[发明专利]一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫

摘要

一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫，其特征在于，由上、中、下三层床垫组合而成，上层床垫的上表层面料复合层内设有呈网状矩阵分布的位移传感器，传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人‑床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人‑床界面压陷形状，诊断睡姿偏好；中层床垫为脊柱支撑层，由头部、肩部、腰部、臀部和腿部区域五个或九个模块单体组成；底层床垫为整体床垫的基层。本发明克服了现有“分区床垫”不能根据使用者人体体型的变化提供合理的脊柱支撑条件的局限性，通过更换少量中层床垫脊柱支撑模块单体，实现脊柱支撑条件的优化，既方便、经济，又有利于脊柱健康。

主权项

一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫的人‑床界面压陷形状的采集和分析方法，所述床垫由上、中、下三层床垫组合而成，所述上层床垫的上表层面料复合层内固定有呈网状矩阵分布的位移传感器，所述位移传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人‑床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人‑床界面压陷形状，并根据人‑床界面压陷形状的识别和连续记录、分析，诊断睡姿偏好；所述中层床垫为脊柱支撑层，由头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域和腿部区域五个模块单体组成；所述下层床垫为整体床垫的基层，提供稳定的床垫支撑并起到缓冲压力的作用；所述人‑床界面压陷形状的采集和分析方法包括人‑床界面压陷形状采集模块、睡姿识别和记录模块、睡眠质量和睡眠健康分析模块，其特征在于：所述人‑床界面压陷形状由位于上层床垫的上表层面料复合层内固定的呈网状矩阵分布的位移传感器采集，并通过采集卡传输给数据处理器；所述数据处理器采用支持向量机分类器对睡姿进行分类与识别，方法如下：①首先提取受试者的人‑床界面压陷形状；②然后计算人‑床界面压陷量矩阵的肩臀比Rjt、膝臀比Rxt、总压陷量T、小腿部压陷量Tt、侧向不对称系数C、侧向不对称压陷量TC六项指标，其中肩臀比Rjt为肩部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；膝臀比Rxt为膝部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；总压陷量T即整个床垫表面的总压陷量；小腿部压陷量Tt是小腿区域总压陷量；侧向不对称系数C为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL至该曲线起止点连线距离的平均值，侧向不对称压陷量TC为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL两侧压陷总量之差的绝对值,公式分别为：C＝average(d(i,j))                                   (5)其中，Z为床垫压陷量矩阵，Zjian为肩部压陷量矩阵，Zxi为膝部压陷量矩阵，Ztui为小腿部压陷量矩阵，Ztun为臀部压陷量矩阵，Ztotal为床垫总压陷量矩阵，Zc为肩部、腰部、臀部总压陷量矩阵；m为侧向压陷量测试点数，n为纵向压陷量测试点数，n1、n3、n4、n5分别为肩部、臀部、膝部、小腿部区域纵向压陷量测试点数，l为肩部、腰部、臀部纵向总压陷量测试点数，m、n、n1、n3、n4、n5、l取值自然数；d(i，j)为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL上任意一点(i，j)至该曲线起止点连线的距离；③利用Z‑score标准化法将以上六项指标规格化，组成人‑床界面压陷量矩阵的特征向量，即仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧四种睡姿识别的特征向量；④每两类睡姿间训练一个分类器，获得6个支持向量机分类器；利用获得的6个支持向量机分类器对睡姿进行分类和识别。