研究背景
随着互联网、物联网、ICT、大数据、人工智能产业的大力发展，由于互联网产业的性质，越来越多的人开始长时间的在办公室工作，长此以往引发的坐姿健康问题也慢慢开始被人们关注。在人体坐姿识别和监测领域一直以来都是研究的重点，对于人体坐姿识别方法的研究在青少年预防近视和脊柱健康问题、改善成年人坐姿以及坐轮椅的康复者的恢复治疗中可以发挥重要的作用。
因此，某高校学生发表了与之相关的论文。接下来，让我们借助这篇论文，一同深度剖析问题。
实验设计
1. 传感器参数与放置
传感器感测尺寸：直径40mm，量程 10kg；
传感器数量： 16个。
传感器初始放置：4×4 阵列，划分为 4 个生理区域。
2. 试验方案
数据采集：4 名测试者，5 种坐姿（前倾、后倾、左倾、右倾、正常），每种坐姿采集 30s（60 个数据点）。
数据分析：将压力数据转为时间序列后，提取最具辨别性的「shapelet 子序列」，好比从语音中抓住关键词，再用随机森林、SVM 、KNN等算法分类。
实验设备
结果与讨论
1.初始用 16 个传感器组成 4×4 阵列，通过算法，淘汰数据重复的传感器，最终优化为 12 个非阵列式布局，成本降低 25%。
2.随机森林算法因「集成学习」优势，能捕捉多维度压力特征，成为最优解。
研究结论
这项研究首次实现「传感器布局优化 + 时间序列特征提取」的双技术融合：
硬件层面：用 12 个传感器达到传统 16 个的监测效果，成本与精度平衡；
算法层面：shapelet 转换 + 随机森林的组合，将坐姿识别准确率推至行业领先的 99%；
场景层面：为智慧办公、校园健康管理提供「无感监测」解决方案，让科技真正服务于久坐人群。