CN107028427A - 新型的自动智能调节的睡眠***的传感方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了新型的自动智能调节的睡眠***的传感方法,用于测量人躺在床垫上时床垫下面的压力值对应人体承压值,所述***包括弹性缓冲层、压力传感器阵列***和数据处理模块;所述压力传感阵列***用于测量所述弹性缓冲层下表面的压力,经过传感配套电路经过总线协议连接主控板实时的获得每一个传感网络传感数据;所述数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值,从而测得人体压力分布;再结合Haar特征、模式识别进行身体轮廓识别、身体部位识别、睡姿识别。
Description
技术领域
本发明涉及智能床领域,特别是涉及一种智能床的人体压力分布测量***和测量方法及人体身体轮廓识别、身体部位识别、睡姿识别等特征识别。
背景技术
在普通的家居床大多数是简单的机械结构,不能测量一些压力数据,帮助人们改善睡眠质量,随着智能时代的到来,人们日常使用的床需要进一步的技术改进,加上自动化的功能,以便用户获得更好的体验,提高睡眠质量,以饱满的精神投入到工作、生活中。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种人体压力分布测量***和测量方法及人体身体轮廓识别、身体部位识别、睡姿识别等特征识别,以解决目前难以获得人体压力分布的数据问题。
解决本发明的技术问题所采用的技术方案是:一种人体压力分布测量***,用于测量人躺在床垫上时床垫下面的压力值对应人体承压值,所述***包括弹性缓冲层、压力传感器阵列***和数据处理模块;所述压力传感阵列***用于测量所述弹性缓冲层下表面的压力,经过传感配套电路经过总线协议连接主控板实时的获得每一个传感网络传感数据;所述数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值,从而测得人体压力分布。
优选地,所述弹性缓冲层包括乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层或布层。
优选地,所述数据处理模块通过一主控模块与一自调节支撑单元连接;所述主控模块接收所述数据处理模块传送的数据,并根据所述数据控制所述自调节支撑单元的高度。
优选地,所述自调节支撑单元为支撑凸起;所述支撑凸起受所述主控模块的控制,通过电机驱动调节自身高度。
解决本发明的技术问题所采用的技术方案是:提供一种人体压力分布测量方法,所述方法包括:当人躺在弹性缓冲层的上表面的时候,压力传感阵列***得到弹性缓冲层的下表面的压力分布;建立所述弹性缓冲层的上表面的压力和下表面的压力一一对应的映射关系,通过上表面的点压力对下表面的映射,再加上弹性缓冲层的弹性形变补偿,建立上下表面的映射矩阵;通过所述映射矩阵,通过所述压力传感阵列***得到在人躺在弹性缓冲层时,弹性缓冲层上表面的压力,也就得到了在人躺在弹性缓冲层时人的各个部分所受到压力。
优选地,所述弹性缓冲层包括乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层或布层。
优选地,所述压力传感阵列***用于测量所述弹性缓冲层下表面的压力,经过传感配套电路经过总线协议连接主控板实时的获得每一个传感网络传感数据;通过数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值,从而测得人体压力分布及人体压力值图谱。
优选地,所述人体身体轮廓识别利用人体压力值图谱进行Haar特征识别,通过Haar特征识别描绘人体轮廓。
优选地所述身体部位识别利用臀部模板对人体轮廓遍历操作,的到臀部位置,所述臀部位置结合人体工程学得到人体各个部位的位置。
优选地所述睡姿识别利用身体各个部位重心分布,结合肩部的压力的集中程度,通过建立训练库检测识别,进行平侧躺等睡姿判断。
相对于现有技术,本发明能测量一些人体压力分布数据,如身体承压值分布,脊椎高度,结合人体工程学算法得到弹性缓冲层各个部位健康的软硬度,然后通过电机调节各个部位床垫的高度,改善人的睡眠质量,实现健康睡眠。
附图说明
图1是本发明的压力测量***的示意图;
图2是本发明的压力测量***在承压时候的示意图;
图3是本发明的压力测量***在建立床垫上下压力数据映射的示意图;
图4是本发明的压力测量***在建立床垫上下压力数据映射的另一示意图;
图5是床上面的压力值与床下传感器压力的映射关系图;
图6是将用户视为连续的质量块且把该连续的质量块离散化的示意图;
图7是将压力数据离散化的示意图;
图8是本发明的Haar特征的特征向量;
图9是本发明的臀部定位模板。
具体实施方式
本发明涉及新型的自动智能调节的睡眠***的传感算法。本发明人体压力分布测量***和方法是用于测试人躺着时身体的受压分布的测量方法及人体身体轮廓识别、身体部位识别、睡姿识别等特征识别,该测量方法主要应用于身体承压测量;该测量***包括一个弹性缓冲层、压力传感器阵列***及数据处理模块。如图1所示。该弹性缓冲层是一层弹性物质,用来弹性缓冲层的上面的压力。该电机***用来改变床垫的软硬度。
该压力传感阵列***经过传感配套电路经过总线协议连接主控板可以实时的获得每一个传感网络传感数据。该弹性缓冲层包括但不限于乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层、布层等。
在床架的使用过程中,每一排的高度会有变化,如图2所示。
本测量方法主要用于测量在不同的高度,人躺在床垫上时,床垫上方的压力和下方的压力的一一映射关系。为方便说明,以下用排状区域为例进行描述,实际技术方案包含排状、点状、块状等多种区域形式。
1、传感数据的映射关系的获取
1)建立床垫上下压力数据的映射,如图3所示:
第一步、将10kg的重物放在床垫的各个位置,各排处于不同高度时,记录各个传感器的数据,建立单个重物在各个位置到传感网络的映射关系;
第二步、将多个重物多种重量(1~20kg)、各种相对位置摆放,在各排处于不同高度时,并记录底部传感器数据,建立多个重物对底层传感网络数据的映射关系,如图4所示;最终得到床垫上方的压力到下方的压力的一一映射关系。在各排的床架的高度不同时,该映射关系F有差异,即映射关系P各排高度(h1、h2、h3、h4、h5、h6、h7、h8、h9、h10、h11),如图5所示。
2)人体压力数据的获取
当用户躺在弹性缓冲层上时,可以将用户视为连续的质量块,把这个连续的质量块离散化,如图6所示,在这里将压力数据离散化,如图7所示。将压力分成方块化,每一个方块内的压力等效为一个方形的质点的压力,得到一个压力谱图。每一个图像的像素点的值代表该区域的压力值。
由第一步得到的弹性缓冲层的上表面各个分布点的压力和下表面各个分布点的压力具有一个一一对应的映射关系。即在对应的位置上弹性缓冲层上表面的压力值为An(上面离散化的压力图谱),弹性缓冲层下表面的压力值为Bn,An和Bn有如下的一个关系:即B=PA;
其中,B1……Bn是弹性缓冲层下表面的压力值;A1……An是弹性缓冲层上表面的压力值。
对映射矩阵P,对应每一排床骨架的高度排列不同,映射矩阵P不同。主要是前后两排的高度差对当排的压力传感影响。当某一排的高度比前排或者后排的高度高时,该排底部的传感网络对床垫上面人体压力的传感对应映射比例会提高,当某一排的高度比前排或者后排的高度低时,该排底部的传感网络对床垫上面人体压力的传感对应映射比例会降低,例如图2中左边第二排的比第一排和第三排的高度都要高,其对应的床垫上到床垫下映射矩阵P里面对应的系数P22增大。否则则对应的系数将变小。
针对不同种床垫,不同种高度,本发明将进行数十万、数百万次测试,不断地的实验,然后经过自己设计的弱分类器级联,进行人工智能学习,最终确定这个映射矩阵和每一排高度以及和相邻排的高度查P=F(h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,h9,h10,h11,Δh1,Δh2,Δh3,Δh4,Δh5,Δh6,Δh7,Δh8,Δh9,Δh10,Δh11,)和h1、h2、h3、h4、h5、h6、h7、h8、h9、h10、h11以及之间的高度差是一一映射关系。
由于弹性缓冲层的上表面各个分布点的压力和下表面各个分布点的压力具有一个一一对应的映射关系,所以矩阵P是一个满秩矩阵。所以存在以下关系,即A=P^(-1)B;
通过这个映射就可以通过弹性缓冲层下面的压力测量值B得到弹性缓冲层上表面的压力测量值,即人体的实际压力值A。由于不同种类的弹性缓冲层对应的矩阵P和P^(-1)是不一样的,因此通过修改矩阵P可以适用不同的弹性缓冲层。
3)对人体压力值图谱A进行特征识别:基于Haar特征进行人体睡眠时的特征识别,包括轮廓识别,部位识别,睡姿识别,脊椎高度识别。
如图8所示,Haar特征:选取类Haar特征中基本的8种边缘特征模板Haar特征模板结构,其中8种边缘特征模板包括表示笔画“横”的水平结构模板2种——字符上端的“横”笔画和下端的“横”笔画,表示笔画“竖”的垂直结构模板2种——字符左边的“竖”笔画和字符右边的“竖”笔画;表示笔画“撇”的左斜45°结构模板2种——字符左上方“撇”笔画和字符右下方“撇”笔画,表示笔画“捺”的右斜45°结构模板2种——字符左下方“捺”笔画和字符右上方“捺”笔画;分别用以表示字符笔画结构中的横、竖、撇和捺结构;;逐像素计算这8种类Haar特征结构的特征:
fk(i,j)=Σp∈{1,2,...,p}ωp·F(rp)
式中p∈{1,2,...,P}表示该类Haar特征由P个矩形构成,ωp表示第p个矩形的权值(-1,+1),取黑色矩形的权值为+1,白色矩形的权值为-1,RSum(rp)是第p个矩形rp内所有像素压力值之和。
当对应模板内的Haar特征结构的特征值大于预设值之后,则在对应的位置描述笔划结构。
通过Haar特征识别人体的压力值图谱的边界确认,通过确定人体压力值图谱的边界确定人睡眠时的轮廓。
4)通过压力的轮廓和臀部模板进行臀部识别。采取如图9的模板对整个压力值图谱采用遍历操作,将压力值图谱上的值和模板上对应的值相乘后求和,和值最大的位置为臀部的位置。在经过阈值二极化、中值滤波、空洞填充等算法对臀部的位置进行细化调整。
在得到臀部的位置之后,在根据人体工程学特征确定其他部位。再结合压力值图谱,得到身体各个位置的位置及承压值分布。
5)平侧躺识别:通过不同人体、不同睡姿,在不同床垫上的大量数据测试,建立平侧躺数据训练库,训练分类器,具体方法如下:1、建立样本空间,在平躺和侧躺情形下分别建立正样本和负样本。2、训练分类器。3、利用训练好的分类器进行目标检测。检测识别后,通过平侧躺时身体各个部位重心分布,结合肩部的压力的集中程度进行平侧躺等睡姿判断。
本发明还提供一种可用于上述设备的使用方法:该使用方法是在人躺在弹性缓冲层的上表面的时候,传感***可以得到弹性缓冲层的下表面的压力分布,由于弹性缓冲层的上表面的压力和下表面的压力具有一个一一对应的映射关系,通过这个上表面的点压力对下表面的映射,再加上弹性缓冲层的弹性形变补偿,可精确的上下表面的映射矩阵。通过这个映射矩阵,可以通过这个该传感***得到在人躺在弹性缓冲层时,弹性缓冲层上表面的压力,也就得到了在人躺在弹性缓冲层时人的各个部分所受到压力。
一种人体压力分布测量方法,人体压力分布测量方法主要用于在自适应智能调节床架各排的高度不一致时,人体躺在床垫上时,床垫下面的压力值对应人体承压值的传感方法。2、传感方法所涉及***包括弹性缓冲层、压力测量装置和位于所述弹性缓冲层下方的支撑件。3、传感方法主要用于所述数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值。4、所述传感器为压力传感器阵列。5、所述弹性缓冲层包括乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层和布层中的至少一种。6、所述支撑件包括多个可独立调节高度的自调节支撑单元;或者由多个可独立调节高度的自调节支撑单元构成。7、所述数据处理模块通过主控模块与所述自调节支撑单元连接;所述主控模块接收所述数据处理模块传送的数据,并根据所述数据控制所述自调节支撑单元的高度。8、所述自调节支撑单元为支撑凸起;所述支撑凸起受所述主控模块的控制,通过电机驱动调节自身高度。9、将弹性缓冲层下表面各个分布点的压力还原为弹性缓冲层上表面各个分布点的压力,测得人体压力分布,可以更加精确地测得人体压力分布,进而得到用户睡眠参数。10、建立一个人体在床垫上的压力图谱,并应用视频处理中膨胀及腐蚀算法对压力图谱进行处理。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种人体压力分布测量***,用于测量人躺在床垫上时床垫下面的压力值对应人体承压值,其特征在于:所述***包括弹性缓冲层、压力传感器阵列***和数据处理模块;所述压力传感阵列***用于测量所述弹性缓冲层下表面的压力,经过传感配套电路经过总线协议连接主控板实时的获得每一个传感网络传感数据;所述数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值,从而测得人体压力分布;再结合Haar特征、模式识别进行身体轮廓识别、身体部位识别、睡姿识别。
2.根据权利要求1所述的人体压力分布测量***,其特征在于:所述弹性缓冲层包括乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层或布层。
3.根据权利要求1所述的人体压力分布测量***,其特征在于:所述数据处理模块通过一主控模块与一自调节支撑单元连接;所述主控模块接收所述数据处理模块传送的数据,并根据所述数据控制所述自调节支撑单元的高度。
4.根据权利要求3所述的人体压力分布测量***,其特征在于:所述自调节支撑单元为支撑凸起;所述支撑凸起受所述主控模块的控制,通过电机驱动调节自身高度。
5.一种人体压力分布测量方法,其特征在于,所述方法包括:
当人躺在弹性缓冲层的上表面的时候,压力传感阵列***得到弹性缓冲层的下表面的压力分布;
建立所述弹性缓冲层的上表面的压力和下表面的压力一一对应的映射关系,通过上表面的点压力对下表面的映射,再加上弹性缓冲层的弹性形变补偿,建立上下表面的映射矩阵;
通过所述映射矩阵,通过所述压力传感阵列***得到在人躺在弹性缓冲层时,弹性缓冲层上表面的压力,也就得到了在人躺在弹性缓冲层时人的各个部分所受到压力。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:所述弹性缓冲层包括乳胶层、弹簧层、凝胶层、记忆棉层、棉花层或布层。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:床架处于不同高度时,其映射关系和床架的各个位置的高度有函数映射关系。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:所述压力传感阵列***用于测量所述弹性缓冲层下表面的压力,经过传感配套电路经过总线协议连接主控板实时的获得每一个传感网络传感数据;通过数据处理模块利用所述弹性缓冲层的下表面各个分布点的压力与上表面各个分布点的压力的一一对应的映射关系,将所述数字信号还原成所述弹性缓冲层上表面各个分布点的压力值,从而测得人体压力分布。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:选取类Haar特征中基本的8种边缘特征模板Haar特征模板结构,其中8种边缘特征模板包括表示笔画“横”的水平结构模板2种——字符上端的“横”笔画和下端的“横”笔画,表示笔画“竖”的垂直结构模板2种——字符左边的“竖”笔画和字符右边的“竖”笔画;表示笔画“撇”的左斜45°结构模板2种——字符左上方“撇”笔画和字符右下方“撇”笔画,表示笔画“捺”的右斜45°结构模板2种——字符左下方“捺”笔画和字符右上方“捺”笔画;分别用以表示字符笔画结构中的横、竖、撇和捺结构;;逐像素计算这8种类Haar特征结构的特征:
fk(i,j)=Σp∈{1,2,...,p}ωp·F(rp)
式中p∈{1,2,...,P}表示该类Haar特征由P个矩形构成,ωp表示第p个矩形的权值(-1,+1),取黑色矩形的权值为+1,白色矩形的权值为-1,RSum(rp)是第p个矩形rp内所有像素压力值之和;
当对应Haar特征结构的特征值大于预设值之后,则在对应的位置描述笔划结构。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于:通过在压力值图谱上描述的笔划确定人体轮廓。
11.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:进行臀部特征定位的方法为:
采用模板对整个压力值图谱采用遍历操作,分别计算其模板特征:
Fo(i,j)=Σp∈{1,2,...,p}ωp·F(rp)
式中p∈{1,2,...,P}表示该模板由P个矩形构成,ωp表示第p个矩形的权值(0,+1),取黑色矩形的权值为+1,白色矩形的权值为0,RSum(rp)是第p个矩形rp内所有像素压力值之和;
遍历操作完成后,对应模板内的模板特征值最大的区域为臀部的位置。
12.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于:结合人体工程学理论,定位身体各个部位头、颈、肩、腰、臀、腿的位置。
13.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:通过不同人体、不同睡姿,在不同床垫上的大量数据测试,建立平侧躺数据训练库,训练分类器,进行目标检测识别后,结合臀部压力比例、肩部的压力比例、身体各个部位的中心分布进行平侧躺的判断。
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