已完成概念验证样机的设计研发工作，进入用户场景实证实验阶段。下一阶段，该系统将以AI智能硬件终端产品的形态实现市场化应用，为消费者带来创新性的智能体验。
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