一种被动侧卧器、控制方法、睡眠辅助系统技术方案

本发明专利技术属于智能家居技术领域，公开了一种被动侧卧器、控制方法、睡眠辅助系统，包括参数预设定模块用于用户预设定侧卧相关参数；摄像模块用于获取用户睡眠图像；体征信息监测模块用于获取用户的相关体征信息；声音获取模块用于获取用户睡眠声音；数据分析提取模块用于提取用户睡眠姿态、用户睡眠呼吸情况以及其他相关信息；睡眠状况判断模块用于判断用户是否存在睡眠异常；侧卧决定模块用于决定是否启动侧卧器；侧卧启动模块用于基于预设侧卧参数或自适应调整两侧充气泵使用户呈侧卧姿态；数据分析模块用于分析用户侧卧与悱侧卧姿势时的呼吸信息。本发明专利技术能够有效帮助用户养成良好的侧卧习惯，提高睡眠舒适感，减少出现打鼾、呼吸暂停等情况。

A passive lateral sleeper, control method and sleep assist system

【技术实现步骤摘要】
一种被动侧卧器、控制方法、睡眠辅助系统
本专利技术属于智能家居
，尤其涉及一种被动侧卧器及其控制方法。
技术介绍
目前：儿童打鼾是孩子阻碍成长发育不可忽视的疾病，影响孩子生长发育的多方面。严重者需要手术干预。而睡眠姿势也是一个非常关键的因素，多导睡眠监测和临床工作中发现，睡眠打鼾和呼吸暂停次数及张口呼吸情况在侧卧位时相对减少，而仰卧位睡眠时比较明显。现有侧卧装置主要是临床提供的，并无相关家用侧卧装置，而临床侧卧装置体积大，安装不方便，且操作也不简单，无法纠正睡眠习惯。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术中无家用的侧卧装置，现有临床侧卧仪器体积大，安装不方便，且操作也不简单，无法有效纠正睡眠习惯。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种被动侧卧器。本专利技术是这样实现的，被动侧卧器包括：参数预设定模块，用于用户预设定侧卧相关参数；摄像模块，与参数预设定模块相连接，用于利用摄像设备获取用户睡眠图像；体征信息监测模块，与摄像模块相连接，用于利用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种被动侧卧器，其特征在于，所述被动侧卧器包括：/n参数预设定模块，用于用户预设定侧卧相关参数；/n摄像模块，与参数预设定模块相连接，用于利用摄像设备获取用户睡眠图像；/n体征信息监测模块，与摄像模块相连接，用于利用相关体征监测仪器获取用户的相关脑电波、体征、心率及其他相关体征信息；/n声音获取模块，与体征信息监测模块相连接，用于利用相关录音设备获取用户睡眠声音；/n数据分析提取模块，与声音获取模块相连接，用于从获取到的睡眠相关图像中提取用户睡眠姿态、用户睡眠呼吸情况以及其他相关信息；同时用于从获取到的用户睡眠声音中提取相关呼吸声音；/n睡眠状况判断模块，与数据分析提取模块相连接，用于基于...

【技术特征摘要】
1.一种被动侧卧器，其特征在于，所述被动侧卧器包括：
参数预设定模块，用于用户预设定侧卧相关参数；
摄像模块，与参数预设定模块相连接，用于利用摄像设备获取用户睡眠图像；
体征信息监测模块，与摄像模块相连接，用于利用相关体征监测仪器获取用户的相关脑电波、体征、心率及其他相关体征信息；
声音获取模块，与体征信息监测模块相连接，用于利用相关录音设备获取用户睡眠声音；
数据分析提取模块，与声音获取模块相连接，用于从获取到的睡眠相关图像中提取用户睡眠姿态、用户睡眠呼吸情况以及其他相关信息；同时用于从获取到的用户睡眠声音中提取相关呼吸声音；
睡眠状况判断模块，与数据分析提取模块相连接，用于基于获取到的相关用户相关体征信息、睡眠姿态、呼吸情况、呼吸声音判断用户是否存在睡眠异常；
侧卧决定模块，与睡眠状况判断模块相连接，用于当用户出现睡眠异常，基于用户脑电波信号判断用户是否处于深度睡眠状态，并基于睡眠状态决定是否启动侧卧器；
侧卧启动模块，与侧卧决定模块相连接，用于基于预设侧卧参数或自适应调整两侧充气泵使用户呈侧卧姿态；
数据分析模块，与侧卧启动模块相连接，用于分析用户侧卧与悱侧卧姿势时的呼吸、睡眠及其它相关体征信息；
存储模块，与数据分析模块相连接，用于存储获取到的用户体征、睡眠各种信息以及预设侧卧参数；
显示模块，与存储模块相连接，用于显示用户各项体征信息以及相关侧卧参数。


2.如权利要求1所述被动侧卧器，其特征在于，所述体征信息监测模块包括：
脑电波信号监测单元，用于利用脑电波监测器监测用户脑电波信号；
心率监测单元，用于利用心率监测仪监测用户心率信息；
呼吸监测单元，用于利用呼吸监测仪监测用户的呼吸情况。


3.如权利要求1所述被动侧卧器，其特征在于，所述睡眠异常包括但不限于用户睡眠过程中出现经常性翻身、呼吸多次暂停、打鼾及其他睡眠异常；
所述所述呼吸情况包括但不限于用户呼吸是否顺畅，呼吸暂停次数以及其他呼吸情况。


4.如权利要求1所述被动侧卧器，其特征在于，所述体征信息监测模块在对测量开始前，测量出电波、心率数据，并计算出各个模式的本征值λp(p＝0,1,2,…)以及本征函数其计算方式为理论计算或数值计算，数值计算方法应包含有限差分法、有限元法以及有限体积法；
当系统进行工作时，根据电波、体征、心率数据在N个时间点内的数据进行融合，建立如下方程：
[S][A]＝[T]，
其中



[A]＝[a0,a1,...,aP-1]T，[T]＝[TM-1(tN-1),...,T1(tN-1),T0(tN-1),...,TM-1(t0),...,T1(t0),T0(t0)]T其中，为第i个电波点的位置，Ti(tj)为第i个心率在第j个时刻的温度值。


5.如权利要求1所述被动侧卧器，其特征在于，所述显示模块通过快速近似抗锯齿算法进行改进并作图像处理；
在最后一个渲染通道，将需要渲染的图片作为输入，输出为抗锯齿处理之后的结果图片；
采用双线性过滤，利用像素周围四个临近的邻居像素点作双线性插值；求平均结果作为最终的纹理采样值，使得像素之间的过渡更加平滑；
判断需...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩赛红，
申请(专利权)人：韩赛红，
类型：发明
国别省市：广东;44