Аннотация
Введение 4
1 Анализ возможностей 6
1.1 Анализ существующих решений 6
1.2 Определение правильной осанки 7
1.3 Функциональные возможности 7
1.4 Характеристики приложения 8
1.5 Модель предметной области 8
2 Проектирование 10
2.1 Выбор инструментов разработки 10
2.2 Выбор языка разработки 10
2.3 Выбор инструмента для разработки пользовательского интерфейса 11
2.4 MediaPipe 11
2.5 Используемые библиотеки 13
2.6 Структурная организация проекта 13
2.7 Архитектурный подход MVI 15
2.8 Алгоритм анализа осанки 17
2.9 Математические методы анализа положения тела 20
2.9.1 Евклидово расстояние 20
2.9.2 Угол наклона относительно вертикали 21
2.9.3 Угол между векторами 22
2.9.4 Определение угла обзора 23
2.9.5 Относительное изменение расстояния между точками 25
2.10 Метод применения компенсации 26
3 Реализация 28
3.1 Использование MediaPipe для анализа положения тела 28
3.2 Хранение данных 30
3.2.1 Хранение данных сессий 30
3.2.2 Хранение настроек 31
3.3 Работа с уведомлениями 33
3.4 Процесс анализа осанки 35
3.4.1 Калибровка положения тела 35
3.4.1.1 Структура калибровочных данных 38
3.4.1.2 Формирование модели калибровки 40
3.4.2 Адаптивный метод анализа с учетом угла обзора 41
3.4.3 Компенсация угла крена устройства 45
3.4.3.1 Принцип работы системы компенсации крена 45
3.4.3.2 Получение данных о положении устройства через датчики Android 45
3.4.4 Фильтрация с применением фильтра Калмана 47
3.4.4.1 Реализация фильтра Калмана 48
3.4.4.2 Настройка параметров фильтра для различных измерений 49
3.4.5 Управление сессиями мониторинга 50
3.5 Визуализация и анализ статистики мониторинга 52
Заключение 56
Список использованных источников и литературы 57
Приложение 60
В современном обществе значительная часть людей ежедневно проводит множество часов в сидячем положении, работая за компьютером, используя мобильные устройства или занимаясь учебными занятиями. Развитие цифровых технологий и повсеместное распространение смартфонов привели к тому, что люди часто наклоняются над экранами, не контролируя положение своего тела. В результате неправильная осанка становится серьезной проблемой, влияющей на здоровье и общее самочувствие.
По данным исследований, более 70% офисных работников испытывают дискомфорт, связанный с нарушением осанки, включая боли в шее и спине, мышечное напряжение и усталость [1]. Длительное сохранение неправильного положения тела может привести к хроническим заболеваниям опорно-двигательного аппарата, снижению продуктивности и ухудшению качества жизни. Однако исследования также показывают, что осознанный контроль осанки и своевременные корректирующие действия помогают значительно снизить риски развития таких проблем и улучшить общее самочувствие [2]. Регулярный мониторинг осанки и выполнение корректирующих упражнений позволяют не только избежать болевых ощущений, но и повысить концентрацию, уменьшить усталость и снизить вероятность возникновения долговременных нарушений позвоночника.
Врачи и специалисты рекомендуют регулярно контролировать осанку, выполнять корректирующие упражнения и использовать специальные устройства для поддержки позвоночника. Однако не всегда возможно следить за своей осанкой самостоятельно, а применение громоздких корректоров не всегда удобно в повседневной жизни. В связи с этим актуальным становится вопрос разработки удобного и доступного решения, способного автоматически отслеживать положение тела и предупреждать пользователя о необходимости исправления осанки.
Таким решением является разработка мобильного приложения для мониторинга осанки, которое использует камеру и технологии искусственного интеллекта для анализа положения тела в реальном времени. Приложение не требует ношения дополнительных устройств и позволяет пользователям эффективно контролировать свою осанку в повседневной жизни. В случае отклонения от правильного положения программа подает сигнал — через вибрацию, звуковое оповещение или уведомление, помогая своевременно исправить осанку и предотвратить возможные проблемы со здоровьем. Таким образом, предложенное приложение является современным и удобным инструментом для профилактики нарушений осанки, доступным каждому пользователю.
Цель данной работы - разработать мобильное приложение для мониторинга осанки пользователя в реальном времени. Для достижения данной цели были сформулированы следующие задачи:
1) проанализировать существующие решения;
2) определить возможности приложения;
3) спроектировать приложение;
4) разработать приложение.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы было разработано Android-приложение для мониторинга осанки пользователя в реальном времени.
В процессе работы над проектом были проанализированы существующие решения для мониторинга осанки, сформулированы функциональные возможности и характеристики приложения. Была спроектирована система и реализованы все запланированные возможности, включая мониторинг осанки в реальном времени, индивидуальную калибровку, гибкую систему уведомлений и анализ статистики. Таким образом, были полностью выполнены поставленные задачи
На данный момент приложение находится в первой версии и готово к использованию. В дальнейшем планируется расширение функциональности и добавление новых возможностей, таких как: персонализированные рекомендации по улучшению осанки, экспорт статистики и детальный анализ изменений осанки в течение дня.
В перспективе, после реализации дополнительных возможностей, планируется распространение приложения через основные платформы цифровой дистрибуции - Google Play Store и RuStore.
В ходе работы над проектом были усовершенствованы знания в области компьютерного зрения с использованием MediaPipe, работы с сенсорами Android, а также с современным фреймворком для построения пользовательского интерфейса - Jetpack Compose и архитектурным подходом MVI.
