CN114359975B - 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统 - Google Patents

智能垫体的姿势识别方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114359975B
CN114359975B CN202210255524.XA CN202210255524A CN114359975B CN 114359975 B CN114359975 B CN 114359975B CN 202210255524 A CN202210255524 A CN 202210255524A CN 114359975 B CN114359975 B CN 114359975B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
real
state data
data
intelligent
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210255524.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN114359975A (zh
Inventor
王炳坤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
De Rucci Healthy Sleep Co Ltd
Original Assignee
De Rucci Healthy Sleep Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by De Rucci Healthy Sleep Co Ltd filed Critical De Rucci Healthy Sleep Co Ltd
Priority to CN202210255524.XA priority Critical patent/CN114359975B/zh
Publication of CN114359975A publication Critical patent/CN114359975A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114359975B publication Critical patent/CN114359975B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种智能垫体的姿势识别方法、装置及系统。该方法通过获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。解决相关技术中因个体差异而不能对个体进行姿势精准识别的问题。实现了对用户的姿势进行准确判断,提高用户的体验感。

Description

智能垫体的姿势识别方法、装置及系统
技术领域
本发明实施例涉及智能家居技术领域,尤其涉及一种智能垫体的姿势识别方法、装置及系统。
背景技术
垫体的姿势识别可以有效的对用户各个行为进行有益辅助,不仅可以用来根据姿态进行各个位置软硬度调节,提升睡眠舒适度以及座椅舒适度,还可以用于AR互动,健身姿势识别等等。当姿势识别准确率过低时,会导致功能实现远远低于预期。
不同的运动习惯、不同年龄段、不同身体状况、不同休息习惯的人,对于垫体的姿势识别都是很重要的参考信息,相关技术中,对用户的姿势识别没有考虑到用户的个人特点。以此导致用户的姿势识别准确率过低,影响用户的使用体验。
发明内容
本发明实施例提供一种智能垫体的姿势识别方法、装置及系统,以实现既对用户的姿势进行准确判断,又有效判断用户存在的不良姿势。
第一方面,本发明实施例提供了一种智能垫体的姿势识别方法,该方法包括:
获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;
根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;
根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。
第二方面,本发明实施例还提供了一种智能垫体的姿势识别装置,该装置包括:
采集数据模块,用于获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;
身份识别模块,用于根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;
姿势识别模块,用于根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。
第三方面,本发明实施例还提供了一种智能垫体的姿势识别系统,包括智能垫体和本发明第二方面中任一实施例所述的姿势识别装置;
所述智能垫体上布设有传感器,用于采集所述智能垫体上所承载物体的实时状态数据,并提供给所述姿势识别装置。
本发明实施例通过获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。解决相关技术中因个体差异而不能对个体进行姿势精准识别的问题。实现了对用户的姿势进行准确判断,提高了用户的体验感。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的智能垫体的姿势识别方法的流程图;
图2是本发明实施例二中的智能垫体的姿势识别方法的流程图;
图3是本发明实施例三中的智能垫体的姿势识别装置的结构示意图;
图4是本发明实施例四中的智能垫体的姿势识别系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的智能垫体的姿势识别方法的流程图,本实施例可适用于通过智能垫体对用户进行姿势识别情况,该方法可以由智能垫体的姿势识别装置来执行,该装置可以为具有数据处理能力的电子设备,可以集成于智能垫体中,或独立于智能垫体设置。该方法具体包括如下步骤:
S110、获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户。
其中,智能垫体可以为床垫、坐垫、沙发、车垫、地铺等能够承载人的垫体。智能垫体所布设的传感器可以包括:压力传感器、温度传感器和身份识别传感器等。实时状态数据可以包括下述至少一项:压力传感器实时监测到的压力值、接触面形状信息与各个部位的压力值大小信息、温度传感器实时测量的温度值和生物特征数据信息等;其中,生物特征数据信息可以包括人脸信息、指纹信息、用户体重和用户身体部位信息等。
本实施例中,根据实时状态数据确认智能垫体是否承载有用户,具体可以包括:将实时状态数据中的接触面形状信息与预设人体形状信息进行比较;判断接触面形状信息是否与所述预设人体形状信息匹配,当接触面形状信息与预设人体形状信息的相似度超过预设阈值,则确认智能垫体承载有用户。
具体的,本实施例中可以基于压力传感器采集所有能够获取到压力值对应的全部接触点中位于最外面一圈的接触点确定接触面形状,然后将所确定的接触面形状与预存的人体形状信息进行比对,得出第一相似度;如果第一相似度大于第一设定阈值时,则判定智能垫体上方对象为用户,否则,判定智能垫体上方对象为其他物体。其中,预设人体形状信息可以为整个人体的形状也可以为部分人体的形状,如果智能垫体为座垫,则采集到的形状为用户坐姿坐在座垫上对应的臀部及腿部形状。本实施例中可以通过压力值对应的接触点确定智能垫体上的对象的形状,并根据形状判断对象是否为用户,从而提高判断效率。本实施例中,还可以结合传感器获取的压力面积与压力信息来获取密度,将获取的密度与预设的人体密度范围进行对比。若获得的密度信息不在预设的人体密度范围内,则判定为其他物体位于智能垫体上方,否则为用户位于智能垫体上方。本实施例中无需使用所有压力数据进行监测,可以使用部分压力数据进行监测。例如当用户坐在坐垫上,则无需采集用户整个身体的压力数据,仅使用用户与坐垫接触所产生的压力数据进行监测。
具体的,本实施例可以通过压力传感器采集的压力值对应的接触点,确定出用户与智能垫体的受力面积,再计算压力值和受力面积的比值,得出位于智能垫体上方的物体的密度,将获取的密度与预设的人体密度范围进行比较,如果所计算的密度位于预存的人体密度范围之内时,则判定智能垫体上的对象为用户。如果计算得到的密度不在人体密度范围之内,则判定智能垫体上的对象为其他物体。
本实施例中,还可以根据温度传感器获取的温度信息与预设的人体温度范围进行对比,若获得的温度信息不在预设的人体温度信息范围内,则判定为其他物体位于智能垫体上方,否则为用户位于智能垫体上方。
本实施例可以通过温度传感器采集智能垫体上的温度数据,将采集到的温度数据与预设的人体温度范围进行比较,如果温度数据位于预设的人体温度范围之内时,判定位于智能垫体上的对象为用户,如果温度数据不在预存储的人体温度范围之内时,则判定智能垫体上的对象为其他物体。本实施例中由于人体各部位的温度大致相同,因而可以仅基于部分温度传感器采集到的温度数据与人体温度范围进行比对。可以将部分温度数据分别与人体温度范围进行比对,也可以计算温度数据得到平均值,将平均值与人体温度范围进行比对,本实施例对此不做具体限制。
本实施例中,在有光学传感器与以及其他身份识别传感器的辅助下,例如指纹认证等,优先考虑高准确率的传感器的识别判定,以此来确定是否有用户位于智能垫体上方的最终结果,例如可以使用显示屏结合摄像头,对用户进行健身指导与姿势识别时,以摄像头设定的人脸识别信息为高优先级判定。
S120、根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份。
本实施例中可以根据实时采集得到的生物特征数据信息与预先存储的生物特征数据信息进行匹配,若匹配,则根据预先存储的生物特征数据信息确定承载用户身份;若不匹配,则为承载用户重新建立新的人体生物特征数据信息和对应的用户身份。
其中,预先存储的生物特征数据信息可以为用户预先通过身份传感器录入的人脸、虹膜、指纹等具有人体特征的数据;用户身份可以为用户通过终端输入的名称、身高、体重等信息。
具体的,当用户使用智能垫体时,可以登录终端上的任一应用软件,终端可以读取应用软件中的用户信息获取用户身份。例如,当用户登录后,终端可以根据用户的账号或手机号信息读取用户预输入的用户身份。
S130、根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。
具体的,本实施例中可以根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位;
根据用户的非正常身体部位,对各个身体部位的身体特征矩阵进行加权处理,并得出各个身体部位的权重值;基于权重值和实时状态数据中的接触面形状信息得出用户当前姿势;其中,历史状态数据可以为用户在过去的一段时间内使用垫体时留下的实时状态数据。进一步的,身体特征矩阵可以是根据用户身份信息创建的,其包含了用户的基本信息、实时状态数据和历史状态信息等;用户的非正常身体部位可以为用户存在的姿势类型,本实施例可以从用户的姿势类型对用户的姿势进行分类,可以将用户的姿势类型分为良好姿势类型和不良姿势类型,良好的姿势类型是预存的规范姿势,可以是用户第一次使用时通过APP指导时留下的规范姿势,而不良姿势类型则是记录用户在使用智能垫体时留下的历史状态数据,从用户历史状态数据中判断与规范姿势的相似度,如果相似度超过预设阈值,则判定用户存在的不良的姿势类型,例如高低肩、脊柱变形、驼背等。
进一步的,根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位,包括:
将采集得到的生物特征数据与预设的生物特征数据进行比较,判断其相似度阈值,若相似度在预设范围之外,则确定当前部位为用户的非正常身体部位;其中,预设的生物特征数据是正常人体具有的数值范围内的数据。
本实施例的技术方案,通过获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。解决相关技术中因个体差异而不能对个体进行姿势精准识别的问题。实现了对用户的姿势进行准确判断,提高了用户的体验感。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的智能垫体姿势识别方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上进一步细化。该智能垫体姿势识别方法具体包括如下步骤:
S210、获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户。
S220、根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份。
S230、根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。
S240、根据用户的压力分布计算压力异常区域,获取用户历史压力分布信息,将当前压力异常区域与历史压力异常进行比较,根据比较结果,确认用户存在的姿势类型。
其中,压力异常区域为背部的压力突出和肩膀的压力左右不平衡等。本实施例中,当用户平躺于床垫上时,将获取的用户身体各个部位的重量分布,身高、体重、平均心率、肩宽、是否高低肩、是否驼背、是否脊柱变形等生理信息存储到数据库,根据用户的压力分布计算压力异常区域,获取用户历史压力分布信息,将当前压力异常区域与历史压力异常进行比较,根据比较结果,确认用户存在的姿势类型。其中,用户存在的姿势类型为高低肩、驼背、脊柱侧弯、骨盆前倾等姿势类型。
本发明实施例的技术方案通过获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势;根据用户的压力分布计算压力异常区域,获取用户历史压力分布信息,将当前压力异常区域与历史压力异常进行比较,确认用户存在的姿势问题。解决相关技术中因个体差异而不能对个体进行姿势精准识别的问题。一方面实现了对用户的姿势进行准确判断,提高了用户的体验感。另一方面精确判断用户存在的体态问题。
实施例三
图3为本发明实施例三所提供的一种智能垫体姿势识别装置的结构示意图,装置具体可以包括如下模块:
采集数据模块310,用于获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;
身份识别模块320,用于根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;
姿势识别模块330,用于根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势。
所述智能垫体所布设的传感器包括下述至少一种:压力传感器、温度传感器和身份识别传感器。
其中,所述实时状态数据包括下述至少一项:压力传感器实时监测到的压力值、接触面形状信息与各个部位的压力值大小信息、温度传感器实时测量的温度值和用户身份信息。
进一步的,所述采集数据模块310包括人体信息匹配单元;
其中,人体信息匹配单元用于将所述实时状态数据中的接触面形状信息与预设人体形状信息进行比较;判断所述接触面形状信息是否与所述预设人体形状信息匹配,当所述接触面形状信息与所述预设人体形状信息的相似度超过预设阈值,则确认所述智能垫体承载有用户。
进一步的,所述身份识别模块320包括数据匹配单元;
其中,数据匹配单元用于根据实时采集得到的生物特征数据信息与预先存储的生物特征数据信息进行匹配,若匹配,则根据预先存储的生物特征数据信息确定所述承载用户的身份;若不匹配,则为所述承载用户重新建立新的生物特征数据信息和对应的用户身份。
进一步的,姿势识别模块330包括身体矩阵加权处理单元;
其中,身体矩阵加权处理单元用于根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位,根据用户的非正常身体部位,对各个身体部位的身体特征矩阵进行加权,并得出各个身体部位的权重值;基于所述权重值和所述实时状态数据中的接触面形状信息得出用户当前姿势;其中,所述历史状态数据为基于用户在前一次使用垫体时留下的实时状态数据。
进一步的,所述根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位,包括:
将采集得到的生物特征数据与预设的生物特征数据进行比较,判断其相似度阈值,若相似度在预设范围之外,则确定当前部位为用户的非正常身体部位;其中,预设的生物特征数据是正常人体具有的数值范围内的数据。
在上述实施例的基础上,该装置还包括:
异常压力计算模块340,用于根据用户的压力分布计算压力异常区域,获取用户历史压力分布信息,将当前压力异常区域与历史压力异常区域进行比较,根据比较结果,确认用户存在的姿势类型。
本发明实施例所提供的智能垫体姿势识别装置可执行本发明任意实施例所提供的智能垫体姿势识别方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4是本发明实施例四所提供的一种智能垫体姿势识别系统的结构示意图。如图4所示,该系统包括智能垫体410和姿势识别装置420。
智能垫体410,所述智能垫体上布设有传感器,用于采集所述智能垫体上所承载物体的实时状态数据,并提供给所述姿势识别装置420。
所述传感器,包括温度传感器、压力传感器和身份识别传感器;所述传感器呈网格状布设在所述智能垫体上。
本发明实施例提供的一种智能垫体姿势识别系统,包括智能垫体和姿势识别装置。通过将传感器呈网格状安装于智能垫体上采集物体的实时状态数据,解决相关技术中因个体差异而不能对个体进行姿势精准识别的问题。一方面实现了对用户的姿势进行准确判断,提高了用户的体验感。另一方面精确判断用户存在的体态问题。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种智能垫体的姿势识别方法,其特征在于,包括:
获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;
根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;
根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势;
所述根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势,包括:
根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位;
根据用户的非正常身体部位,对各个身体部位的身体特征矩阵进行加权处理,并得出各个身体部位的权重值;基于所述权重值和所述实时状态数据中的接触面形状信息得出用户当前姿势;其中,所述历史状态数据为用户在前一次使用垫体时留下的实时状态数据;
所述非正常身体部位对应用户的不良姿势,所述不良姿势包括高低肩、脊柱变形和驼背中的一种或多种。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述智能垫体所布设的传感器包括下述至少一种:压力传感器、温度传感器和身份识别传感器。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实时状态数据包括下述至少一项:压力传感器实时监测到的压力值、接触面形状信息与各个部位的压力值大小信息、温度传感器实时测量的温度值和生物特征数据信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述生物特征数据信息包括下述至少一项:人脸信息、指纹信息、用户体重和用户身体部位信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户,包括:
将所述实时状态数据中的接触面形状信息与预设人体形状信息进行比较;
判断所述接触面形状信息是否与所述预设人体形状信息匹配;
当所述接触面形状信息与所述预设人体形状信息的相似度超过预设阈值,则确认所述智能垫体承载有用户。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若确认所述智能垫体承载有用户,则根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份,包括:
根据实时采集得到的生物特征数据信息与预先存储的生物特征数据信息进行匹配,若匹配,则根据预先存储的生物特征数据信息确定所述承载用户的身份;若不匹配,则为所述承载用户重新建立新的生物特征数据信息和对应的用户身份。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位,包括:
将采集得到的生物特征数据与预设的生物特征数据进行比较,判断其相似度阈值,若相似度在预设范围之外,则确定当前部位为用户的非正常身体部位;其中,所述预设的生物特征数据是正常人体具有的数值范围内的数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势之后,还包括:
根据用户的压力分布计算压力异常区域,获取用户历史压力分布信息,将当前压力异常区域与历史压力异常区域进行比较,根据比较结果,确认用户存在的姿势类型。
9.一种智能垫体的姿势识别装置,其特征在于,包括,
采集数据模块,用于获取智能垫体所布设的传感器采集的实时状态数据,并根据所述实时状态数据确认所述智能垫体是否承载有用户;
身份识别模块,用于根据所述实时状态数据,识别所述智能垫体所承载用户的用户身份;
姿势识别模块,用于根据所述用户身份、所述实时状态数据和历史状态数据,识别所述用户的当前姿势;
身体矩阵加权处理单元,用于根据获取的用户身份、实时状态数据与历史状态数据确认用户的非正常身体部位,根据用户的非正常身体部位,对各个身体部位的身体特征矩阵进行加权,并得出各个身体部位的权重值;基于所述权重值和所述实时状态数据中的接触面形状信息得出用户当前姿势;其中,所述历史状态数据为基于用户在前一次使用垫体时留下的实时状态数据;
所述非正常身体部位对应用户的不良姿势,所述不良姿势包括高低肩、脊柱变形和驼背中的一种或多种。
10.一种智能垫体的姿势识别系统,其特征在于,包括智能垫体和权利要求9所述的姿势识别装置;
所述智能垫体上布设有传感器,用于采集所述智能垫体上所承载物体的实时状态数据,并提供给所述姿势识别装置。
11.根据权利要求10所述的系统,其特征在于,所述传感器,包括温度传感器、压力传感器和身份识别传感器;所述传感器呈网格状布设在所述智能垫体上。
CN202210255524.XA 2022-03-16 2022-03-16 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统 Active CN114359975B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210255524.XA CN114359975B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210255524.XA CN114359975B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114359975A CN114359975A (zh) 2022-04-15
CN114359975B true CN114359975B (zh) 2022-07-08

Family

ID=81094864

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210255524.XA Active CN114359975B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114359975B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114652132B (zh) * 2022-04-22 2023-07-28 慕思健康睡眠股份有限公司 一种体重监测方法、系统及智能坐垫
CN114869274B (zh) * 2022-05-27 2023-08-15 慕思健康睡眠股份有限公司 运动姿态检测方法、装置、点阵式柔性垫
CN116595388A (zh) * 2023-04-19 2023-08-15 爱梦睡眠(珠海)智能科技有限公司 一种人物识别系统以及方法
CN117671739B (zh) * 2024-02-01 2024-05-07 爱梦睡眠(珠海)智能科技有限公司 用户身份识别方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104983225A (zh) * 2015-07-28 2015-10-21 小米科技有限责任公司 垫体的调整方法、装置及终端
CN105093987A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 小米科技有限责任公司 垫体的调整方法、装置及终端
CN108814616A (zh) * 2018-04-12 2018-11-16 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
CN111067300A (zh) * 2019-11-01 2020-04-28 珠海格力电器股份有限公司 一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN111712161A (zh) * 2017-12-28 2020-09-25 数眠公司 具有确定两个睡眠者的打鼾和呼吸参数的传感器特征的床
CN114065059A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 浙江想能睡眠科技股份有限公司 一种基于大数据的睡姿推荐控制方法、系统和存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150038881A1 (en) * 2013-08-05 2015-02-05 Esther Gokhale Posture monitoring system
US10085570B2 (en) * 2016-05-13 2018-10-02 Srigiri Shankar Bellam Posture detection and correction cushion
WO2021152847A1 (en) * 2020-01-31 2021-08-05 Karlos Ishac Posture detection system and posture detection method
CN113273998B (zh) * 2021-07-08 2022-07-05 南京大学 一种基于rfid标签矩阵的人体睡眠信息获取方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105093987A (zh) * 2015-07-24 2015-11-25 小米科技有限责任公司 垫体的调整方法、装置及终端
CN104983225A (zh) * 2015-07-28 2015-10-21 小米科技有限责任公司 垫体的调整方法、装置及终端
CN111712161A (zh) * 2017-12-28 2020-09-25 数眠公司 具有确定两个睡眠者的打鼾和呼吸参数的传感器特征的床
CN108814616A (zh) * 2018-04-12 2018-11-16 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
CN111067300A (zh) * 2019-11-01 2020-04-28 珠海格力电器股份有限公司 一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN114065059A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 浙江想能睡眠科技股份有限公司 一种基于大数据的睡姿推荐控制方法、系统和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114359975A (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114359975B (zh) 智能垫体的姿势识别方法、装置及系统
JP3903206B2 (ja) 身体圧分布の基本特性測定・解析システム
US10959658B2 (en) Method and device for identifying a subject in a sensor based monitoring system
Kamiya et al. Sitting posture analysis by pressure sensors
EP1583019A2 (en) System and method for managing growth and development of child
CN111067300A (zh) 一种床垫控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN109512188B (zh) 一种坐姿检测方法和装置以及座椅
CN110292386A (zh) 一种基于视频信息和压电信息的人体坐姿检测系统及方法
KR101664323B1 (ko) 건강 파라미터 추정 시스템 및 건강 파라미터 추정 방법
CN108938309A (zh) 一种基于压力检测的按摩椅
Fragkiadakis et al. Design and development of a sitting posture recognition system
KR101779642B1 (ko) 텍스처화된 영역들의 지능형 선택에 의해 홍채들의 이미지들을 비교하는 방법
CN116839764A (zh) 压电布床垫使用状态检测方法、装置及智能终端
CN114732246B (zh) 一种智能床垫软硬度调节方法、系统、存储介质及智能终端
KR100561935B1 (ko) 인체 특성에 따른 침대 매트리스 추출방법
CN110226932A (zh) 人体日常行为动作的足底压力特征提取方法
US20220169151A1 (en) Method for determining an occupancy status of a seat and corresponding determination system
Torres et al. Cutaneous perception identification using smartphone haptic feedback
CN112515662B (zh) 坐姿评估方法、装置、计算机设备和存储介质
JP2000314667A (ja) 座位姿勢適合性評価方法、座位姿勢適合性評価装置
CN112690781A (zh) 一种基于多传感器的久坐提醒及健康监测系统
CN117671739B (zh) 用户身份识别方法及装置
JP7420000B2 (ja) 状態判定装置、状態判定システム、および制御方法
CN116884083B (zh) 一种基于人体关键点的坐姿检测方法、介质及设备
CN115054082B (zh) 一种基于大数据分析的多级减震降噪调节系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant