主要观点总结
本文描述了一个利用人工智能模型进行自动坐姿识别的实践案例。作者遇到孩子坐姿不正确的问题，考虑使用编程技术自动化监督坐姿。在调研过程中，作者发现智谱的GLM-4V-Flash大模型适用于高效的单一图像理解，便将其应用于坐姿识别App的开发。文章详细介绍了开发过程，包括申请账号、创建API Key、安装智谱SDK等步骤，并提到了核心逻辑的实现。最后，作者对开发过程进行了总结，并建议人们关注大模型在图像处理方面的应用，发掘更多场景，提升工作效率和生活品质。
关键观点总结
关键观点1: 孩子坐姿问题引发对自动化监督的需求。
作者遇到孩子坐姿不正确的问题，希望通过编程技术自动化监督坐姿。
关键观点2: 调研过程中发现智谱的GLM-4V-Flash大模型适用于坐姿识别。
作者通过搜索和询问朋友发现了GLM-4V-Flash大模型，并测试了其对于坐姿识别的准确性。
关键观点3: 开发坐姿识别App的过程及核心逻辑。
作者详细描述了开发坐姿识别App的过程，包括申请账号、创建API Key、安装智谱SDK等步骤，并介绍了核心逻辑的实现方式。
关键观点4: 对开发过程的总结和关于大模型的建议。
作者总结了整个开发过程，并建议人们关注大模型在图像处理方面的应用，发掘更多场景，提升工作效率和生活品质。
文章预览
孩子上学以后，就遇到了一个很难缠的问题：坐姿不正确。 看书还好，做作业的时候不是头趴下去，就是身子歪歪扭扭的。 买了专门的儿童学习桌椅和那种防止低头的支架，都不管用。 苦口婆心地摆事实讲道理：正处于身体生长发育的关键期，长期不良的坐姿对脊柱健康有着严重的影响。 孩子很理解，但是坚持一会儿就忘了，恢复自己最“舒服”的坐姿。把我逼得经常大声训斥：头抬起来！坐直！ 但是父母也不能这么一直盯着，总得想想办法。 0 1 自动坐姿识别 作为程序员，必定要发挥编程的优势，把监督坐姿这件事儿给自动化了。 先上网搜了一下，发现早在2019年，北邮已经有人申请了专利《一种基于深度学习的人体坐姿实时监视方法和系统》: 将拍摄的人体坐姿图像实时输入至核心处理器中；核心处理器将接收到的人体坐姿图像作为输入
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