【技术实现步骤摘要】
基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法
[0001]本专利涉及基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法，属于模式识别及人工智能
技术介绍
[0002]枕头一直伴随着人类文明的发展，材料从石头、木头发展成植物纤维、植物种子，现在一般的枕头一般采用纺织物进行制造，包括棉、麻、化纤。但是枕头的功能还限制在给睡眠状态下的人们提供一个支撑，使身体处于放松状态。现在人们的要求不仅仅如此，还希望所使用的枕头高度可调节，以适应不同的睡姿状态。为了根据睡姿调整枕头的高度，需要准确检测用户是处于平躺还是侧躺。目前使用的方法包括检测用户头部对枕头的压力分布，或者采用头部对枕头的压力大小进行判断。但是头部的重量或者压力测量不同于体重测量，影响因素很多，导致测量数据具有各种干扰，基于这样的数据进行判断，会导致频繁判断错误。
[0003]有鉴于此特提出本专利。
技术实现思路
[0004]针对上述问题，本专利提供基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法，根据当前及历史测量的重量、及重量变化值进行概率估计，判断用户睡姿，然后进行枕头高度调...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法，所述的智慧枕头包括进行支撑的底板，所述的底板的上部设置称重传感器，所述的称重传感器的上部设置气囊，所述的气囊的上部设置支撑头部的海绵，所述的底板、称重传感器、气囊和海绵的外面包裹枕套，所述的气囊通过Y型气管连接进气阀和气压传感器，所述的进气阀通过气管连接充气泵，所述的称重传感器、气压传感器、进气阀和充气泵连接控制电路，所述的控制电路通过所述的称重传感器测量所述的智慧枕头承载的重量，通过所述的气压传感器测量所述的气囊的气压值，通过所述的进气阀和充气泵对所述的气囊进行充气和放气，其特征在于：所述的控制电路用于实现睡姿识别方法，所述的睡姿识别方法包括以下步骤：(1)设置平躺重量参数和侧躺重量参数：测量用户平躺状态下，感觉舒适时的重量W1和气压P1，保持气压为P1，测量用户侧躺时的重量W2；测量用户侧躺状态下，感觉舒适时的重量W4和气压P2，保持气压为P2，测量用户平躺时的重量W3；(2)在稳态工作过程中，即所述的进气阀和充气泵处于关闭状态，所述的气囊的测量气压P＝P1时，所述的称重传感器的测量重量w
i
，i＝0，1，2，3....，计算p(w
i
|A)，p(w
i
|～A)：为气压P＝P1时平躺状态A条件下重量为w
i
的概率；为气压P＝P1时侧躺状态～A条件下重量为w
i
的概率；计算p(A|～A，Δw
i
)，p(～A|A，Δw
i
)，p(A|A，Δw
i
)，p(～A|～A，Δw
i
)：Δw
i
＝w
i
‑
w
i
‑1，w
i
‑1为前一个测量周期的测量重量；为气压P＝P1时，重量变化为Δw
i
情况下从侧躺状态～A转换为平躺状态A的概率；为气压P＝P1时，重量变化为Δw
i
情况下从正躺状态A转换为侧躺状态～A的概率；为气压P＝P1时，重量变化为Δw
i
情况下睡姿状态未发生变化的概率；然后，利用贝叶斯公式估计后验概率：正躺概率p
i
＝p(A|w
i
，Δw
i
，w
i
‑1，Δw
i
‑1...)＝p(w
i
|A)
·
[p(A|～A，Δw
i
)
·
p
i
‑
1～
+p(A|A，Δw
i
)
·
p
i
‑1]/η
i
；侧躺概率p
i～
＝p(～A|w
i
，Δw
i
，w
i
‑1，Δw
i
‑1...)＝p(w
i
|～A)
·
[p(～A|A，Δw
i
)
·
p
i
‑1+p(～A|～A，Δw
i
)
·
p
i
‑
1～
]/η
i
，其中η
i
为归一化系数，η
i
＝p(w
i
|A)
·
[p(A|～A，Δw
i
)
·
p
i
‑
1～
+p(A|A，Δw
i
)
·
p
i
‑1]+p(w
i
|～A)
·
[p(～A|A，Δw
i
)
·
p
i
‑1+p(～A|～A，Δw
i
)
·
p
i
‑
1～
]，对于第一次估计，i＝0，p0＝p(A|w0)＝p(w0|A)
·
p(A)/η0；p
0～
＝p(～A|w0)＝p(w0|～A)
·
p(～A)/η0，
其中，p(A)＝p(～A)＝0.5...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑜，肖汉林，扶艺辉，叶瑞帆，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：
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