CN111093485B - 基于传感器阵列的检测控制方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于传感器阵列的检测控制方法，所述传感器阵列包括多个传感器阵元，所述方法包括：采集所述传感器阵列中的所述多个传感器阵元的信号；基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量；根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元；以及响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令。本发明还提供一种基于传感器阵列的检测控制装置。通过本发明提供的基于传感器阵列的检测控制方法和装置，能够将基于非可穿戴技术检测用户的动作转换为控制指令，控制指令的数据量小且能够保护用户隐私。

Description

基于传感器阵列的检测控制方法和装置
技术领域
本发明属于信息技术领域，特别是涉及一种基于传感器阵列的检测控制方法和装置。
背景技术
现有技术中，针对用户的一些表达需求的动作，例如用户想要唤醒某种智能电子设备，或老人摔倒后求救/示警等动作，所采用解决方案多是使用诸如智能手表、手环等可穿戴设备，又或是摄像头、智能音箱等音视频设备来进行检测。可穿戴设备(例如手环)通过感知用户的动作的变化(例如加速度)进行响应。但是，可穿戴设备需要用户实时佩戴，影响舒适感；而摄像头、智能音箱等产生的数据量大且可能泄露用户隐私。
现有技术中存在通过非穿戴设备检测用户动作的方案，对于检测到用户动作后如何应用，例如如何将用户动作转换为控制相关装置的指令等，目前还没有相关的技术发方案。例如，现有技术已提出了使用非穿戴式的传感器阵列检测体动、呼吸及心跳信号的方案。然而，现有技术更多地偏重于对体动、呼吸、心跳等信号的检测，而对于检测到这些信号的后续应用则基本没有涉及。
因此，需要如何将基于非可穿戴技术检测用户的动作转换为控制指令的技术方案，并且希望这种技术方案产生数据量小且不会影响到用户的隐私。
发明内容
因此，我们提出一种基于传感器阵列的检测控制方法和装置，通过检测传感器阵列中的多个阵元的信号，判断是否存在获得有效压力的阵元，在存在获得有效压力的阵元的情况下，确定对应的语义并产生控制指令。然后，根据所产生的控制指令就能实施响应的控制动作。
根据本发明的第一个方面，提供一种基于传感器阵列的检测控制方法，所述传感器阵列包括多个传感器阵元，所述方法包括：
采集所述传感器阵列中的所述多个传感器阵元的信号；
基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量；
根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元；以及
响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令。
根据本发明的第二个方面，提供一种基于传感器阵列的检测控制装置，所述传感器阵列包括多个传感器阵元，所述装置包括：
信号采集单元，用于采集所述传感器阵列中的所述多个传感器阵元的信号；
计算单元，用于基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量；
判断单元，用于根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元；以及
指令产生单元，用于响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令。
第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面提供的方法。
第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行第一方面提供的方法。
通过本发明的基于传感器阵列的检测控制方法和装置，能够将基于非可穿戴技术检测用户的动作转换为控制指令，控制指令的数据量小且能够保护用户隐私。
附图说明
为进一步清楚解释本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。
在下面的附图中：
图1是根据一个实施例的信号采集传感器阵列的示意图。
图2是根据一个实施例的图1所示信号采集传感器阵列的截面图。
图3是根据本发明实施例的基于传感器阵列的检测控制方法的流程图。
图4是根据本发明实施例的用于说明本发明方案的一个示例图。
图5是根据本发明实施例的基于传感器阵列的检测控制装置的示意图。
图6是本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例来说明本发明所公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的构思下进行各种修改与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。
图1是根据一个实施例的信号采集传感器阵列的示意图。图2是根据一个实施例的图1所示信号采集传感器阵列的截面图。根据图1和图2所示，一种信号采集传感器阵列10，其包括：连接层105，至少两种传感器单元111和112，信号采集电路107，用于将各所述传感器单元111或112与所述信号采集电路107进行电连接的信号线104，每种所述传感器单元111或112进一步包括：第一阻震基材101或102；传感器元件103，其与所述第一阻震基材101或102一一对应且设置于所述第一阻震基材101或102与所述连接层105之间；其中，所述至少两种传感器单元在所述连接层上间隔排列成阵列状。这里的阻震基材是指具有对震动有阻挡效果(衰减效果)的材料，例如海绵、橡胶、泡沫等材料。阻震基材可以制成片状或具有凹陷形状的块状。若制成凹陷形状的块状，可以以凹陷形状容纳传感器元件，通过调整凹陷的大小，可以进一步调节阻震效果。图1和图2所图示的信号线是依次串联于各传感器单元之间，但本领域的技术人员应该知道，也可以分别以信号线连接于每个传感器单元111或112与信号采集电路107之间。通过以阵列形式间隔设置至少两种传感器单元，且将传感器单元中的传感器元件设置为与所述第一阻震基材一一对应且设置于第一阻震基材与连接层之间，使得不同的信号传递到各传感器单元后得到不同程度的衰减，并且由于第一阻震基材是分离的，解除了各个传感器单元之间力的强耦合，从而使得信号幅度差异很大的不同生理信号均被传感器阵列准确地检测到。
图1中以8×8的阵列进行了图示，本领域的技术人员需要明白，此处仅为示例，也可以用其他数值的行、列进行组合。
可选地，各传感器元件103与连接层105之间还设置有基板层106，用于承载传感器元件和相关调理电路，以使其整体具备较高的刚度，避免受到损坏。
可选地，多个所述传感器单元111或112共用一个信号采集电路107。这样可以以较少的采集电路实现较大面积的采集工作，这样不仅有助于节省成本，还可以通过使用串行总线等技术，降低信号采集的时间间隔，提升信号采集的速率。类似地，至少一个信号采集电路107又进一步连接到整个阵列的中央处理器。
可选地，一种传感器单元111中包括的第一阻震基材的阻震特性、所包括的传感器元件的灵敏度以及所对应的信号采集电路的灵敏度的乘积是另一种传感器单元112中包括的第一阻震基材的阻震特性、所包括的传感器元件的灵敏度以及所对应的信号采集电路的灵敏度的乘积的2倍以上。这里，阻震特性是指对震动的衰减倍数。例如一种材料的阻震特性是40％，意味着其可以将震动衰减40％，而只有60％的震动可以从其一侧传递到另一端。传感器的灵敏度与采集电路的灵敏度的含义在现有技术中已有充分定义，为简洁起见不再赘述。
所述传感器元件，可以是压电片，也可以是应变片、压阻传感器等的一种或其中多种的组合。并且传感器元件中设置有运算放大电路，可以对初始信号进行放大。所述传感器元件的灵敏度不同，可以通过设置不同的元件类型或不同的运算放大电路的放大倍数来实现。
图1和图2传感器阵列包括了多个传感器阵元，用于采集信号。需要注意的是，图1和图2只是展示了采集信号的传感器阵列结构和组成的一种具体方式。本领域技术人员可以理解的是，可以采用其他任何形式的采集信号的传感器阵列，这些都属于本申请覆盖的范围。
根据本发明的一个方面，提出一种基于压力传感器阵列的检测控制方法，通过检测传感器阵列中的多个阵元的信号，判断是否存在获得有效压力的阵元，在存在获得有效压力的阵元的情况下，确定对应的语义并产生控制指令。然后，根据所产生的控制指令就能实施响应的控制动作。
图3是根据本发明实施例的基于传感器阵列的检测控制方法的流程图。在一个实施例中，所述传感器阵列为压力传感器阵列，包括多个传感器阵元。如图3所示，所述方法包括如下步骤：
步骤S301，采集传感器阵列中的多个传感器阵元的信号。
一个压力传感器阵列包括I×J个阵元，其中，I和J均为正整数，其乘积大于等于2。以一定的采样率采集每个传感器阵元的信号，采样结果记为Sij(n)，其中i,j为阵元坐标(1≤i≤I,1≤j≤J)。其中，采用率可以是预先设定的频率，例如50Hz,采样结果Sij(n)可以为电压量化值，单位可以为毫伏(mV)或伏(V)；n是对采样的计数，比如第1次采样、第2次采样等。
在一个可选的实施例中，在获得采样信号后，对采样结果Sij(n)进行滤波。对于压力传感器阵列来说，如果能够确定检测有效压力的频率范围，那么将滤波器进行设计，滤除有效压力的频率范围外的频率，能够最大限度的保留有效压力，滤除干扰因素。例如，压力传感器阵列为一个床垫，用户躺在上面时，床垫可以检测到呼吸、心跳和肢体动作。采样结果Sij(n)包含了与呼吸、心跳和肢体动作有关的信号。通常认为，用户通过将肢体动作施加在床垫上，形成用户意图和指令。那么，需要滤除与呼吸和心跳有关的信号。与心跳有关的信号非常微弱，可以忽略不计，而与呼吸有感的信号相对于与肢体动作有关的信号来说，频率要低，因此，可以对采样结果Sij(n)采用高通滤波，将高通截止频率设在0.5Hz，滤掉用户呼吸振动引起的低频信号成分。再如，传感器阵列中可能存在噪声，可以通过滤波滤除不需要的噪声。对采样结果Sij(n)进行滤波后得到滤波后的信号Kij(n)。
在上述实施例中，滤波方案是根据具体的情形而确定的，滤波截止频率也是可以认为设定的，这都属于本申请覆盖的范围。
步骤S302，基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量。
在一个具体的实施例中，对预设时间长度(例如1.5秒)的Kij(n)信号(若未经滤波，为Sij(n)信号)求取加权平方和，作为相应阵元的压力能量Eij(m)：
Figure BDA0002355405940000071
该加权平方求和的权重设计为预设时间和采样率的函数，即加权函数w(n)：
w(n)＝(0.5-0.5cos(2π(n/T-0.5)))/T
其中，i和j表示位于传感器阵列的(i,j)位置的一个阵元，假设这段时间为1.5秒，那么T＝1.5fs，fs为采样率，n为1到T。如果采样率fs为50Hz，那么T等于75，n为1到75。
以上计算的是预设时间长度(例如1.5秒)的位于传感器阵列的(i,j)位置的一个阵元的能量，例如记为Eij(1)。在间隔一个时间后(例如，0.1秒)，再统计下一个时间长度(例如1.5秒)的能量，例如记为Eij(2)。Eij(m)中的m是计算能量的次数。
步骤S303，根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元。
对压力传感器阵列的一个阵元施加压力的时候，由于震动带来的波动传递了能量，其他阵元或多或少也会检测到这个压力。那么，就需要识别传感器阵列中哪个或哪些阵元受到的压力是有效的，即为用户真正需要施加压力的阵元。
根据一个实施例，判断同一时刻计算的多个传感器阵元中是否存在对应的能量最大的阵元。
在步骤S302中计算了各个传感器阵元获得能量，对多个传感器阵元的能量进行幅值比较，确定能量最大的阵元。也就是说，通过比较多个传感器阵元的能量的大小，能够知道哪个阵元的能量最大，将获得最大能量的阵元确定为获得有效压力的阵元。而且，优选地进行局部的多个传感器阵元的能量的大小的比较，以减少计算量，提升计算速度，降低计算硬件的成本。
在一个具体实施例中，可以通过如下方法判断哪个阵元的获得能量最大：当阵元(x，y)的能量满足如下两个条件时：
Ex，y(m)＞Ex-1，y(m)且Ex，y(m)＞Ex+1，y(m)
Ex，y(m)＞Ex，y-1(m)且Ex，y(m)＞Ex，y+1(m)
其中，Ex-1，y(m)、Ex+1，y(m)、Ex，y-1(m)和Ex，y+1(m)表示阵元(x，y)附近阵元的能量，根据上述方法可以判定阵元(x，y)为空间(整个空间或局部空间)最大能量点，阵元(x，y)为获得有效压力的阵元。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他判断多个传感器阵元中存在对应的能量最大的阵元的方法，都属于本申请覆盖的范围。
在进一步的实施例中，判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量。
在一个具体实施例中，可以通过如下方法判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量。
Ex，y(m)＞Ex，y(m-1)且Ex，y(m)＞Ex，y(m+1)
其中，Ex,y(m-1)、Ex,y(m)和Ex,y(m+1)表示阵元(x,y)在第m-1、第m和第m+1次计算的能量。
根据上述进一步的方法可以判定阵元(x,y)为时间(整个时间或局部时间)最大能量点，阵元(x,y)为获得有效压力的阵元。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量的方法，都属于本申请覆盖的范围。
在进一步的实施例中，还需要判断判断同一时刻多个传感器阵元中能量最大的阵元在设定时间段内的峰值是否大于预设的能量阈值。
也就是说，Ex,y(m)时空间上，或者时间上和时间上最大能量点，同时，还要求Ex,y(m)满足一定的阈值条件，即Ex,y(m)>TH，TH为预先设定的阈值。
上述判断传感器阵列中是否存在获得有效压力的阵元，包括判断传感器阵列中空间(整个空间或局部空间)最大能量点、时间(整个时间或局部时间)最大能量点以及阵元的能量必须大于预先设定的阈值。上述判断方法可以单独使用，也可以组合使用，例如将判断空间((整个空间或局部空间)最大能量点与判断时间(整个时间或局部时间)最大能量点组合，或者将判断空间(整个空间或局部空间)最大能量点与是否大于预先设定的阈值进行组合等，这些都属于本申请覆盖的范围。
步骤S304，响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令。
这一步骤可以包括根据预设时间内所述获得有效压力的阵元获得有效压力的次数、节奏、频率以及/或者所述获得有效压力的阵元的位置确定所对应的语义，根据所述语义产生所述控制指令。
在一个具体实施例中，假设该传感器阵列为床垫，一个预先定义的语义，阵元受到了连续3次的有效压力表示唤醒床垫。在预设时间内(例如10秒内)，检测到一个阵元受到了连续3次的有效压力，那么根据预先设定的语义，通过CPU将受到的连续3次的有效压力转换为相应的控制指令，即唤醒床垫。
还可以规定其他有效压力与语义之间的对应关系，例如，一个阵元获得有效压力后对应一个语义，而另一个阵元获得有效压力后对应另一个不同的语义；阵元受到a次有效压力表示表示一个语义，受到b次有效压力表示另一个不同的语义(其中，a与b不同)；阵元受到连续有效压力的间隔不超过一个时间间隔(例如1秒)表示一个语义，而受到有效压力的间隔超过这个时间间隔表示另一个不同的语义，等等。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他阵元受到有效压力与语义之间的对应关系都属于本申请覆盖的范围。
这样，在知道获得有效压力的阵元后，根据预设的语义，将语义转换为相应的控制指令，控制响应的动作。
图4是根据本发明实施例的用于说明本发明方案的一个示例图。图4为通过智能床垫控制智能台灯的示例图。在图4中，智能床垫包括传感器阵列、控制模块、通讯模块；智能台灯包括台灯本体和通讯模块。智能垫子和智能台灯均与服务器通讯。传感器阵列检测到信号后，通过控制模块的信号处理，以及如本申请如上所述的基于传感器阵列的检测控制方法，可以识别用户的动作并转换为控制指令；将所述控制指令发送给服务器后，服务器可以控制指令发送给智能台灯。智能台灯在通过通讯模块收到相关指令后，台灯本体实现开关动作。此处，如果事先约定好通信协议并规定好指令的格式，也可以不通过服务器转发指令，也可以直接通过通讯模块在智能垫子与台灯之间传送控制指令。
从而，通过本发明的基于传感器阵列的检测控制方法，能够基于非可穿戴技术检测用户的动作并将所述动作转换为控制指令，用户不会受到像可穿戴产品那样过多的对于肢体的约束，用户体验更好，从而使得检测可以应用于诸如晚上睡觉等长时间的场合下；并且用户可以在危急的场景下通过与非可穿戴产品的简单互动而发出控制指令，在中老年人、残疾人的护理场景下更加贴合用户的需求；并且，控制指令的数据量小，能够保护用户隐私。
根据本发明的一个方面，提出一种基于压力传感器阵列的检测控制方法，通过检测传感器阵列中的多个阵元的信号，判断是否存在获得有效压力的阵元，在存在获得有效压力的阵元的情况下，确定对应的语义并产生控制指令。然后，根据所产生的控制指令就能实施响应的控制动作。
图5是根据本发明实施例的基于传感器阵列的检测控制装置的示意图。在一个实施例中，所述传感器阵列为压力传感器阵列，包括多个传感器阵元。如图5所示，所述装置包括如下单元：
信号采集单元501，用于采集传感器阵列中的多个传感器阵元的信号。
一个压力传感器阵列包括I×J个阵元，其中，I和J均为正整数，其乘积大于等于2。以一定的采样率采集每个传感器阵元的信号，采样结果记为Sij(n)，其中i,j为阵元坐标(1≤i≤I,1≤j≤J)。其中，采用率可以是预先设定的频率，例如50Hz,采样结果Sij(n)可以为电压量化值，单位可以为毫伏(mV)或伏(V)；n是对采用的计数，比如第1次采样、第2次采样等。
在一个可选的实施例中，还包括滤波单元，用于在获得采样信号后，对采样结果Sij(n)进行滤波。对于压力传感器阵列来说，如果能够确定检测有效压力的频率范围，那么将滤波器进行设计，滤除有效压力的频率范围外的频率，能够最大限度的保留有效压力，滤除干扰因素。例如，压力传感器阵列为一个床垫，用户躺在上面时，床垫可以检测到呼吸、心跳和肢体动作。采样结果Sij(n)包含了与呼吸、心跳和肢体动作有关的信号。通常认为，用户通过将肢体动作施加在床垫上，形成用户意图和指令。那么，需要滤除与呼吸和心跳有关的信号。与心跳有关的信号非常微弱，可以忽略不计，而与呼吸有感的信号相对于与肢体动作有关的信号来说，频率要低，因此，可以对采样结果Sij(n)采用高通滤波，将高通截止频率设在0.5Hz，滤掉用户呼吸振动引起的低频信号成分。再如，传感器阵列中可能存在噪声，可以通过滤波滤除不需要的噪声。对采样结果Sij(n)进行滤波后得到滤波后的信号Kij(n)。
在上述实施例中，滤波方案是根据具体的情形而确定的，滤波截止频率也是可以认为设定的，这都属于本申请覆盖的范围。
计算单元502，用于基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量。
在一个具体的实施例中，对预设时间长度(例如1.5秒)的Kij(n)信号(若未经滤波，为Sij(n)信号)求取加权平方和，作为相应阵元的压力能量Eij(m)：
Figure BDA0002355405940000121
该加权平方求和的权重设计为预设时间和采样率的函数，即加权函数w(n)：
w(n)＝(0.5-0.5cos(2π(n/T-0.5)))/T
其中，i和j表示位于传感器阵列的(i,j)位置的一个阵元，假设这段时间为1.5秒，那么T＝1.5fs，fs为采样率，n为1到T。如果采样率fs为50Hz，那么T等于75，n为1到75。
以上计算的是预设时间长度(例如1.5秒)的位于传感器阵列的(i,j)位置的一个阵元的能量，例如记为Eij(1)。在间隔一个时间后(例如，0.1秒)，再统计下一个时间长度(例如1.5秒)的能量，例如记为Eij(2)。Eij(m)中的m是计算能量的次数。
判断单元503，用于根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元。
对压力传感器阵列的一个阵元施加压力的时，其他阵元或多或少也会检测到这个压力。那么，就需要明确传感器阵列中哪个或哪些阵元受到的压力是有效的，即为用户真正需要施加压力的阵元。
根据一个实施例，判断单元503判断同一时刻计算的多个传感器阵元中是否存在对应的能量最大的阵元。
在计算单元502中计算了各个传感器阵元获得能量，对多个传感器阵元的能量进行幅值比较，确定能量最大的阵元。也就是说，通过比较局部多个传感器阵元的能量或者全部传感器阵元的能量的大小，能够知道哪个阵元的能量最大，将获得最大能量的阵元确定为获得有效压力的阵元。
在一个具体实施例中，可以通过如下方法判断哪个阵元的获得能量最大：当阵元(x,y)的能量满足如下两个条件时：
Ex，y(m)＞Ex-1，y(m)且Ex，y(m)＞Ex+1，y(m)
Ex，y(m)＞Ex，y-1(m)且Ex，y(m)＞Ex，y+1(m)
其中，Ex-1,y(m)、Ex+1,y(m)、Ex,y-1(m)和Ex,y+1(m)表示阵元(x,y)附近阵元的能量，根据上述方法可以判定阵元(x,y)为空间(整个空间或局部空间)最大能量点，阵元(x,y)为获得有效压力的阵元。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他判断多个传感器阵元中存在对应的能量最大的阵元的方法，都属于本申请覆盖的范围。
在进一步的实施例中，判断单元503判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量。
在一个具体实施例中，可以通过如下方法判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量。
Ex，y(m)＞Ex，y(m-1)且Ex，y(m)＞Ex，y(m+1)
其中，Ex,y(m-1)、Ex,y(m)和Ex,y(m+1)表示阵元(x,y)在第m-1、第m和第m+1次计算的能量。
根据上述进一步的方法可以判定阵元(x,y)为时间(整个时间或局部时间)最大能量点，阵元(x,y)为获得有效压力的阵元。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他判断所述对应的能量最大的阵元的能量是否为设定时间段内所述阵元的最大能量的方法，都属于本申请覆盖的范围。
在进一步的实施例中，判断单元503还需要判断同一时刻多个传感器阵元中能量最大的阵元在设定时间段内的峰值是否大于预设的能量阈值。
也就是说，Ex,y(m)时空间上，或者时间上和时间上最大能量点，同时，还要求Ex,y(m)满足一定的阈值条件，即Ex,y(m)>TH，TH为预先设定的阈值。
上述判断传感器阵列中是否存在获得有效压力的阵元，包括判断传感器阵列中空间(整个空间或局部空间)最大能量点、时间(整个时间或局部时间)最大能量点以及阵元的能量必须大于预先设定的阈值。上述判断方法可以单独使用，也可以组合使用，例如将判断空间(整个空间或局部空间)最大能量点与判断时间(整个时间或局部时间)最大能量点组合，或者将判断空间(整个空间或局部空间)最大能量点与是否大于预先设定的阈值进行组合等，这些都属于本申请覆盖的范围。
指令产生单元504，用于响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令。
这一步骤可以包括根据预设时间内所述获得有效压力的阵元获得有效压力的次数、节奏、频率以及/或者所述获得有效压力的阵元的位置确定所对应的语义，根据所述语义产生所述控制指令。
在一个具体实施例中，假设该传感器阵列为床垫，一个预先定义的语义，阵元受到了连续3次的有效压力表示唤醒床垫。在预设时间内(例如10秒内)，检测到一个阵元受到了连续3次的有效压力，那么根据预先设定的语义，通过CPU将受到的连续3次的有效压力转换为相应的控制指令，即唤醒床垫。
还可以规定其他有效压力与语义之间的对应关系，例如，一个阵元获得有效压力后对应一个语义，而另一个阵元获得有效压力后对应另一个不同的语义；阵元受到a次有效压力表示表示一个语义，受到b次有效压力表示另一个不同的语义(其中，a与b不同)；阵元受到连续有效压力的间隔不超过一个时间间隔(例如1秒)表示一个语义，而受到有效压力的间隔超过这个时间间隔表示另一个不同的语义，等等。
需要说明的是，在上述实施例的启发下，本领域技术人员能够想到的其他阵元受到有效压力与语义之间的对应关系都属于本申请覆盖的范围。
这样，在知道获得有效压力的阵元后，根据预设的语义，将语义转换为相应的控制指令，控制响应的动作。
从而，通过本发明的基于传感器阵列的检测控制装置，能够将基于非可穿戴技术检测用户的动作转换为控制指令，控制指令的数据量小且能够保护用户隐私。
参阅图6，图6提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如图3所示的方法以及细化方案。
应该理解，上述的装置实施例仅是示意性的，本披露的装置还可通过其它的方式实现。例如，上述实施例中所述单元/模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如，多个单元、模块或组件可以结合，或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略或不执行。
另外，若无特别说明，在本披露各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元/模块如果以硬件的形式实现时，该硬件可以是数字电路，模拟电路等等。硬件结构的物理实现包括但不局限于晶体管，忆阻器等等。若无特别说明，所述处理器或芯片可以是任何适当的硬件处理器，比如CPU、GPU、FPGA、DSP和ASIC等等。若无特别说明，所述片上缓存、片外内存、存储器可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM(Resistive Random Access Memory)、动态随机存取存储器DRAM(Dynamic Random Access Memory)、静态随机存取存储器SRAM(Static Random-AccessMemory)、增强动态随机存取存储器EDRAM(Enhanced Dynamic Random Access Memory)、高带宽内存HBM(High-Bandwidth Memory)、混合存储立方HMC(Hybrid Memory Cube)等等。
所述集成的单元/模块如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本披露的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本披露各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如图3所示的方法以及细化方案。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如图3所示的方法以及细化方案。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于非穿戴式传感器阵列的检测控制方法，所述传感器阵列包括多个传感器阵元，所述方法包括：
采集所述传感器阵列中的所述多个传感器阵元的信号；
对所采集的所述多个传感器阵元的信号进行高通滤波；
基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量；
根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元；以及
响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令；
其中，所述响应于存在获得有效压力的阵元产生控制指令包括：
根据预设时间内所述获得有效压力的阵元获得有效压力的次数、节奏、频率以及所述获得有效压力的阵元的位置，确定所对应的语义，根据所述语义产生所述控制指令，以控制其他相关设备执行相应的动作。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元包括：
判断同一时刻多个传感器阵元中能量最大的阵元在设定时间段内的峰值是否大于预设的能量阈值。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述判断同一时刻多个传感器阵元中能量最大的阵元包括：对多个传感器阵元的能量进行幅值比较，确定能量最大的阵元。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量包括：
对预设时间内的所述多个传感器阵元的信号进行加权平方求和，获得所述多个传感器阵元中每一个阵元对应的能量。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述加权平方求和的权重为预设时间和采样率的函数。
6.一种基于非穿戴式传感器阵列的检测控制装置，所述传感器阵列包括多个传感器阵元，所述装置包括：
信号采集单元，用于采集所述传感器阵列中的所述多个传感器阵元的信号；
滤波单元，用于对所采集的所述多个传感器阵元的信号进行高通滤波；
计算单元，用于基于所述多个传感器阵元发送的信号计算所述多个传感器阵元中每一个对应的能量；
判断单元，用于根据所述多个传感器阵元中每一个对应的能量判断所述多个传感器阵元中是否存在获得有效压力的阵元；以及
指令产生单元，用于根据预设时间内所述获得有效压力的阵元获得有效压力的次数、节奏、频率以及所述获得有效压力的阵元的位置，确定所对应的语义，根据所述语义产生控制指令，以控制其他相关设备执行相应的动作。
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任一所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113804332B (zh) * 2021-09-16 2024-06-04 浙江衡玖医疗器械有限责任公司 基于超声成像系统的温感元件阵列故障诊断方法及其应用

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9001718D0 (en) * 1990-01-25 1990-10-03 British Aerospace Control mechanism
US6834233B2 (en) * 2002-02-08 2004-12-21 University Of Houston System and method for stress and stability related measurements in boreholes
KR20120070846A (ko) * 2010-12-22 2012-07-02 한국전자통신연구원 보행 패턴 분석 장치 및 방법
CN203619132U (zh) * 2013-12-09 2014-06-04 吴建春 阵列床
CN204133474U (zh) * 2014-08-01 2015-02-04 天道（天津）科技有限公司 婴儿睡眠监控装置
CN105652652A (zh) * 2014-11-14 2016-06-08 深圳君正时代集成电路有限公司 一种智能手表的控制方法、装置及智能手表
CN107087936A (zh) * 2016-02-18 2017-08-25 尧乐网络科技（上海）有限公司 智能床垫及控制方法
CN107368796A (zh) * 2017-07-06 2017-11-21 中国科学院合肥物质科学研究院 一种步态获取与交互装置及其交互方法
CN108083075B (zh) * 2018-01-19 2024-05-03 南京信息职业技术学院 一种手扶电梯急停装置
CN108814616B (zh) * 2018-04-12 2021-11-05 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 一种坐姿识别的方法及智能座椅
CN108524132A (zh) * 2018-04-28 2018-09-14 深圳先进技术研究院 一种护理水床
WO2020181452A1 (zh) * 2019-03-11 2020-09-17 北京微动数联科技有限公司 信号采集传感器阵列、电子设备及床垫
CN109820373A (zh) * 2019-03-28 2019-05-31 重庆邮电大学 基于智能座椅的坐姿自适应调整方法
CN110279250A (zh) * 2019-07-16 2019-09-27 温州医科大学 一种力学智能床垫

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