卧姿检测的方法和装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种卧姿检测的方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据；根据传感点信息，生成目标用户的卧姿压力变化信息；将卧姿压力变化信息输入目标模型内，得到当前卧姿所属的目标卧姿类别，其中，目标模型为已训练完成的，用于识别卧姿类型的模型；根据目标卧姿类别调整当前卧姿的姿态。通过本申请，解决了相关技术中存在的传感器接收到的数据易受外界干扰，卧姿检测精度不高的问题。卧姿检测精度不高的问题。卧姿检测精度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
卧姿检测的方法和装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及医学数据处理领域，尤其涉及一种卧姿检测的方法和装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技发展，不正确的卧姿常常被人们忽视，导致睡眠质量下降，但使用者长期固定一个姿势，可能会导致肌肉萎缩或软组织应力集中，导致其他不必要的损害。
[0003]因此，需要一个能实时监测人体卧姿的装置，以便在卧姿持续过程中对不良卧姿进行纠正。当前技术中，有基于视觉的卧姿监测，其通过采集用户卧姿图片，进行视觉分析算法，判断用户当前卧姿，但基于视觉的卧姿纠正又因其需要采集用户卧姿图片，这些图片包含用户人脸和周围环境信息，可能存在侵犯用户隐私的情况。还有一种基于视觉卧姿识别，其需对图像矩阵进行实时计算才能识别人体姿态，但是图片矩阵数据量非常大，如果想取得较高准确率，对人体姿态进行有效纠正，需要模型复杂，参数多、计算量大、硬件要求高；如果模型较为简单，虽然计算量小，但对姿态纠正效果差，或无法达到实时纠正的效果。另外，视觉传感器易受外界环境影响，如光照、拍摄角度等。
[0004]因此，相关技术中存在传感器接收到的数据易受外界干扰，卧姿检测精度不高的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种卧姿检测的方法和装置、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中存在传感器接收到的数据易受外界干扰，卧姿检测精度不高的问题。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种卧姿检测的方法，该方法包括：
[0007]获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据；
[0008]根据所述传感点信息，生成所述目标用户的卧姿压力变化信息；
[0009]将所述卧姿压力变化信息输入目标模型内，得到所述当前卧姿所属的目标卧姿类别，其中，所述目标模型为已训练完成的，用于识别卧姿类型的模型；
[0010]根据所述目标卧姿类别调整所述当前卧姿的姿态。
[0011]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种卧姿检测的装置，该装置包括：
[0012]第一获取模块，用于获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据；
[0013]生成模块，用于根据所述传感点信息，生成所述目标用户的卧姿压力变化信息；
[0014]第一得到模块，用于将所述卧姿压力变化信息输入目标模型内，得到所述当前卧姿所属的目标卧姿类别，其中，所述目标模型为已训练完成的，用于识别卧姿类型的模型；
[0015]第一调整模块，用于根据所述目标卧姿类别调整所述当前卧姿的姿态。
[0016]可选地，生成模块包括：
[0017]第一生成单元，用于根据所述传感点数据生成压力变化值；
[0018]第一获取单元，用于获取每个所述传感点数据的相对位置信息；
[0019]第二生成单元，用于根据所述压力变化值和所述相对位置信息，生成所述卧姿压力变化信息。
[0020]可选地，第一调整模块包括：
[0021]判断单元，用于根据所述目标卧姿类别判断所述当前卧姿是否正5确；
[0022]调整单元，用于根据判断结果调整所述当前卧姿的姿态。
[0023]可选地，第一获取模块包括：
[0024]设置单元，用于设置采集所述传感点数据的目标区域；
[0025]第二获取单元，用于获取在所述目标区域内所述目标用户处于所0述当前卧姿下的所述传感点数据。
[0026]可选地，该装置还包括：
[0027]第二获取模块，用于在所述将所述卧姿压力变化信息输入目标模型内之前，获取训练样本和所述训练样本属于各个卧姿类别的标签信息；
[0028][0029]5第二得到模块，用于将所述训练样本输入初始模型内，得到所述
[0030]训练样本属于所述各个卧姿类别标签信息的概率值；
[0031]第三得到模块，用于根据所述概率值调整所述初始模型的模型参数，直到所述概率值大于或者等于每个标签信息对应的预设阈值，停止对所述模型参数的调整，得到所述目标模型。
[0032]0可选地，该装置还包括：
[0033]发出模块，用于在所述根据所述目标卧姿类别判断所述当前卧姿是否正确之后，在检测到当前卧姿不正确或者在超过第一预设时长未检测到卧姿变化指示信息的情况下，向所述目标用户发出警示信息。
[0034]可选地，该装置还包括：
[0035]第二调整模块，用于在向所述目标用户发出警示信息之后，在第二预设时长内仍未检测到当前卧姿能够满足预设卧姿状态的情况下，利用弹性体隔振器的目标切换控制器控制床体调整姿态。
[0036]根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中，存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任一实施例中的方法步骤。
[0037]根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一实施例中的方法步骤。
[0038]在本申请实施例中，通过获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据；根据传感点信息，生成目标用户的卧姿压力变化信息；将卧姿压力变化信息输入目标模型内，得到当前卧姿所属的目标卧姿类别；根据目标卧姿类别调整当前卧姿的姿态。由于本申请实施例根据当前卧姿下的传感点数据与已训练完成的目标模型相结合，得到目标用户的卧姿类别，然后对目标用户卧姿进行监测，判断目标用户当前卧姿是否正确并进行正确姿态的校正，从而在对目标用户不造成过多干扰情况下，判断目标用户当前卧姿是否正确，帮助目标
用户进行卧姿姿态的调整，保护目标用户免受卧姿错误造成的身体损伤，并对人体卧姿和人体健康关系提供可靠、有效的分析数据，从而解决了相关技术中存在传感器接收到的数据易受外界干扰，卧姿检测精度不高的问题。
附图说明
[0039]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0040]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1是根据本申请实施例的一种可选的卧姿检测的方法的流程示意图；
[0042]图2是根据本申请实施例的一种可选的力敏感点分布的平面简易示意图；
[0043]图3是根据本申请实施例的一种可选的卧姿检测的可视化界面示意图；
[0044]图4是根据本申请实施例的一种可选的弹性体隔振器的目标切换控制器调整床体的示意图；
[0045]图5是根据本申请实施例的另一种可选的弹性体隔振器的目标切换控制器调整床体的示意图；
[0046]图6是根据本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种卧姿检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据；根据所述传感点信息，生成所述目标用户的卧姿压力变化信息；将所述卧姿压力变化信息输入目标模型内，得到所述当前卧姿所属的目标卧姿类别，其中，所述目标模型为已训练完成的，用于识别卧姿类型的模型；根据所述目标卧姿类别调整所述当前卧姿的姿态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感点信息，生成所述目标用户的卧姿压力变化信息，包括：根据所述传感点数据生成压力变化值；获取每个所述传感点数据的相对位置信息；根据所述压力变化值和所述相对位置信息，生成所述卧姿压力变化信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标卧姿类别调整所述当前卧姿的姿态，包括：根据所述目标卧姿类别判断所述当前卧姿是否正确；根据判断结果调整所述当前卧姿的姿态。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标用户处于当前卧姿下的传感点数据，包括：设置采集所述传感点数据的目标区域；获取在所述目标区域内所述目标用户处于所述当前卧姿下的所述传感点数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述卧姿压力变化信息输入目标模型内之前，所述方法还包括：获取训练样本和所述训练样本属于各个卧姿类别的标签信息；将所述训练样本输入初始模型内，得到所述训练样本属于所述各个卧姿类别标签信息的概率值；根据所述概率值调整所述初始模型的模型参数，直到所述概率值大于或者等于每个标签信息对应的预设阈值，停止对所述模型参数的调整...

【专利技术属性】
技术研发人员：王通，罗朝晖，尚鹏，苏栋楠，吴继鹏，曾梓琳，王俊伟，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：