CN109984749A - 姿态识别床品及姿态识别方法 - Google Patents
姿态识别床品及姿态识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109984749A CN109984749A CN201910224129.3A CN201910224129A CN109984749A CN 109984749 A CN109984749 A CN 109984749A CN 201910224129 A CN201910224129 A CN 201910224129A CN 109984749 A CN109984749 A CN 109984749A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- capacitance
- sensor
- electrode
- gesture recognition
- bed necessaries
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 239000004020 conductor Substances 0.000 claims abstract description 30
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims description 85
- 239000002356 single layer Substances 0.000 claims description 49
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 28
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 19
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 16
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 7
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 6
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 239000011810 insulating material Substances 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 7
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 210000001217 buttock Anatomy 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 206010028347 Muscle twitching Diseases 0.000 description 1
- 230000035508 accumulation Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 230000003860 sleep quality Effects 0.000 description 1
- 230000036578 sleeping time Effects 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- 238000009941 weaving Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1113—Local tracking of patients, e.g. in a hospital or private home
- A61B5/1115—Monitoring leaving of a patient support, e.g. a bed or a wheelchair
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6891—Furniture
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Invalid Beds And Related Equipment (AREA)
Abstract
本申请揭示了一种姿态识别床品及姿态识别方法,其中姿态识别床品包括床品本体和信号采集模块,所述床品本体内包括多个电容传感器,多个所述电容传感器分别与所述信号采集模块电连接;多个所述电容传感器沿人体躺卧的方向,在所述床品本体内按照第一预设排列方式排布;各所述电容传感器内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极,各所述采用柔性可延展导电材料制成的电极与所述人体躺卧的方向平行,各所述电容传感器互不接触。本申请能够准确地检测对应区域的人体覆盖信息,大大提高姿态识别的准确率。
Description
技术领域
本申请涉及传感技术领域,具体涉及一种姿态识别床品及姿态识别方法。
背景技术
每个人一天中约有四分之一到三分之一的时间是睡眠时间,关于睡眠质量的监测的需求越来越高,如监测用户睡眠过程中的姿态是否舒适、用户是否长时间某个部位受力等。此外,对于一些特定人群,如老人、小孩等还需要预警跌落风险。因此,对于用户在床品上的姿态类型的监控非常有必要。目前市面上有一些智能床垫,通过在床垫上设置压力传感器,监测覆盖其上的人体的重力,根据受压的压力传感器的位置来判断人体的状态类型。但是由于在睡眠过程中人体和床垫紧密接触,床垫的弹性支撑层(如海绵等)在人体的压力之下会产生变形,设置于床垫内部的压力传感器则会随之产生较大位移,导致智能床垫检测到的受压位置的误差较大,根据受压位置解析得到的人体姿态类型结果往往并不准确。
发明内容
本申请的目的为提供一种姿态识别床品及姿态识别方法,旨在解决现有技术中,无法准确识别人体在床品上的姿态的问题。
本申请提出了一种姿态识别床品,包括床品本体和信号采集模块,所述床品本体内包括多个电容传感器,多个所述电容传感器分别与所述信号采集模块电连接;多个所述电容传感器沿人体躺卧的方向,在所述床品本体内按照第一预设排列方式排布;各所述电容传感器内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极,各所述采用柔性可延展导电材料制成的电极与所述人体躺卧的方向平行,各所述电容传感器互不接触。
进一步地,所述电容传感器包括单层电容传感器,所述单层电容传感器的电极为一层,记为第一电极;所述单层电容传感器的第一电极电连接交流电源。
进一步地,所述床品本体还包括上层织物,所述上层织物沿垂直于人体躺卧的方向,设置于所述第一电极上方,所述上层织物的厚度小于预设厚度阈值。
进一步地,所述电容传感器包括双层电容传感器,所述双层电容传感器的电极为两层,记为第二电极和第三电极,所述第二电极和所述第三电极相对设置;所述双层电容传感器的第二电极和第三电极分别连接直流电源;所述双层电容传感器在沿垂直于人体躺卧的方向,从上到下依次包括所述第二电极、弹性支撑层和所述第三电极,所述第二电极采用柔性可延展导电材料制成,所述弹性支撑层采用柔性可延展绝缘材料制成,所述第三电极采用导电材料制成。
进一步地,所述第三电极采用柔性可延展导电材料制成。
进一步地,所述电容传感器还包括单层电容传感器,所述单层电容传感器的电极为一层,记为第一电极;所述单层电容传感器的第一电极电连接交流电源;所述单层电容传感器和所述双层电容传感器沿人体躺卧的方向,在所述床品本体内按照第二预设排列方式交错排布。
进一步地,所述姿态识别床品还包括控制器,所述控制器与所述床品本体电连接;所述控制器上还连接有信号处理模块、显示模块和无线通信模块。
本申请还提出了一种姿态识别方法,使用上述的姿态识别床品,包括:
实时监测各个所述电容传感器的电容值;
判断是否至少有一个所述电容传感器的电容值发生变化;
若是,则将电容值发生变化的电容传感器记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息;
根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型。
进一步地,所述电容传感器的类型包括单层电容传感器和双层电容传感器,所述将电容值发生变化的电容传感器记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息的步骤,包括:
分别判断电容值发生变化的各个所述电容传感器的类型;
若为所述单层电容传感器,则将电容值发生变化的各个所述单层电容传感器记为第一受压传感器,获取各所述第一受压传感器的第一电容变化信息;若为所述双层电容传感器,则将电容值发生变化的各个所述双层电容传感器记为第二受压传感器,获取各所述第二受压传感器的第二电容变化信息。
进一步地,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤,包括:
根据各所述第一受压传感器的第一电容变化信息,判断所述姿态识别床品上是否有人体;
若是,则根据各所述第二受压传感器在所述姿态识别床品上的位置,得到所述人体在所述姿态识别床品上的覆盖区域,以及根据各所述第二受压传感器的第二电容变化信息,得到所述覆盖区域内的受力分布信息;
解析所述覆盖区域内的受力分布信息,获得所述覆盖区域内的各个受力峰值信息;
将所述覆盖区域和各所述受力峰值信息,在预设的姿态类型数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述受力覆盖图对应的姿态类型,其中,所述姿态类型数据库中存储了各基准姿态类型,以及各所述基准姿态类型对应的基准覆盖区域、基准受力峰值位置之间的映射关系。
进一步地,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤后,包括:
判断所述人体的姿态类型是否发生变化;
若是,则获取所述人体的姿态类型的连续变化信息;
将所述连续变化信息在预设的活动企图数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述人体的活动企图,其中,所述活动企图数据库中存储了各活动企图对应的姿态类型的基准连续变化信息。
本申请的有益效果:
本申请的姿态识别床品及姿态识别方法,通过在床品本体内设置多个电容传感器,各个电容传感器内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极;在人体覆盖时的重力作用下,采用柔性可延展导电材料制成的电极,跟随姿态识别床品的下陷发生形变,在垂直方向下沉,在水平方向发生一定延展,电容传感器的中心位置在水平方向不会发生大幅位移;当人体离开时,重力作用消失,则电容传感器的电极在垂直方向和水平方向均恢复至初始未形变状态。多个电容传感器沿人体躺卧的方向呈列阵分布,每个电容传感器分别感应对应区域的人体覆盖信息,从而可以得到人体在姿态识别床品上的覆盖区域,根据覆盖区域的图像进行人体姿势的识别。采用柔性可延展导电材料的电极,使得电容传感器的中心位置在水平方向不会发生大幅位移,从而能够准确地检测对应区域的人体覆盖信息,大大提高姿态识别的准确率。
附图说明
图1是本申请一实施例的姿态识别床品的剖面结构示意图;
图2是本申请一实施例的姿态识别床品的电容传感器分布的平面结构示意图;
图3是本申请一实施例的单层电容传感器的结构示意图;
图4是本申请一实施例的双层电容传感器的结构示意图;
图5是本申请又一实施例的双层电容传感器的结构示意图;
图6是本申请又一实施例的姿态识别床品的电容传感器分布的平面结构示意图;
图7是本申请一实施例的姿态识别床品的结构示意框图;
图8是本申请一实施例的姿态识别方法的流程示意图。
附图标记:
1:床品本体;2:信号采集模块;10:电容传感器;101:单层电容传感器;102:交流电源;1011:第一电极;3:上层织物;111:双层电容传感器;112:直流电源;1111:第二电极;1112:弹性支撑层;1113:第三电极。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
另外,在本申请中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本申请要求的保护范围之内。
参照图1和图2,本申请提供的一种姿态识别床品,包括床品本体1和信号采集模块2,所述床品本体1内包括多个电容传感器10,多个所述电容传感器10分别与所述信号采集模块2电连接;多个所述电容传感器10沿人体躺卧的方向,在所述床品本体1内按照第一预设排列方式排布;各所述电容传感器10内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极,各所述采用柔性可延展导电材料制成的电极与所述人体躺卧的方向平行,各所述电容传感器10互不接触。
本实施例中,上述姿态识别床品用于支撑人体,一般在内部设有弹性支撑层,例如海绵、弹簧、橡胶等,包括如枕头、床垫、靠垫等,不仅可以应用于床上,也可广泛应用于如沙发、座椅等。床品本体1内分布多个电容传感器10,多个电容传感器10沿人体躺卧的方向按照第一预设排列方式排布,相邻的两个电容传感器10不相接触,互相绝缘。当有人体覆盖时,上述姿态识别床品会因为受力而下陷,由于电容传感器10的电极采用柔性可延展导电材料制成,则电极在人体重力作用下在垂直方向下沉,在水平方向发生一定延展,电容传感器10的中心位置在水平方向不会发生大幅位移;当人体离开时,重力作用消失,则电容传感器10的电极在垂直方向和水平方向均恢复至初始未形变状态。采用柔性可延展导电材料的电极,使得电容传感器10的位置在水平方向不会发生大幅位移,能够准确地检测对应区域的人体覆盖信息,大大提高姿态识别的准确率。具体地,上述柔性可延展导电材料优选导电海绵,导电海绵的导电有效期长,且不受温度和湿度的影响,具有很好的柔性和强延展性。
当有人体覆盖时,电容传感器10的电容信号发生变化,每个电容传感器10分别独立地检测其上是否有人体覆盖。每个电容传感器10将各自的电容信号分别独立地传输给信号采集模块2。这样当有人体覆盖时,通过信号采集模块2采集的各个电容传感器10的电容变化,可以得到人体在上述姿态识别床品上的覆盖区域。再对覆盖区域的图像进行识别,可以进一步得出人体的姿态类型,包括如侧卧、仰躺、坐姿等。进一步地,通过持续检测人体在上述姿态识别床品上的姿态类型,根据连续的姿态类型变化,可以识别出人体的活动企图,包括如上床、起床、翻身、抽搐、离床等,例如通过检测到人体颈部离床、背部离床、腰部离床的一系列动作,则可以识别出人体的起床企图。
上述第一预设排列方式可以根据具体使用需求来设置。在床品本体1内可以均匀阵列分布;也可以在不同区域按照不同的密度进行设置,如在床品本体1的中间区域以第一密度进行分布,在床品本体1的边缘区域以第二密度进行分布,可以将第二密度设置成大于第一密度,通过床品本体1的边缘区域的电容传感器10来重点监控人体跌落风险。各个电容传感器10在不相互接触的前提下,单个电容传感器10的电极面积越小,相邻电容传感器10的间隔越近,则对人体的覆盖区域的图像绘制越精细和准确。
本实施例的姿态识别床品,通过在床品本体1内设置多个电容传感器10,各个电容传感器10内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极;在人体覆盖时的重力作用下,采用柔性可延展导电材料制成的电极,跟随姿态识别床品的下陷发生形变,在垂直方向下沉,在水平方向发生一定延展,电容传感器10的中心位置在水平方向不会发生大幅位移;当人体离开时,重力作用消失,则电容传感器10的电极在垂直方向和水平方向均恢复至初始未形变状态。多个电容传感器10沿人体躺卧的方向呈列阵分布,每个电容传感器10分别感应对应区域的人体覆盖信息,从而可以得到人体在姿态识别床品上的覆盖区域,根据覆盖区域的图像进行人体姿势的识别。采用柔性可延展导电材料的电极,使得电容传感器10的中心位置在水平方向不会发生大幅位移,从而能够准确地检测对应区域的人体覆盖信息,大大提高姿态识别的准确率。
参照图3,在一个实施例中,上述电容传感器10包括单层电容传感器101,所述单层电容传感器101的电极为一层,记为第一电极1011;所述单层电容传感器101的第一电极1011电连接交流电源102。
本实施例中,单层电容传感器101是上述电容传感器10包括的一种类型的电容传感器。单层电容传感器101与交流电源102相连,交流电源102为高频电流。当有人体接近上述第一电容器101的第一电极1011时,由于人体是导体,人体会从第一电极1011表面吸走一个很小的电流,则单层电容传感器101的电容发生变化,信号采集模块2则采集到电容变化信息。对于被子等纺织物,由于被子不是导体,被子等则不会对单层电容传感器101的电容信息产生影响。通过单层电容传感器101可以区分覆盖于床品本体1上的是人体还是纺织物。信号采集模块2根据采集到的各个单层电容传感器101的电容变化信息,得到人体覆盖区域图像,进而根据人体覆盖区域图像进行下一步的姿态识别。
参照图1,在一个实施例中,上述床品本体1还包括上层织物3,所述上层织物3沿垂直于人体躺卧的方向,设置于所述第一电极1011上方,所述上层织物3的厚度小于预设厚度阈值。
本实施例中,上述预设厚度阈值可以根据具体使用情况来确定,在上述预设厚度阈值内,上述第一电容器101可以灵敏地识别到人体接近的信号。
参照图4,在一个实施例中,上述电容传感器10还包括双层电容传感器111,所述双层电容传感器111的电极为两层,记为第二电极1111和第三电极1113,所述第二电极1111和所述第三电极1113相对设置;所述双层电容传感器111的第二电极1111和第三电极1113分别连接直流电源112;所述双层电容传感器111在沿垂直于人体躺卧的方向,从上到下依次包括所述第二电极1111、弹性支撑层1112和所述第三电极1113,所述第二电极1111采用柔性可延展导电材料制成,所述弹性支撑层1112采用柔性可延展绝缘材料制成,所述第三电极1113采用导电材料制成。
本实施例中,双层电容传感器111是上述电容传感器10包括的另一种类型的电容传感器。双层电容传感器111与直流电源112电连接。当人体覆盖于床品本体1上时,由于人体重力作用,弹性支撑层1112会下陷,第二电极1111也在垂直方向下沉,第二电极1111和第三电极1113之间的距离减小,则双层电容传感器111的电容发生变化。双层电容传感器111可以对人体覆盖区域的不同位置的压力进行检测,压力越大,则弹性支撑层1112被压缩的程度越大,第二电极1111和第三电极1113在垂直方向之间的距离越小,即压力较大区域对应的双层电容传感器111的电容变化较大,压力较小区域对应的双层电容传感器111的电容变化较小。第二电极1111采用柔性可延展绝缘材料制成,在人体覆盖时,第二电极1111跟随弹性支撑层1112进行延展形变,第二电极1111的中心位置在水平方向不会发生大幅位移,即第二电极1111在水平方向相对于第三电极1113的位置不会变化,双层电容传感器111的电容变化可以准确反映覆盖于其上的人体压力情况。
当人体覆盖于床品本体1上时,人体各个部位对床品本体1的压力不同,例如,当人体仰躺在床品本体1上时,后脑勺、肩部、臀部、脚跟部位对床品本体1的压力较大,其他人体部位对床品本体1的压力居中,无人体覆盖区域的纺织物对床品本体1的压力较小。从而各个双层电容传感器111的电容变化值也不一样,信号采集模块2通过采集各个双层电容传感器111的电容变化值,可以得到床品本体1上的受力分布信息,对受力分布信息进行解析,可以获得床品本体1上的人体覆盖区域以及人体覆盖区域内的受力情况,进一步解析人体覆盖区域内的受力情况,获得人体覆盖区域内的各个受力峰值点,根据各个受力峰值点的相对位置分布情况来判断人体在床品本体1上的姿态类型。
在具体制作时,第二电极1111和第三电极1113可以是形状以及面积相同的图形(如方形,圆形等),在弹性支撑层1112分别一一对应设置。也可以如图5所示,第二电极1111和第三电极1113均为长条形,第二电极1111和第三电极1113的部署方向相垂直,这样,第二电极1111与第三电极1113相对的区域则形成双层电容传感器111。上述弹性支撑层1112可以是床品本体的一部分(如普通绝缘海绵等);也可以是独立于床品本体的,在制作时另外放入的弹性部件(如普通绝缘海绵等)。
在一个实施例中,上述第三电极1113采用柔性可延展导电材料制成。
本实施例中,上述第三电极1113优选采用与第二电极1111相同的柔性可延展导电材料,例如导电海绵。需要说明的是,当弹性支撑层1112的厚度大于预设厚度阈值时,人体覆盖在床品本体1上的压力不会导致第三电极1113发生明显形变时,第三电极1113也可采用其它普通导电材料,例如金属等。上述弹性支撑层1112可以采用普通的绝缘海绵。
参照图6,在一个实施例中,上述电容传感器10还包括单层电容传感器101,所述单层电容传感器101的电极为一层,记为第一电极1011;所述单层电容传感器101的第一电极1011电连接交流电源102;所述单层电容传感器101和所述双层电容传感器111沿人体躺卧的方向,在所述床品本体1内按照第二预设排列方式交错排布。
本实施例中,在床品本体1上同时部署上述单层电容传感器101和上述双层电容传感器111,将单层电容传感器101和双层电容传感器111进行交错分布,通过单层电容传感器101来识别覆盖于其上的是否为人体,通过双层电容传感器111来检测覆盖于其上的人体的受力分布,根据人体的受力分布来判断人体的姿态类型。本实施例中的单层电容传感器101和双层电容传感器111的具体结构与前述实施例相同,此处不再赘述。上述第二预设排列方式可以根据具体使用需求来设置。在床品本体1内可以均匀交错设置;也可以按照不同的分布密度进行设置,如每个预设数量(预设数量大于2)的双层电容传感器111,就***设置一个单层电容传感器101;单层电容传感器101和双层电容传感器111在垂直方向上,可以位于床品本体1的不同位置,例如单层电容传感器101的第一电极1011距离床品本体1的上表面的距离为第一距离,双层电容传感器111的第二电极1111距离床品本体1的上表面的距离为第二距离,第一距离小于第二距离。
参照图7,在一个实施例中,上述姿态识别床品还包括控制器,所述控制器与所述床品本体1电连接;所述控制器上还连接有信号处理模块、显示模块和无线通信模块。
本实施例中,上述控制器用于接收信号处理模块的信号处理结果,根据信号处理结果控制姿态识别床品做出对应动作,例如,当信号处理模块判断人体距离姿态识别床品的边缘的距离小于预设阈值时,控制器控制姿态识别床品振动,或者发出铃声提醒,或者通过无线通信模块发送警示信息给相关监护人等,控制器还可以将信号处理结果显示在显示模块上,方便用户查阅。
参照图8,本申请还提出了一种姿态识别方法,使用上述的姿态识别床品,包括:
S1、实时监测各个所述电容传感器10的电容值;
S2、判断是否至少有一个所述电容传感器10的电容值发生变化;
S3、若是,则将电容值发生变化的电容传感器10记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息;
S4、根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型。
本实施例中,上述步骤S1~S2中,分别检测每个电容传感器10的电容值。在日常使用时,可以将无人体覆盖时的各个电容传感器10的电容值设为基准值。当电容传感器10的电容值偏离基准值超过预设电容阈值时,则判定电容值发生变化。
上述步骤S3~S4中,多个电容传感器10呈阵列分布,当有人体覆盖于床品本体1上时,覆盖区域对应的电容传感器10的电容发生变化,未覆盖区域对应的电容传感器10的电容不会变化。将上述电容值发生变化的电容传感器10记为受压传感器,分别记录各个受压传感器的电压变化信息。根据各个受压传感器的电压变化信息,可以得到人体在姿态识别床品上的覆盖区域,对覆盖区域进行解析,根据解析结果则可以判断人体在姿态识别床品上的姿态类型。
本实施例的姿态识别方法,在姿态识别床品的床品本体1内设置多个电容传感器10,多个电容传感器10沿人体躺卧的方向呈列阵分布,通过每个电容传感器10分别感应对应区域的人体覆盖信息,从而可以得到人体在姿态识别床品上的覆盖区域,根据覆盖区域的图像可以识别出人体的姿态类型。各个电容传感器10内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极,使得电容传感器10的中心位置在水平方向不会发生大幅位移,从而能够准确地检测对应区域的人体覆盖信息,大大提高姿态识别的准确率。
在一个实施例中,上述电容传感器10的类型包括单层电容传感器101和双层电容传感器111,上述将电容值发生变化的电容传感器记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息的步骤S3,包括:
S301、分别判断电容值发生变化的各个所述电容传感器10的类型;
S302、若为所述单层电容传感器101,则将电容值发生变化的各个所述单层电容传感器101记为第一受压传感器,获取各所述第一受压传感器的第一电容变化信息;若为所述双层电容传感器111,则将电容值发生变化的各个所述双层电容传感器111记为第二受压传感器,获取各所述第二受压传感器的第二电容变化信息。
本实施例中,上述步骤S301~S302中,当在姿态识别床品上同时部署了单层电容传感器101和双层电容传感器111时,对单层电容传感器101和双层电容传感器111的电容变化信息分别进行记录和分析。单层电容传感器101的电容变化信息用于判断姿态识别床品上覆盖的是否为人体,双层电容传感器111的电容变化信息用于判断人体的姿态类型。
在一个实施例中,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤S4,包括:
S401、根据各所述第一受压传感器的第一电容变化信息,判断姿态识别床品上是否有人体;
S402、若是,则根据各所述第二受压传感器在所述姿态识别床品上的位置,得到所述人体在所述姿态识别床品上的覆盖区域,以及根据各所述第二受压传感器的第二电容变化信息,得到所述覆盖区域内的受力分布信息;
S403、解析所述覆盖区域内的受力分布信息,获得所述覆盖区域内的各个受力峰值信息;
S404、将所述覆盖区域和各所述受力峰值信息,在预设的姿态类型数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述受力覆盖图对应的姿态类型,其中,所述姿态类型数据库中存储了各基准姿态类型,以及各所述基准姿态类型对应的基准覆盖区域、基准受力峰值位置之间的映射关系。
本实施例中,上述步骤S401中,由于人体是导体,人体会从第一电极1011表面吸走一个很小的电流,则第一受压传感器的电容发生变化,信号采集模块2则采集到电容变化信息。对于被子等纺织物,由于被子不是导体,被子等则不会对第一受压传感器的电容信息产生影响。通过第一受压传感器可以区分覆盖于床品本体1上的是人体还是纺织物。
上述步骤S402中,如果判定姿态识别床品上有人体,则进一步根据各个第二受压传感器的第二电容变化信息,来获得覆盖区域内的受力分布信息。如果第一受压传感器101判定床品本体1上的不是人体,则也有可能是纺织品等堆积形成的压力,使得第二受压传感器的电容产生变化,此时则无解析受力分布信息的必要。
上述步骤S403中,对覆盖区域内的受力分布信息进行解析,由于人体覆盖于床品本体1上时,人体各个部位对床品本体1的压力不同,例如,当人体仰躺在床品本体1上时,后脑勺、肩部、臀部、脚跟部位对床品本体1的压力较大,其他人体部位对床品本体1的压力较小。从而各个第二受压传感器的第二电容变化信息也不一样。压力较大部位对应的第二受压传感器的电容变化较大,对受力分布信息进行解析,可以获得床品本体1上的人体覆盖区域内的各个受力峰值点,例如当人体仰躺时,后脑勺、肩部、臀部、脚跟部位对应的位置的第二受压传感器的电容变化较大,上述部位对应的位置均形成对应的受力峰值点。
上述步骤S404中,在预设的姿态类型数据库中存储了各个基准姿态类型对应的基准覆盖区域、基准受力峰值位置的关联信息。通过将步骤S403获得的各个受力峰值信息在预设的姿态类型数据库中进行匹配,将匹配度超过预设匹配度阈值的姿态作为上述受力覆盖图对应的姿态类型。
在一个实施例中,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤S4后,包括:
S5、判断所述人体的姿态类型是否发生变化;
S6、若是,则获取所述人体的姿态类型的连续变化信息;
S7、将所述连续变化信息在预设的活动企图数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述人体的活动企图,其中,所述活动企图数据库中存储了各活动企图对应的姿态类型的基准连续变化信息。
本实施例中,通过上述步骤S5~S7,持续监测人体的姿态类型的变化,根据姿态类型的连续变化信息,可以识别出人体的活动企图,包括如上床、起床、翻身、抽搐、离床等,例如通过检测到人体颈部离床、背部离床、腰部离床的一系列动作,则可以识别出人体的起床企图。
在本申请的另一个具体实施例中,当床品本体1上仅部署单层电容传感器1001时,将电容值发生变化的各个所述单层电容传感器101记为第三受压传感器;根据各所述第三受压传感器的第三电容变化信息,判断所述姿态识别床品上是否有人体;若是,则根据各所述第三受压传感器在所述姿态识别床品上的位置,得到所述人体在所述姿态识别床品上的覆盖区域;解析所述覆盖区域对应的图形信息,根据所述图形信息的解析结果判断所述覆盖区域对应的姿态类型。
在本申请的另一个具体实施例中,当床品本体1上仅部署双层电容传感器111时,将电容值发生变化的各个所述双层电容传感器111记为第四受压传感器;根据各所述第四受压传感器在所述姿态识别床品上的位置,得到所述人体在所述姿态识别床品上的覆盖区域,以及根据各所述第四受压传感器的第四电容变化信息,得到所述覆盖区域内的受力分布信息;解析所述覆盖区域内的受力分布信息,获得所述覆盖区域内的各个受力峰值信息;将所述覆盖区域和各所述受力峰值信息,在预设的姿态类型数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述受力覆盖图对应的姿态类型,其中,所述姿态类型数据库中存储了各基准姿态类型,以及各所述基准姿态类型对应的基准覆盖区域、基准受力峰值位置之间的映射关系。
以上所述仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (11)
1.一种姿态识别床品,其特征在于,包括床品本体和信号采集模块,所述床品本体内包括多个电容传感器,多个所述电容传感器分别与所述信号采集模块电连接;多个所述电容传感器沿人体躺卧的方向,在所述床品本体内按照第一预设排列方式排布;各所述电容传感器内均包含采用柔性可延展导电材料制成的电极,各所述采用柔性可延展导电材料制成的电极与所述人体躺卧的方向平行,各所述电容传感器互不接触。
2.如权利要求1所述的姿态识别床品,其特征在于,所述电容传感器包括单层电容传感器,所述单层电容传感器的电极为一层,记为第一电极;所述单层电容传感器的第一电极电连接交流电源。
3.如权利要求2所述的姿态识别床品,其特征在于,所述床品本体还包括上层织物,所述上层织物沿垂直于人体躺卧的方向,设置于所述第一电极上方,所述上层织物的厚度小于预设厚度阈值。
4.如权利要求1所述的姿态识别床品,其特征在于,所述电容传感器包括双层电容传感器,所述双层电容传感器的电极为两层,记为第二电极和第三电极,所述第二电极和所述第三电极相对设置;所述双层电容传感器的第二电极和第三电极分别连接直流电源;所述双层电容传感器在沿垂直于人体躺卧的方向,从上到下依次包括所述第二电极、弹性支撑层和所述第三电极,所述第二电极采用柔性可延展导电材料制成,所述弹性支撑层采用柔性可延展绝缘材料制成,所述第三电极采用导电材料制成。
5.如权利要求4所述的姿态识别床品,其特征在于,所述第三电极采用柔性可延展导电材料制成。
6.如权利要求4所述的姿态识别床品,其特征在于,所述电容传感器还包括单层电容传感器,所述单层电容传感器的电极为一层,记为第一电极;所述单层电容传感器的第一电极电连接交流电源;所述单层电容传感器和所述双层电容传感器沿人体躺卧的方向,在所述床品本体内按照第二预设排列方式交错排布。
7.如权利要求1~6任一项所述的姿态识别床品,其特征在于,所述姿态识别床品还包括控制器,所述控制器与所述床品本体电连接;所述控制器上还连接有信号处理模块、显示模块和无线通信模块。
8.一种姿态识别方法,使用权利要求1~7任一项所述的姿态识别床品,其特征在于,包括:
实时监测各个所述电容传感器的电容值;
判断是否至少有一个所述电容传感器的电容值发生变化;
若是,则将电容值发生变化的电容传感器记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息;
根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型。
9.如权利要求8所述的姿态识别方法,其特征在于,所述电容传感器的类型包括单层电容传感器和双层电容传感器,所述将电容值发生变化的电容传感器记为受压传感器,分别获取各所述受压传感器的电容变化信息的步骤,包括:
分别判断电容值发生变化的各个所述电容传感器的类型;
若为所述单层电容传感器,则将电容值发生变化的各个所述单层电容传感器记为第一受压传感器,获取各所述第一受压传感器的第一电容变化信息;若为所述双层电容传感器,则将电容值发生变化的各个所述双层电容传感器记为第二受压传感器,获取各所述第二受压传感器的第二电容变化信息。
10.如权利要求9所述的姿态识别方法,其特征在于,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤,包括:
根据各所述第一受压传感器的第一电容变化信息,判断所述姿态识别床品上是否有人体;
若是,则根据各所述第二受压传感器在所述姿态识别床品上的位置,得到所述人体在所述姿态识别床品上的覆盖区域,以及根据各所述第二受压传感器的第二电容变化信息,得到所述覆盖区域内的受力分布信息;
解析所述覆盖区域内的受力分布信息,获得所述覆盖区域内的各个受力峰值信息;
将所述覆盖区域和各所述受力峰值信息,在预设的姿态类型数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述受力覆盖图对应的姿态类型,其中,所述姿态类型数据库中存储了各基准姿态类型,以及各所述基准姿态类型对应的基准覆盖区域、基准受力峰值位置之间的映射关系。
11.如权利要求8所述的姿态识别方法,其特征在于,所述根据各所述受压传感器的电容变化信息,确定人体在所述姿态识别床品上的姿态类型的步骤后,包括:
判断所述人体的姿态类型是否发生变化;
若是,则获取所述人体的姿态类型的连续变化信息;
将所述连续变化信息在预设的活动企图数据库中进行匹配,根据匹配结果确定所述人体的活动企图,其中,所述活动企图数据库中存储了各活动企图对应的姿态类型的基准连续变化信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910224129.3A CN109984749A (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 姿态识别床品及姿态识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910224129.3A CN109984749A (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 姿态识别床品及姿态识别方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109984749A true CN109984749A (zh) | 2019-07-09 |
Family
ID=67130923
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910224129.3A Pending CN109984749A (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 姿态识别床品及姿态识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109984749A (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110555978A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-10 | 上海长征医院 | 一种防跌倒和坠床的报警床垫 |
CN111413014A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-14 | 北京大学深圳医院 | 一种光纤压力探测*** |
CN112686133A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-20 | 科大讯飞股份有限公司 | 人体姿态识别***、方法、相关设备及可读存储介质 |
CN112741621A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-04 | 深圳大学 | 一种基于电容传感器的姿势识别***和方法 |
CN112972233A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 哈工大机器人(中山)无人装备与人工智能研究院 | 一种按摩床及人***置的识别方法 |
CN113768316A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 八乐梦床业株式会社 | 床垫、片材、床***及气室 |
CN113768317A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 八乐梦床业株式会社 | 床垫、传感器*** |
CN113925706A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-14 | 上海尊颐智能科技有限公司 | 对躺卧人员重心位置检测的***以及具有该***的护理床 |
CN114589707A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-06-07 | 国家康复辅具研究中心 | 一种智能擦洗按摩机器人 |
CN114777966A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-07-22 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 一种柔性感知传感器及智能垫 |
CN114869274A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 运动姿态检测方法、装置、点阵式柔性垫 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1809315A (zh) * | 2003-06-20 | 2006-07-26 | 松下电器产业株式会社 | 就寝装置及就寝者在床状态检测方法 |
US20120215076A1 (en) * | 2009-08-18 | 2012-08-23 | Ming Young Biomedical Corp. | Product, method and system for monitoring physiological function and posture |
CN106901549A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-06-30 | 南京信息工程大学 | 一种用于幼儿监控的智能床垫、***及远程自动调整方法 |
CN108209863A (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 非穿戴式睡姿监测装置及其床品 |
CN108478190A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-04 | 喜临门家具股份有限公司 | 一种睡姿检测装置及其睡姿检测方法 |
CN108968969A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-12-11 | 邢嘉铭 | 一种用于床上感知***变化的检测*** |
CN109157194A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-08 | 浙江想能云软件股份有限公司 | 一种软硬可调床垫的人体健康数据采集和分析***及方法 |
CN109171750A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-01-11 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 人体姿态监测装置 |
CN109276252A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-01-29 | 郭增荣 | 一种人体睡姿识别装置及识别方法 |
CN210249847U (zh) * | 2019-03-22 | 2020-04-07 | 泉州极简机器人科技有限公司 | 姿态识别床品 |
-
2019
- 2019-03-22 CN CN201910224129.3A patent/CN109984749A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1809315A (zh) * | 2003-06-20 | 2006-07-26 | 松下电器产业株式会社 | 就寝装置及就寝者在床状态检测方法 |
US20120215076A1 (en) * | 2009-08-18 | 2012-08-23 | Ming Young Biomedical Corp. | Product, method and system for monitoring physiological function and posture |
CN108209863A (zh) * | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 非穿戴式睡姿监测装置及其床品 |
CN106901549A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-06-30 | 南京信息工程大学 | 一种用于幼儿监控的智能床垫、***及远程自动调整方法 |
CN108478190A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-04 | 喜临门家具股份有限公司 | 一种睡姿检测装置及其睡姿检测方法 |
CN108968969A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-12-11 | 邢嘉铭 | 一种用于床上感知***变化的检测*** |
CN109157194A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-08 | 浙江想能云软件股份有限公司 | 一种软硬可调床垫的人体健康数据采集和分析***及方法 |
CN109171750A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-01-11 | 合肥京东方光电科技有限公司 | 人体姿态监测装置 |
CN109276252A (zh) * | 2018-11-12 | 2019-01-29 | 郭增荣 | 一种人体睡姿识别装置及识别方法 |
CN210249847U (zh) * | 2019-03-22 | 2020-04-07 | 泉州极简机器人科技有限公司 | 姿态识别床品 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110555978A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-12-10 | 上海长征医院 | 一种防跌倒和坠床的报警床垫 |
CN111413014A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-07-14 | 北京大学深圳医院 | 一种光纤压力探测*** |
CN111413014B (zh) * | 2020-03-24 | 2022-06-28 | 北京大学深圳医院 | 一种光纤压力探测*** |
CN113768317A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 八乐梦床业株式会社 | 床垫、传感器*** |
CN113768316A (zh) * | 2020-06-09 | 2021-12-10 | 八乐梦床业株式会社 | 床垫、片材、床***及气室 |
CN112686133A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-20 | 科大讯飞股份有限公司 | 人体姿态识别***、方法、相关设备及可读存储介质 |
CN112741621A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-04 | 深圳大学 | 一种基于电容传感器的姿势识别***和方法 |
CN112972233A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 哈工大机器人(中山)无人装备与人工智能研究院 | 一种按摩床及人***置的识别方法 |
CN113925706A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-14 | 上海尊颐智能科技有限公司 | 对躺卧人员重心位置检测的***以及具有该***的护理床 |
CN114589707A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-06-07 | 国家康复辅具研究中心 | 一种智能擦洗按摩机器人 |
CN114589707B (zh) * | 2022-02-21 | 2023-12-05 | 国家康复辅具研究中心 | 一种智能擦洗按摩机器人 |
CN114869274A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 运动姿态检测方法、装置、点阵式柔性垫 |
CN114869274B (zh) * | 2022-05-27 | 2023-08-15 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 运动姿态检测方法、装置、点阵式柔性垫 |
CN114777966A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-07-22 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 一种柔性感知传感器及智能垫 |
CN114777966B (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-06 | 慕思健康睡眠股份有限公司 | 一种柔性感知传感器及智能垫 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109984749A (zh) | 姿态识别床品及姿态识别方法 | |
US11918381B2 (en) | Vital signs monitoring system | |
CN210249847U (zh) | 姿态识别床品 | |
US9649043B2 (en) | Sleep position detection | |
JP6703977B2 (ja) | ベース部上の湿気及び人の存在を測定するセンサ構成 | |
CN108209863B (zh) | 非穿戴式睡姿监测装置及其床品 | |
CN206403512U (zh) | 健康床垫 | |
US20180078180A1 (en) | Occupancy monitoring device | |
US20220061699A1 (en) | Flexible Capacitive Sensing Mat Including Spacer Fabric | |
US20220386957A1 (en) | Physiological sensing textile apparatus | |
CN112155526A (zh) | 一种睡眠监测装置及其控制方法 | |
CN206381272U (zh) | 一种智能高效止鼾垫 | |
CN205758531U (zh) | 基于压电传感器的心率监测装置 | |
CN114459639A (zh) | 一种人体睡姿识别的压力传感*** | |
KR102169174B1 (ko) | 모듈식 낙상 위험 감지 시스템 | |
CN209595753U (zh) | 一种睡姿检测传感器以及使用其的床垫 | |
KR20200098020A (ko) | 사물 인터넷 기반의 수면 자세 감지 침구 및 발열 제공 시스템 | |
EP2878261A1 (en) | A system for monitoring the state of a subject | |
EP3640380B1 (en) | Monitoring device with optimised electrical connections | |
JP2020089668A (ja) | 敷き寝具 | |
CN114777966B (zh) | 一种柔性感知传感器及智能垫 | |
WO2023201877A1 (zh) | 柔性传感器及智能垫 | |
EP3640906B1 (en) | Covering device and monitoring system for presence and motion recognition | |
CN215347988U (zh) | 一种基于柔性传感器的智能床垫 | |
CN109645749A (zh) | 一种改善睡眠质量的床垫及其改善方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20190927 Address after: 362000 Fujian Quanzhou Fengze District Donghai Street Fashi Community Fenghai Road Haiyue House 3 2201 Applicant after: Quanzhou Minimalist Robot Technology Co., Ltd. Address before: 510000, room 126, 2107 Xin Xin Road, Yuexiu District temple, Guangdong, Guangzhou Applicant before: Yang Song |
|
TA01 | Transfer of patent application right |