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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810882985.3 (22)申请日 2018.08.06 (71)申请人 杭州纬恩电子科技有限公司 地址 310018 浙江省杭州市杭州经济技术 开发区白杨街道6号大街452号2幢 D0806-0807号房 (72)发明人 颜幸尧 (51)Int.Cl. A61B 5/11(2006.01) A61B 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种睡姿检测装置及学习方法 (57)摘要 本发明公开了一种睡姿检测装置及学习方 法， 该装置包括一个人机交互模块、 一个睡姿。
2、传 感模块、 一个信号处理采集及数据综合分析模 块、 一个存储模块。 睡姿传感模块的输出端、 人机 交互的输出端， 均与信号处理采集及数据综合分 析模块的输入端相连； 信号处理采集及数据综合 分析模块和存储模块互连。 在人机交互模块的协 助下， 通过对不同睡姿条件下睡姿传感器输出信 号的处理分析学习， 提取出使用者睡姿的个性化 数据， 可有效解决使用者由于体型和睡眠习惯上 的个体差异而导致的睡姿误判的问题。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 109009146 A 2018.12.18 CN 109009146 A 1.一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于： 该装置至少包括一个人。
3、机交互模块、 一 个睡姿传感模块、 一个信号处理采集及数据综合分析模块、 一个存储模块。 2.根据权利要求1所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于： 睡姿传感模块的 输出端和人机交互的输出端， 与信号处理采集及数据综合分析模块的输入端相连； 信号处 理采集及数据综合分析模块和存储模块互连。 3.根据权利要求1所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于： 所述的人机交互 模块， 既可以是一个实物的控制器， 也可以是一个虚拟控制器 （比如移动端的APP,小程序 等） 。 4.根据权利要求1所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于： 所述的睡姿传感 模块， 既可以采用压力传感器， 。
4、也可以采用压强传感器。 5.根据权利要求4所述的睡姿传感模块， 其特征在于： 所述的睡姿传感模块， 置于枕头 的延伸区； 可以是一个传感器， 也可以由多个传感器组成。 6.根据权利要求1所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于： 包括一个存储模 块， 用于存储个性化参数自学习模块获得的个性化睡姿数据。 7.根据权利要求9所述的存储模块， 其特征在于： 所述的存储模块为掉电保存内存。 8.根据权利要求1所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于， 该方法具体包括 以下步骤： 步骤一： 先进行初始化， 读取掉电保存内存中使用者个性化睡姿数据； 步骤二： 检测是否处于监督学习状态 （通过人。
5、机交互模块发出学习指令） ， 如不是则进 入步骤九； 步骤三： 对一个或多个睡姿传感模块的数据进行采集并分析， 获取使用者在不同睡姿 时的静态数据； 步骤四： 在人机交互模块 （控制器实物或手机APP/小程序） 按一下下一个睡姿的按键， 进行睡姿转换； 步骤五： 动态采集睡姿转换过程中 （一个或多个） 睡姿传感器输出的数据； 步骤六： 重复步骤三、 四、 五， 按人机交互模块或手机APP （或小程序） 的提示， 全部或部 分经历若干种典型睡姿的数据采集， 结束学习； 步骤七： 信号分析和处理模块对睡姿传感器输出数据进行处理分析， 提取出各睡姿时 的静态和动态特征参数 （也即使用者的个性化睡姿参。
6、数） ； 步骤八： 保存所提取的各睡姿的静态和动态数据至掉电保存内存， 供枕头在正常工作 时， 对使用者的睡姿进行正确的判断； 步骤九： 实时采集睡姿传感模块数据， 处理分析后， 提取实时睡姿参数； 步骤十： 将实时睡姿参数分别与若干种典型睡姿下的个性化的睡姿参数比较， 在一定 范围误差内， 确定当前睡姿； 步骤十一： 返回步骤二。 9.根据权利要求11所述的一种睡姿检测装置及学习方法， 其特征在于:典型的睡姿不 仅仅限于仰睡， 侧睡， 侧卧， 俯卧四种， 可多可少以上述四种。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 109009146 A 2 一种睡姿检测装置及学习方法 技术领域 0001。
7、 本发明涉及智能家居领域， 特别是涉及一种睡姿检测装置及学习方法。 背景技术 0002 随着手机内容的日益丰富,越来越多的人患上了手机依赖症,使用手机上瘾,室内 室外,低头族随处可见.长时间的低头,会破坏颈椎合理的生理曲线,导致颈椎病的发生。 0003 人的一辈子有三分之一的时间是在睡眠中度过的。 在睡觉时,如果通过合适的手 段,使得颈椎能在睡眠时保持合理的生理曲线和牵引状态,则能大大减少颈椎病的发生,或 者有效减轻颈椎病患者的痛楚。 0004 在仰睡时,在垂直于水平面的、 过颈椎的剖面上看 （也即人体侧面看去） ,合理的颈 椎生理曲线是一个凸起的曲线,因此目前的枕头在外形上都具有颈部突起、 。
8、头部凹下 （也即 前高后低） 的外形,能基本保证使用者在仰睡时,颈部保持一个基本合理的生理曲线.而在 侧睡时,从垂直于水平面的过颈椎的剖面上看,合理的颈椎曲线为一条直线,此时头部高度 大大高于仰睡时的高度,因此不但导致仰睡枕形不再合适,而且高度也不够,因此不但枕头 的高度需要调节， 而且枕头的形状也需要改变(也即颈部高度和头部高度需要重新调整)。 0005 为了使枕头在不同睡姿时,依旧能使颈椎保持合理的生理曲线,目前有不少专家 学者和工程技术人员在对传统枕头改造的基础上,提出了许多方案。 CN201510787613.9等 专利通过气囊来手动调节高度,使用者在改变睡姿时,自己通过手动来分别调节。
9、颈部和头 部气囊的高度； CN201510153937.7通过使用者的主动头部动作来告诉枕头进行睡姿切换； CN201710809715.5和CN201520242440.8等通过在不同卧位气囊下安装压力传感器来检测 睡姿,从而实现高度的自动调节； CN201610229055.9通过对枕头两侧的声音传感器所得呼 吸声强度之差的大小来辨别睡姿， 再通过空压机和三通阀对相应气囊进行充放气， 实现枕 头的高度调节； CN201610684323.6通过直接检测枕芯内气囊的压力来检测睡姿,来实现高 度的自动调节； CN201711260287.1在枕头体的上表面安装多个压力传感器来检测睡姿,来 实现。
10、高度的自动调节； 而CN200420059591.1 通过升降机构内的压力传感器感受人体睡姿 的变化,从而获得睡姿信息。 以上种种,不一而足。 0006 上述睡姿检测方法， 虽然可对睡姿实现一定程度的检测， 但是由于使用者个体差 异巨大， 比如一个体重70斤的女子， 和一个体重180斤的彪形大汉， 对枕头的睡姿检测传感 器来讲， 不管是压力数值方面， 以及所涉及传感器的尺度 （范围或位置） 方面， 均不可同日而 语； 如果一视同仁， 按枕头出厂所设置的参数来进行睡姿识别， 不可避免地会产生很大误 差， 给用户带来极差的体验， 甚至无法使用。 0007 综上所述， 目前的各类睡姿检测方法， 由于。
11、对个体差异缺乏甄别， 因此识别的正确 度受到较大影响， 实用性不高。 0008 本发明通过对使用者的个体差别进行学习和记忆， 可较好的解决睡姿正确识别的 问题。 说 明 书 1/4 页 3 CN 109009146 A 3 发明内容 0009 为了克服上述现有技术的不足， 本发明提供了一种睡姿检测装置及学习方法， 所 述的技术方案如下： 一种睡姿检测装置及学习方法， 该装置至少包括一个人机交互模块、 一个或多个睡姿 传感模块、 一个信号处理采集及数据综合分析模块、 一个存储模块。 人机交互的输出端， 睡 姿传感模块的输出端， 均和信号处理采集及数据综合分析模块的输入端相连； 信号处理采 集及数。
12、据综合分析模块和存储模块互连； 如图1所示。 0010 该装置包括一个或多个睡姿传感模块， 用于获取当前的睡姿。 其输出端与信号处 理采集及数据综合分析模块的输入端相连。 0011 该装置包括一个人机交互模块 （实物控制器或虚拟控制器， 比如手机APP/小程序 等） ， 用于实现枕头和人之间的交互。 其输出端与信号处理采集及数据综合分析模块的输入 端相连。 0012 该装置包括一个信号处理采集及数据综合分析模块， 所述的信号处理采集及数据 综合分析模块为实则为一个带有学习能力的数据处理分析程序， 主要对使用者的睡姿数据 进行采集和分析， 提取出 （学习） 各个睡姿下的特征参数， 以及数据在睡姿。
13、之间相互转换过 程中的变化特点 （特征参数） 。 0013 该装置包括一个存储器， 用于掉电保存上面所述提取的各个性化参数。 0014 一种睡姿检测装置及学习方法， 该方法具体包括以下步骤： 步骤一： 先进行初始化， 读取掉电保存内存中使用者睡姿个性化数据； 步骤二： 检测是否处于监督学习状态 （通过人机交互模块发出学习指令） ， 如不是则进 入步骤九； 步骤三： 对睡姿传感模块的数据进行采集并分析， 获取使用者在不同睡姿时的静态数 据； 步骤四： 在人机交互模块按一下下一个睡姿的按键， 进行睡姿转换； 步骤五： 动态采集睡姿转换过程中 （一个或多个） 睡姿传感器输出的数据； 步骤六： 重复步。
14、骤三、 四、 五， 通过人机交互模块， 全部或部分经历图2中典型睡姿的数 据采集后， 按结束键结束学习； 步骤七： 信号处理采集及数据综合分析模块对睡姿传感器输出数据进行处理分析， 提 取出各睡姿时的静态和动态特征参数 （也即使用者的个性化睡姿参数） ； 步骤八： 保存所提取的各睡姿的静态和动态数据至掉电保存内存， 供枕头在正常工作 时， 对使用者的睡姿进行正确的判断； 步骤九： 实时采集睡姿传感模块数据， 处理分析后， 提取实时睡姿参数； 步骤十： 将实时睡姿参数分别与不同睡姿下的个性化的睡姿参数比较， 在一定范围误 差内， 确定当前睡姿； 步骤十一： 返回步骤二。 0015 与现有技术相比。
15、， 本发明的有益效果是： 通过学习的方法， 本发明有效地解决了由 于体型和睡眠习惯上的个体差异而导致的智能枕头对使用者睡姿误判的问题。 说 明 书 2/4 页 4 CN 109009146 A 4 附图说明 0016 图1为本发明的构成示意图； 图2为本发明中所述枕头延伸区的示意图； 图3为本发明所述的几个睡姿之间转换； 图4为本发明中睡姿学习方法及步骤流程图； 图5为本发明的一个实例构成示意图。 具体实施方式 0017 如图5所述， 一种睡姿检测装置及学习方法， 该装置包括一个人机交互模块、 一个 睡姿传感小气囊及连接的压强传感器模块、 一个信号处理采集及数据综合分析模块、 一个 存储模块。。
16、 睡姿传感小气囊所连压强传感器的输出端、 人机交互的输出端， 分别和信号处理 采集及数据综合分析模块的输入端相连； 信号处理采集及数据综合分析模块和存储模块互 连。 0018 该装置包括一个人机交互模块 （键盘） ， 该模块为一个简单的控制器， 上面有若干 个按键， 用于实现枕头和人之间的交互， 其输出端与信号处理采集及数据综合分析模块的 输入端相连。 0019 该装置包括一个睡姿传感小气囊及连接的压强传感器模块， 该模块由一个 （或多 个） 小气囊和一个 （或多个） 传感器组成， 该小气囊 （组） 内预充一定压力的气体， 与之相连的 压强传感器 （组） 取得气体的实时压强信号， 其输出端与信。
17、号处理采集及数据综合分析模块 的输入端相连； 所述小气囊置于枕头的延伸区， 如果是一个则置于延伸区中间， 如果有多个 则在延伸区沿枕头的长度方向 （和颈椎的垂直方向） 排列。 0020 该装置包括一个信号处理采集及数据综合分析模块， 所述的信号处理采集及数据 综合分析模块为实则为一个带有学习能力的数据处理分析程序， 主要对使用者的睡姿数据 进行采集和分析， 提取出 （学习） 各个睡姿下的参数 （静态个性化参数） ， 以及数据在睡姿之 间相互转换过程中的变化特点 （动态个性化参数） 。 0021 该装置包括一个存储器， 用于掉电保存上面所述提取的各个性化参数。 0022 如图5所示， 一种睡姿检。
18、测装置及学习方法， 该方法具体包括以下步骤： 步骤一： 先进行初始化， 读取掉电保存内存中的使用者睡姿个性化数据； 步骤二： 检测是否处于监督学习状态 （通过人机交互模块发出学习指令） ， 如不是则进 入步骤九； 步骤三： 对气囊睡姿传感器 （组） 的压强数据进行采集并分析， 获取使用者在不同睡姿 时的静态数据； 步骤四： 在人机交互模块上按一下下一个睡姿的按键， 进行睡姿转换； 步骤五： 动态采集睡姿转换过程中气囊睡姿传感器 （组） 输出的数据； 步骤六： 重复步骤三、 四、 五， 按人机交互模块的提示， 全部或部分经历图2中的睡姿， 结 束学习； 步骤七： 信号分析和处理模块对睡姿传感器输。
19、出数据进行处理分析， 提取出各睡姿时 的静态和动态特征参数 （也即使用者的个性化参数） ； 说 明 书 3/4 页 5 CN 109009146 A 5 步骤八： 保存所提取的各睡姿的静态和动态数据至掉电保存内存， 供枕头在正常工作 时， 对使用者的睡姿进行正确的判断； 步骤九： 实时采集睡姿传感模块数据， 处理分析后， 提取实时睡姿参数； 步骤十： 将实时睡姿参数分别与若干典型睡姿下的个性化睡姿参数比较， 在一定范围 误差内， 确定当前睡姿； 步骤十一： 返回步骤二。 0023 以上所述实例， 仅为本发明的优选实施例子而已， 并不用以限制本发明。 凡在本发 明的精神和原则之内， 所做的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的保护范围 之内。 说 明 书 4/4 页 6 CN 109009146 A 6 图1 图2 图3 说 明 书 附 图 1/3 页 7 CN 109009146 A 7 图4 说 明 书 附 图 2/3 页 8 CN 109009146 A 8 图5 说 明 书 附 图 3/3 页 9 CN 109009146 A 9 。