一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统的制作方法

本发明涉及智能驱动，特别是指一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统。

背景技术：

1、对于现有的智能床未采用先进的姿态识别技术，导致无法准确捕捉用户的细微姿态变化；不足以全面、实时地监测用户的姿态；实时监测到的姿态数据需要经过复杂的处理和分析，并且不能准确的判断用户的睡眠状态和调整需求，导致无法及时、准确地做出响应；因此，现有的智能床在实时监测用户姿态并调节驱动方面还存在一些技术限制和实际应用问题。

2、中国专利申请公开号cn107136815a公开了一种基于智能床的远程控制系统，包括床垫，其上表面设有以网格状布置多个压力传感器；服务器，其与所述压力传感器连接；和用户终端，其用于输入医嘱数据，并将所述医嘱数据向服务器传输；其中，所述服务器根据所述医嘱数据和压力传感器的压力数据判定用户是否需要辅助用户更换卧姿，若需要辅助用户更换卧姿，则服务器启动床垫的驱动部而辅助用户更换卧姿。

3、由此可见，当前的智能床无法实现用户在不同睡眠状态下的精准及时的调节驱动。

技术实现思路

1、为此，本发明的目的是提供一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统，用于克服当前的智能床无法实现用户在不同睡眠状态下的精准及时的调节驱动的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统，包括：

3、数据获取模块，其用以实时监控待监测目标，以得到实时姿态数据，并以预设初始时间间隔实时采集目标姿态数据；

4、数据处理模块，其用以根据实时监控结果确定所述待监测目标的初步姿态分期结果，基于所述初步分期结果，对所述目标姿态数据进行一次分析，根据一次分析结果确定所述待监测目标的关键特征参数，并根据所述关键特征参数生成相应的关键特征变化曲线；

5、驱动控制模块，其用以对所述关键特征变化曲线进行识别，以确定实际波动情况，根据所述实际波动情况确定实际目标模式，基于所述实际目标模式发出相应的控制信号；

6、执行操作模块，其用以接收所述控制信号，根据控制信号进行相应的动作调整，并在动作调整完成时，发出相应的完成信号；

7、反馈修正模块，其基于完成信号，以中间时间间隔实时采集所述待监测目标的实际姿态数据，根据所述实际姿态数据结合所述实时监控结果进行二次分析，根据二次分析结果判定动作调整是否合格，并基于动作调整不合格时，开启反馈修正模式；

8、其中，所述中间时间间隔等于1/3所述初始时间间隔。

9、进一步地，所述数据获取模块包括：视频监控单元和计时单元；

10、所述视频监控单元，其用以对所述待监测目标进行实时监控，以获取待监测目标的实时翻身动作和实时动作幅度；

11、所述计时单元，其基于所述待监测目标位于监测目标区域的实际停留时长符合计时开启条件时，则开启计时，以得到实际监测时长；

12、其中，基于所述实际停留时长大于等于预设的标准停留时长时，则所述计时单元判定符合所述计时开启条件；基于所述实际停留时长小于所述标准停留时长时，则所述计时单元判定不符合所述计时开启条件；

13、所述实时姿态数据包括：所述实时翻身动作和所述实时动作幅度。

14、进一步地，所述数据获取模块还包括：图像获取单元和若干压力传感器；

15、所述图像获取单元，其每基于所述实际监测时长达到所述初始时间间隔则进行实时图像的获取，以得到目标位置姿态；

16、各压力传感器均匀分布于所述监测目标区域，并以所述初始时间间隔实时采集所述待监测目标的目标压力参数；

17、其中，所述目标姿态数据包括：所述目标位置姿态和所述目标压力参数。

18、进一步地，所述数据处理模块包括：确定单元、姿态分析单元和生成单元；

19、所述确定单元，其用以根据所述实时翻身动作和所述实际监测时长计算实际翻身频率，对实时动作幅度进行分类标记，并根据所述实际翻身频率和分类标记结果确定所述初步分期结果；

20、所述姿态分析单元，其基于所述初步分期结果，确定对应的分期评价基值，根据所述分期评价基值结合所述目标位置姿态对所述目标压力参数进行筛选，以得到所述关键特征参数；

21、所述生成单元，其用以根据所述关键特征参数生成相应的所述关键特征变化曲线。

22、进一步地，所述确定单元包括：累计子单元和计算子单元；

23、所述累计子单元，其用以累计所述实时翻身动作，以得到实际翻身次数，并基于所述实际翻身次数符合计算开启条件时，获取所述实际监测时长；

24、所述计算子单元，其用以根据所述实际翻身次数和所述实际监测时长计算所述实际翻身频率；

25、其中，基于所述实际翻身次数大于等于预设的标准翻身次数时，则所述累计子单元判定符合所述计算开启条件；基于所述实际翻身次数小于所述标准翻身次数时，则所述累计子单元判定不符合所述计算开启条件。

26、进一步地，所述确定单元还包括：分类子单元和标记子单元；

27、所述分类子单元，其用以根据所述实时动作幅度和预设的标准动作幅度进行比较，以确定实时动作幅度的记录类型；

28、所述标记子单元，其用以根据所述分类子单元的分类结果进行相应的动作标记；

29、其中，所述分类子单元根据实时幅度差值和预设的第一评价值确定所述记录类型；所述实时幅度差值为所述实时动作幅度与所述标准动作幅度间的差值绝对值。

30、进一步地，基于所述实时幅度差值小于等于所述第一评价值时，所述分类子单元判定所述记录类型为低强度动作；

31、基于所述实时幅度差值大于所述第一评价值且所述实时动作幅度大于所述标准动作幅度时，所述分类子单元判定所述记录类型为高强度动作；

32、基于所述实时幅度差值大于所述第一评价值且所述实时动作幅度小于所述标准动作幅度时，所述分类子单元判定所述记录类型为正常微动。

33、进一步地，所述确定单元还包括：判定子单元；

34、所述判定子单元，其基于所述实际翻身次数符合计算开启条件时，整合所述分类子单元的分类结果，确定所述实际翻身频率和整合结果中符合单一判定条件的项目个数，并根据所述项目个数确定所述初步分期结果；

35、其中，基于所述实际翻身频率大于等于预设的标准翻身频率时，所述判定子单元判定所述实际翻身频率符合所述单一判定条件；基于所述实际翻身频率小于所述标准翻身频率时，所述判定子单元判定所述实际翻身频率不符合所述单一判定条件。

36、进一步地，所述判定子单元根据所述整合结果计算实际强度评分，根据所述实际强度评分和预设的标准强度评分判断所述整合情况是否符合所述单一判定条件；

37、其中，基于所述实际强度评分大于等于所述标准强度评分，则所述判定子单元判定所述整合情况符合所述单一判定条件；基于所述实际强度评分小于所述标准强度评分，则所述判定子单元判定所述整合情况不符合所述单一判定条件。

38、进一步地，所述姿态分析单元包括：优化子单元和筛选子单元；

39、所述优化子单元，其根据所述目标位置姿态确定优化补偿值，并根据所述优化补偿值对所述分期评价基值进行优化，以得到分期评价阈值；

40、所述筛选子单元，其用以根据所述分期评价阈值判断所述目标压力参数是否异常，基于目标压力参数异常，则确定为所述关键特征参数；

41、其中，基于所述目标压力参数大于等于所述分期评价阈值，则所述筛选子单元确定为所述关键特征参数；基于所述目标压力参数小于所述分期评价阈值，则所述筛选子单元确定非所述关键特征参数。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过计算实际翻身频率、分类标记动作幅度，并整合这些信息来确定用户的初步分期结果，基于初步分期结果，对目标姿态数据进行深入分析，提取关键特征参数，并生成关键特征变化曲线；确保了能够准确识别用户的不同睡眠状态；根据关键特征变化曲线识别用户的实际波动情况，并确定实际目标模式；发出相应的控制信号，通过执行操作模块调整智能床的状态，如调整床垫的硬度、倾斜角度等，以适应用户当前的睡眠需求；在动作调整完成后，通过反馈修正模块实时采集用户的实际姿态数据，并进行二次分析；如果动作调整不合格，将开启反馈修正模式，进一步优化调节策略；闭环反馈机制确保了能够持续、精准地调节智能床的状态；还考虑了用户的具体姿态（如侧卧、平卧）对压力分布的影响，通过优化补偿值对分期评价基值进行优化，以得到更符合用户实际状态的分期评价阈值；个性化优化策略进一步提高了系统调节的精准度和用户的舒适度；实现了用户在不同睡眠状态下的精准特例调节控制，从而有效保证了用户的睡眠质量。

43、通过视频监控单元和压力传感器，能够精确地获取待监测目标的实时翻身动作和动作幅度，以及目标位置姿态和压力参数，为后续分析提供了详尽的数据支持；结合视频监控和压力传感器数据，可以更全面地理解待监测目标的活动模式和状态；计时单元根据待监测目标在监测目标区域的实际停留时长来决定是否开启计时，有助于更准确地判断目标是否进入睡眠准备状态；标准停留时长的设定可以根据待监测目标的年龄和实际环境因素进行适应性调整，提高了系统的灵活性和适用性；将监测目标区域定义为智能床表面，有助于针对性地监测睡眠相关活动，提高了监测的针对性和效率；通过结合实时图像和压力数据，能够从多个维度分析待监测目标的状态，提高了分析的准确性和可靠性；以预设的初始时间间隔进行数据采集，确保了能够实时获取并反馈目标姿态数据；有助于监测和分析睡眠质量，为改善睡眠提供数据支持；通过监测翻身频率和动作幅度，能够及时发现异常动作，实现了对睡眠的精确监测。

44、通过计算实际翻身频率，能够更准确地评估待监测目标的活动水平；对实时动作幅度进行分类标记，有助于识别不同的动作模式和强度，从而提高数据分析的精细度；基于翻身频率和动作幅度分类结果，能够初步判断目标的状态，为后续处理提供基础；通过为不同分期设定评价基值，能够根据目标的具体状态进行更有针对性的分析；结合目标位置姿态和压力参数，姿态分析单元能够筛选出关键特征参数，这有助于提取最有价值的信息，用于进一步的评估和决策；通过生成关键特征变化曲线，有助于揭示待监测目标的活动趋势和模式，实现了从数据采集到分析的自动化流程，提高了处理效率；通过精确的计算和筛选过程，能够提供更可靠的数据分析结果，用于评估待监测目标的状态；能够实时处理和分析数据，及时反馈待监测目标的状态。

45、通过实时累计翻身动作并计算实际翻身次数，确保了对翻身动作的准确捕捉；当实际翻身次数达到预设标准时，进一步计算实际翻身频率，这为评估待监测目标的睡眠质量提供了重要数据支持；标准的适应性调整增强了系统的灵活性和实用性，使其能够更准确地适应不同监测对象的需求；通过比较实时动作幅度与标准动作幅度，将动作细分为低强度动作、高强度动作和正常微动，这种细化分类有助于更全面地了解待监测目标的睡眠状况；根据分类结果进行动作标记，便于后续的数据分析和处理，提高了监测数据的利用率和准确性；通过自动化的数据收集和处理流程，减少了人工干预，提高了监测效率；同时，基于精确的翻身次数和动作分类，能够提供更准确的监测结果，有助于及时发现异常情况并采取相应措施；对于需要持续监测的个体能够提供及时、准确的监测数据，帮助更好地了解身体状况，从而增强用户体验和安全性；通过对翻身频率和动作幅度的持续监测，可以帮助识别潜在的健康问题或风险因素，如睡眠障碍、活动减少等，从而及时采取干预措施。

46、通过结合实际翻身次数、实际翻身频率以及实际强度评分多个维度进行判定，能够更精确地反映待监测目标的睡眠状况；多维度综合评估的方法比单一指标更能捕捉到细微的变化，提高了评估的准确性和可靠性；能够自动整合分类子单元的分类结果，并基于预设条件进行判定，实现了评估过程的自动化和智能化；减轻了人工评估的负担，还减少了人为误差，提高了评估效率；通过根据个体的实际翻身频率和强度评分进行分期判定，能够为每个人提供个性化的评估结果，有助于更准确地了解待监测目标的睡眠状况，为后续的干预提供有力支持。

47、通过引入优化补偿值，能够根据不同的目标位置姿态对分期评价基值进行调整，从而得到更符合目标实际状态的分期评价阈值；个性化的调整显著提高了对目标姿态和压力参数的评估准确性；能够适应不同个体之间的差异，如体重、体型、肌肉张力，通过调整优化补偿值来反映这些差异对姿态和压力分布的影响；增强了在不同用户和应用场景中的适应性和实用性；根据分期评价阈值对目标压力参数进行实时监控，一旦发现异常，便将其确定为关键特征参数；有助于及时发现潜在的健康问题或风险，为后续的干预提供支持；通过优化子单元和筛选子单元的协同工作能够更准确地评估待监测目标的睡眠状态。

技术特征：

1.一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述确定单元包括：累计子单元、计算子单元、分类子单元、标记子单元和判定子单元；

4.根据权利要求3所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述判定子单元根据整合结果计算实际强度评分，根据所述实际强度评分和预设的标准强度评分判断整合情况是否符合所述单一判定条件；

5.根据权利要求4所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述判定子单元根据所述项目个数确定所述初步分期结果；

6.根据权利要求5所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述判定子单元对所述分类子单元的分类结果进行整合；

7.根据权利要求6所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，读取所述第一集合内的第一数量，读取所述第二集合内的第二数量；

8.根据权利要求7所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述姿态分析单元包括：优化子单元和筛选子单元；

9.根据权利要求8所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述优化子单元通过图像获取单元获取的实时图像，对目标位置姿态进行分析，得到待监测目标在所述监测目标区域中具体姿态，包括：侧卧、平卧；

10.根据权利要求9所述的基于人体姿态识别的智能床驱动系统，其特征在于，所述姿态分析单元基于所述初步分期结果，确定对应的分期评价基值；

技术总结
本发明涉及智能驱动技术领域，特别是指一种基于人体姿态识别的智能床驱动系统，该系统包括：数据获取模块、数据处理模块、驱动控制模块、执行操作模块和反馈修正模块。本发明通过计算实际翻身频率，对实时动作幅度进行分类标记，根据实际翻身频率和分类标记结果确定初步分期结果；基于所述初步分期结果确定对应的分期评价基值，根据分期评价基值结合目标位置姿态对目标压力参数进行筛选，得到关键特征参数并生成相应的关键特征变化曲线；对关键特征变化曲线进行识别确定实际波动情况，根据实际波动情况确定实际目标模式，基于实际目标模式发出相应的控制信号；根据控制信号进行相应的动作调整，并在动作调整完成时发出相应的完成信号。

技术研发人员：牛杰,彭青华,徐一兵
受保护的技术使用者：湖州海得姆智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5