CN111067300A - 一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种床垫的控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：检测床垫的当前使用信息；对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数；根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调节。该技术方案通过分析床垫的使用信息得到用户的矫正参数，可以在用户处于睡眠状态的时候对用户的身体部位进行矫正，一方面，避免出现因睡眠中不正确的睡姿导致身体的不良状况。另一方面，还有助于促进用户进入最佳睡眠状态。

Description

一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着智能家居在人们日常生活中的出现，智能床垫的种类也越来越多，大部分的智能床垫主要用于获取用户的一些特征参数，或者根据用户的睡眠状态提供不同的睡眠环境，可见其智能化程度还不高，比如，在整个睡眠阶段中，随着用户进入到不同的睡眠深度，无法根据用户的睡姿对用户的身体部位进行矫正。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本申请提供了一种床垫控制方法，包括：
检测床垫的当前使用信息；
对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数；
根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调节。
在一个可能的实施方式中，所述当前使用信息包括以下至少一项：当前压力值，当前受力区域，当前睡眠时间段，当前动作幅度，和当前动作频率。
在一个可能的实施方式中，所述对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数，包括：
将所述当前使用信息输入预先训练的分类模型中，得到所述对象的目标矫正参数。
在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取训练样本数据，所述训练样本数据包括以下至少一项：压力值，受力区域，睡眠时间段，动作幅度，和动作频率；
获取所述训练样本数据的标注信息，所述标注信息包括：所述训练样本数据对应的矫正参数；
采用预设卷积神经网络对所述训练样本数据，以及所述训练样本数据对应的矫正参数进行训练，得到所述分类模型。
在一个可能的实施方式中，所述根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调，包括：
基于预设矫正参数与调节等级的对应关系，查询所述目标矫正参数对应的目标调节等级；
根据所述目标调节等级确定所述床垫的第一调节参数；
根据所述第一调节参数对所述床垫进行调节。
在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取历史调节记录；
根据所述历史调节记录确定所述对象的关键部位；
获取所述关键部位的当前凹陷程度数据，以及所述床垫上与所述关键部位对应的目标区域；
根据所述当前凹陷程度数据生成第二调节参数，所述第二调节参数用于对所述目标区域进行调节。
在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取所述关键部位的历史凹陷程度数据；
确定所述当前凹陷程度数据与所述历史凹陷程度数据的比对结果；
根据所述比对结果生成相应的提示信息。
第二方面，本申请提供了一种床垫控制装置，包括：
检测模块，用于检测床垫的当前使用信息；
分析模块，用于对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数；
调节模块，用于根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调节。
第三方面，本申请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，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行计算机程序时，实现上述方法步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法步骤。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：通过分析床垫的使用信息得到用户的矫正参数，可以在用户处于睡眠状态的时候对用户的身体部位进行矫正，一方面，避免出现因睡眠中不正确的睡姿导致身体的不良状况。另一方面，还有助于促进用户进入最佳睡眠状态。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明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。
图1为本申请实施例提供的一种床垫控制方法的流程图；
图2为本申请另一实施例提供的一种床垫控制方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种智能床垫控制装置的框图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质，本发明实施例所提供的方法可以应用于任意需要的电子设备，例如，可以为服务器、终端等电子设备，在此不做具体限定，为描述方便，后续简称为电子设备。下面首先对本发明实施例所提供的一种床垫控制方法进行介绍。
图1为本申请实施例提供的一种床垫控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S11，检测床垫的当前使用信息。
步骤S12，对当前使用信息进行分析得到位于床垫上的对象的目标矫正参数。
步骤S13，根据目标矫正参数对床垫进行调节。
本实施例提供的技术方案通过分析床垫的使用信息得到用户的矫正参数，可以在用户处于睡眠状态的时候对用户的身体部位进行矫正，一方面，避免出现因睡眠中不正确的睡姿导致身体的不良状况。另一方面，还有助于促进用户进入最佳睡眠状态。
本实施例所采用的技术方案能够检测床垫的当前使用信息，其中，当前使用信息包括：当前压力值，当前受力区域，当前睡眠时长，当前时间点以及根据身体各部位的动作参数比如：动作幅度、动作频率等，之后对当前使用信息中的多组数据进行分析得到用户的目标矫正参数，并且通过目标矫正参数来对床垫进行调节，以使用户在享受睡眠的同时对用户的身体部位进行矫正。
本实施例中首先通过检测床垫的当前使用信息来确定当前使用对象是否为用户，可以将检测到的当前压力值与预设的人体标准压力值进行比较，得到比较结果，当比较结果属于预设压力范围内时，则表明使用床垫的对象为用户。
或者，还可以通过预先收集的用户的基本指标数据，比如身高，体重和身体轮廓等信息，将收集到用户的体重转换为床垫受到的压力值，在此基础上设置床垫的预设压力范围，同时结合床垫的当前压力值和检测到的当前受力区域的分布，判断用户是否位于床垫上。
其中收集用户的基本指标数据时，不以单一用户的基本指标数据作为唯一的参考依据，而是收集多组用户的基本指标数据进行参考，当用户的基本指标数据满足预设条件时，则确定用户正在使用床垫，基本指标数据满足预设条件，包括以下至少一项：当前压力值属于预设压力范围，当前受力区域与预设受力区域相吻合，轮廓与预设轮廓的相似度大于预设相似度，当前动作频率小于预设频率等。
比如：当前压力值为800N，当前受力区域的分布与预先收集的受力区域相吻合，轮廓与预先收集的轮廓相似度大于85％，则确定用户正在使用床垫。
当确定用户位于床垫上时，将当前使用信息输入预先训练的分类模型中，得到用户的目标矫正参数。本实施例中的分类模型用于根据每一类使用信息确定用户的睡眠状态以及矫正参数，本实施例中睡眠状态包括：入睡状态，浅度睡眠状态和深度睡眠状态。
比如：当前压力值为810N，当前受力区域包括：腰部，背部，腿部以及颈部，当前睡眠时间点为11:00pm，当前睡眠时长为30min,当前动作频率为1/5(次/分钟)，可以确定当前用户处于入睡状态，以及目标矫正参数，其中目标矫正参数包括：腰部需要支撑力10N和背部需要支撑力15N。
本实施例中，分类模型的训练过程如下：获取训练样本数据，训练样本数据包括以下至少一项：压力值，受力区域，睡眠时间点，睡眠时长，动作幅度和动作频率，获取训练样本数据的标注信息，标注信息为：每一类训练样本数据对应的矫正参数，采用预设卷积神经网络对训练样本数据，以及该训练样本数据对应的矫正参数进行训练，得到分类模型。本实施例中，预设卷积神经网络模型采用的是BP神经网络模型。
在得到目标矫正参数后，可以根据预设矫正参数与调节等级的对应关系，查询目标矫正参数对应的目标调节等级，根据目标调节等级确定床垫的第一调节参数，根据第一调节参数对床垫进行调节。
比如：目标矫正参数中腰部所需支撑力为10N时，床垫中腰部调节区域的调节等级为2级，对应调节参数可以为调节腰部调节区域的弹簧向上运动2cm。或者，目标矫正参数中颈部所需15N，床垫中颈部调节区域的调节等级为3级，对应调节参数可以为调节颈部调节区域的弹簧向上运动3cm。
图2为本申请另一实施例提供的一种床垫控制方法的流程图。如图2所示，该方法还包括以下步骤：
步骤S21，获取历史调节记录。
步骤S22，根据历史调节记录确定对象的关键部位。
步骤S23，获取关键部位的当前凹陷程度数据，以及床垫上与关键部位对应的目标区域。
步骤S24，根据当前凹陷程度数据生成第二调节参数，第二调节参数用于对目标区域进行调节。
本实施例中，获取历史调节记录，统计历史调节记录中各个部位的调节概率，将调节概率大于预设阈值的部位作为用户的关键部位，比如：颈部，腰部等。之后获取关键部位的当前凹陷程度数据，以及与关键部位对应的目标区域。
关键部位以为颈部为例，可以根据当前凹陷程度数据可以生成当前颈部图像，将当前颈部图像与预设标准颈部图像进行比较，如果当前颈部图像与预设标准颈部图像的偏差大于预设偏差范围时，根据偏差生成目标区域的第二调节参数。
其中第二调节参数是在第一调节参数的基础上确定的，比如：通过此种方式一方面，在保证用户处于睡眠状态下，能够对用户的关键部位进行更优的矫正。另一方面，可以使用户保持良好的睡姿，防止出现因睡姿不正确导致一些不良状况，比如落枕等。
本实施例中，还可以获取关键部位的历史凹陷程度数据，确定当前凹陷程度数据与历史凹陷程度数据的比对结果，根据比对结果生成相应的提示信息。
可选的，通过根据用户的背部的历史凹陷程度数据可以生成背部历史图像，根据背部的当前凹陷程度数据生成背部当前图像，之后将背部历史图像与背部当前图像进行比对，得到比对结果，比如：当比对结果为背部当前图像的凹陷程度小于背部历史图像的凹陷程度时，则可以向用户发出提示信息，告知用户背部的矫正情况。
图3为本申请实施例提供的一种床垫控制装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。
如图3所示，该装置包括：
检测模块301，用于检测床垫的当前使用信息；
分析模块302，用于对当前使用信息进行分析得到位于床垫上的对象的目标矫正参数；
调节模块303，用于根据目标矫正参数对床垫进行调节。
本申请实施例还提供一种电子设备，如图4所示，电子设备可以包括：处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信。
存储器1503，用于存放计算机程序；
处理器1501，用于执行存储器1503上所存放的计算机程序时，实现上述实施例的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，P C I)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
检测床垫的当前使用信息；
对当前使用信息进行分析得到位于床垫上的对象的目标矫正参数；
根据目标矫正参数对所述床垫进行调节。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
当前使用信息包括以下至少一项：当前压力值，当前受力区域，当前睡眠时间段，当前动作幅度和当前动作频率。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对所述当前使用信息进行分析得到位于床垫上的对象的目标矫正参数，包括：
将当前使用信息输入预先训练的分类模型中，得到对象的目标矫正参数。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取训练样本数据，训练样本数据包括以下至少一项：压力值，受力区域，睡眠时间段，动作幅度和动作频率；
获取所述训练样本数据的标注信息，所述标识信息包括：所述训练样本数据对应的矫正参数；
采用预设卷积神经网络对训练样本数据，以及训练样本数据对应的矫正参数进行训练，得到分类模型。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述目标矫正参数对床垫进行调，包括：
基于预设矫正参数与调节等级的对应关系，查询目标矫正参数对应的目标调节等级；
根据所述目标调节等级确定床垫的第一调节参数；
根据第一调节参数对床垫进行调节。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取历史调节记录；
根据历史调节记录确定对象的关键部位；
获取关键部位的当前凹陷程度数据，以及床垫上与关键部位对应的目标区域；
根据当前凹陷程度数据生成第二调节参数，第二调节参数用于对所述目标区域进行调节。
可选的，该计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
获取关键部位的历史凹陷程度数据；
确定当前凹陷程度数据与历史凹陷程度数据的比对结果；
根据比对结果生成相应的提示信息。
需要说明的是，对于上述装置、电子设备及计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
进一步需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种床垫控制方法，其特征在于，包括：
检测床垫的当前使用信息；
对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数；
根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调节。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前使用信息包括以下至少一项：当前压力值，当前受力区域，当前睡眠时长，当前睡眠时间点，当前动作幅度和当前动作频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数，包括：
将所述当前使用信息输入预先训练的分类模型中，得到所述对象的目标矫正参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取训练样本数据，所述训练样本数据包括以下至少一项：压力值，受力区域，睡眠时长，睡眠时间点，动作幅度和动作频率；
获取所述训练样本数据的标注信息，所述标注信息包括：所述训练样本数据对应的矫正参数；
采用预设卷积神经网络对所述训练样本数据，以及所述训练样本数据对应的矫正参数进行训练，得到所述分类模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调，包括：
基于预设矫正参数与调节等级的对应关系，查询所述目标矫正参数对应的目标调节等级；
根据所述目标调节等级确定所述床垫的第一调节参数；
根据所述第一调节参数对所述床垫进行调节。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取历史调节记录；
根据所述历史调节记录确定所述对象的关键部位；
获取所述关键部位的当前凹陷程度数据，以及所述床垫上与所述关键部位对应的目标区域；
根据所述当前凹陷程度数据生成第二调节参数，所述第二调节参数用于对所述目标区域进行调节。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述关键部位的历史凹陷程度数据；
确定所述当前凹陷程度数据与所述历史凹陷程度数据的比对结果；
根据所述比对结果生成相应的提示信息。
8.一种床垫控制装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测床垫的当前使用信息；
分析模块，用于对所述当前使用信息进行分析得到位于所述床垫上的对象的目标矫正参数；
调节模块，用于根据所述目标矫正参数对所述床垫进行调节。
9.一种电子设备，其特征在于，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，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序时，实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。
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