一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法及设备与流程

本发明涉及智能控制，尤其涉及一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法及设备。

背景技术：

1、在睡眠过程中，睡眠质量的好坏与睡眠姿势存在直接的联系。睡眠或卧床是全身特别是脊柱放松的有效方式，因为身体与床充分接触，减少了身体直立时对抗重力的负担。但若睡眠姿势不当或卧姿不当，会加重紧缩脊椎和肌肉，或者使局部韧带拉伸过度，导致落枕、腰背疼痛等疾病，同时也会影响睡眠过程中的身体舒适感。

2、目前出现了一些可以智能调节高度的床或床垫，通过调节床或床垫不同部位的高度，对使用者的身体各部位产生不同的支撑力，从而让使用者在睡眠时保持正常的生理曲线。但现有的智能调节方法原理多是通过采集用户对床垫的压力数据，对用户姿势进行判断，或者通过图像采集，识别用户的姿势，进而对用户产生相应姿势的支撑。但仅靠床垫检测到的压力数据，极易出现误判的情况，比如将一个重物(如书包、被子等)放在床垫上，有可能会识别为人体的一部分，从而将人体姿势判断错误，造成调节高度不合理的情况，影响人们正常使用床垫。或者在人体未躺在床垫上的情况下，将重物识别成人体，进行不必要的自动调节，既有可能造成物品掉落，还会造成不必要的能耗浪费。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法及设备，用于解决如下技术问题：现有的卧具调节方法中，依靠压力数据进行睡姿判断，容易出现误判，导致调节不合理或能耗浪费。

2、本发明实施例采用下述技术方案：

3、一方面，本发明实施例提供了一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法，所述智能压感卧具至少包括：图像采集器、智能气泵、呈阵列状垂直安装在卧具基座上的若干折叠气囊以及安装于每个折叠气囊表面的若干纤维传感器；所述方法包括：接收所述图像采集器拍摄的卧具全景图像，并将所述卧具全景图像与预存的卧具气囊分布图进行叠加，得到卧具叠加图像；接收每个纤维传感器传回的压力数据，并将相同时刻的压力数据与所述卧具叠加图像中对应的折叠气囊位置相关联；根据所述压力数据，对所述卧具叠加图像进行分割，得到卧具受压区域图像；对所述卧具受压区域图像进行人体部位识别，确定出非人体区域，并将所述非人体区域中折叠气囊关联的压力数据值做置零处理；将置零处理后的压力数据转换为压力矩阵，并对所述压力矩阵进行分析计算，确定使用者的睡姿信息；根据所述睡姿信息，控制所述智能气泵，对智能压感卧具中的气囊进行充气或抽气处理，以使所述智能压感卧具根据所述使用者的睡姿进行智能调节。

4、在一种可行的实施方式中，在接收所述图像采集器拍摄的卧具全景图像之前，所述方法还包括：按照所述图像采集器的画面比例，以及智能压感卧具生产时的气囊位置设计数据，绘制所述卧具气囊分布图并保存；其中，所述卧具气囊分布图为黑白线条图；在所述卧具气囊分布图中，提取并保存所述智能压感卧具的四个顶点坐标；接收所述图像采集器的拍摄画面，并检测所述拍摄画面中的第一卧具长宽比例是否与所述卧具气囊分布图中的第二卧具长宽比例相同；若不同，则控制所述图像采集器沿滑轨移动，直至所述第一卧具长宽比例与所述第二卧具长宽比例相同；其中，所述图像采集器安装于所述智能压感卧具正上方的滑轨中，并可以沿所述滑轨进行平移移动；所述滑轨与所述智能压感卧具两条短边的中垂线平行；控制所述图像采集器进行变焦，将拍摄画面中智能压感卧具的四个顶点分别定位到保存的所述四个顶点坐标处，以进行图像校准。

5、在一种可行的实施方式中，将所述卧具全景图像与预存的卧具气囊分布图进行叠加，得到卧具叠加图像，具体包括：将所述卧具气囊分布图中，黑色像素调整为半透明状态，白色像素调整为透明状态，得到卧具气囊分布线条图；将所述卧具气囊分布线条图中智能压感卧具的四个顶点，与所述卧具全景图像中智能压感卧具的四个顶点对应对齐；对齐之后，将所述卧具气囊分布线条图叠加在所述卧具全景图像的上层，并将两个图层进行合并，得到所述卧具叠加图像。

6、在一种可行的实施方式中，将相同时刻的压力数据与卧具叠加图像中对应的折叠气囊位置相关联，具体包括：将所述卧具叠加图像中每个折叠气囊的位置坐标，与预存的智能压感卧具中每个折叠气囊的位置进行一一对应；对于所述卧具叠加图像与所述智能压感卧具中位于相同位置的折叠气囊，设置相同的编号，并将所述编号赋给折叠气囊表面对应的纤维传感器；根据每个纤维传感器的编号以及卧具叠加图像中每个折叠气囊的编号，将当前时刻每个纤维传感器传回的压力数据与所述卧具叠加图像中对应的折叠气囊相关联。

7、在一种可行的实施方式中，根据所述压力数据的数值，对所述卧具叠加图像进行分割，得到卧具受压区域图像，具体包括：在所述卧具叠加图像中，确定出压力数据的数值不为0的所有受压折叠气囊；确定每个受压折叠气囊周围预设范围内的像素，将其余像素的像素值置为255，以完成对所述卧具叠加图像的分割，得到所述卧具受压区域图像；其中，所述预设范围为以所述折叠气囊截面圆心为中心点，以所述折叠气囊截面直径的二倍为边长的正方形圈出的范围。

8、在一种可行的实施方式中，对所述卧具受压区域图像进行人体部位识别，确定出非人体区域，具体包括：根据所述卧具受压区域图像的灰度值分布，确定目标区域阈值；将所述卧具受压区域图像中，灰度值大于所述目标区域阈值的区域确定为目标区域；将所述目标区域划分为若干个目标块，使用每个目标块内各像素点的梯度值作为权向量，计算每个目标块内不同梯度朝向的梯度直方图；将每个目标块内不同梯度朝向的梯度直方图进行归一化处理，得到每个目标块的梯度特征向量；将每个目标块的梯度特征向量组合为所述目标区域的梯度特征向量，并输入分类器中，以对各目标块分别进行分类；将分类结果为人体目标的目标块连通起来，确定为人体区域；并将所述卧具受压区域图像中，除所述人体区域之外的区域，确定为所述非人体区域。

9、在一种可行的实施方式中，根据所述卧具受压区域图像的灰度值分布，确定目标区域阈值，具体包括：确定所述卧具受压区域图像中的灰度值分布区间；在所述灰度值分布区间中，随机选取多个灰度值，作为多个初始聚类中心，并对所述卧具受压区域图像进行k-均值聚类；聚类完成后，对聚类过程中各个聚类中心的灰度值变化数据进行分析，确定灰度值变化数据出现突变的聚类中心及其突变点灰度值；将所述突变点灰度值确定为所述目标区域阈值。

10、在一种可行的实施方式中，对所述压力矩阵进行分析计算，确定使用者的睡姿，具体包括：在所述压力矩阵中，将数值大于0的矩阵元素所在区域确定为受压区域，并统计所述受压区域的矩阵元素数量；根据所述受压区域的矩阵元素数量以及元素比例尺，作为智能压感卧具的当前受压面积；其中，所述元素比例尺为一个矩阵元素与智能压感卧具中一个折叠气囊所占面积的比例关系；将所述当前受压面积与不同姿势类型的预设受压面积区间进行比对，初步确定所述使用者的姿势类型；其中，所述姿势类型包括坐姿、平卧、侧卧；所述平卧具体包括仰卧以及俯卧，所述侧卧具体包括左侧卧以及右侧卧；在所述姿势类型为侧卧的情况下，获取所述受压区域中的若干个矩阵元素值的峰值，并将所述若干个矩阵元素值的峰值拟合为一条直线，确定为受力轴线；分析所述受压区域中位于所述受力轴线两侧的矩阵元素数量，将矩阵元素数量多的一侧确定为所述使用者的面向侧；在所述姿势类型为平卧的情况下，计算所述受压区域中的元素值平均值，并将小于所述元素值平均值的元素形成的区域确定为低受力区；若所述受压区域的纵向中段区域中存在至少一个所述低受力区，则确定所述使用者为仰卧姿势，否则确定所述使用者为俯卧姿势。

11、在一种可行的实施方式中，根据所述睡姿，控制所述智能气泵，对所述智能压感卧具中的气囊进行充气或抽气处理，以使所述智能压感卧具根据所述用户的睡姿进行智能调节，具体包括：根据所述使用者的姿势，判断所述使用者的身长；根据所述使用者的身长以及压力数据分布情况，确定所述使用者各个身体部位的位置；根据所述各个身体部位的位置，将所述受压区域至少划分为躯干分区、左上肢分区、右上肢分区、左下肢分区以及右下肢分区；分别获取每个分区中元素值的最小值以及最大值，并求平均值，得到所述每个分区对应的压力平衡值；对智能压感卧具中，大于所述压力平衡值的元素对应的折叠气囊进行缓慢抽气，对小于所述压力平衡值的元素对应的折叠气囊进行缓慢充气；实时监测充气或抽气过程中，受压区域中每个折叠气囊承受的压力值；在所述折叠气囊承受的压力值与对应的压力平衡值的误差进入误差允许范围，或者所述实时形变值达到当前调节档位对应的伸缩区间边界值时，停止充气或抽气处理；其中，不同的调节档位对应所述折叠气囊的不同伸缩区间。

12、另一方面，本发明实施例还提供了一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节设备，设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据上述任一实施方式所述的一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法。

13、与现有技术相比，本发明提供的一种基于睡眠图像数据的智能压感卧具调节方法及设备，具有如下有益效果：

14、本发明依托于特殊结构的智能压感调节卧具，将卧具采集的压力数据和图像采集器采集的图像数据相结合，得到准确的人体压力数据矩阵，能够减少将非人体产生的压力数据误判为人体部位的情况发生。并通过压力数据矩阵分析用户的睡姿，根据睡姿对用户身体各部位分区调节，每个分区基于不同的压力平衡值进行折叠气囊的调节，实现了用户身体各部分的均衡受力和均衡支撑。此方法可以提高智能压感卧具对用户睡姿检测结果的准确性，使其更加贴合每个用户的身体，起到更好的支撑效果。