LSP-YOLOは、座りっぱなしの行動が増加する中で、姿勢に関する健康問題に対応するために開発された軽量の単一段階ネットワークです。従来の方法は侵襲的センサーや二段階プロセスに依存しており、計算負荷が高く、リアルタイム性能が制限されています。LSP-YOLOはYOLOv11-Poseからインスパイアされており、部分畳み込み（PConv）と類似度を意識した活性化モジュール（SimAM）を統合しています。このネットワークは、特徴抽出能力を維持しつつ計算コストを削減するために、Light-C3k2という軽量モジュールを設計しました。認識ヘッドでは、重要点をポイントワイズ畳み込みを通じて直接姿勢クラスにマッピングし、効率的な融合を実現しています。5000画像を含むデータセットを用いてトレーニングを行い、最小モデルのLSP-YOLO-nは94.2％の精度を達成しました。LSP-YOLOは、スマート教室やリハビリテーション、人間とコンピュータのインタラクションに適した高効率かつ軽量な設計が特徴です。