[发明专利]基于压力图像进行睡姿识别处理的颈枕高度调节方法及装置

权利要求书

1.一种基于压力图像进行睡姿识别处理的颈枕高度调节方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤S1：确定最佳枕高和调节方式；

建立最佳枕高预测函数Y：

其中，Y₁为无颈椎病时的最佳枕高、Y₂为有颈椎病时的最佳枕高、Y₃为仰躺枕高、Y₄为侧躺枕高、C为有无颈椎病，C为0代表无颈椎病，C为1代表有颈椎病、λ为颈枕高度调节度、F为调节方式函数；

用户可通过改变调节时间t_s和幂次γ选择调节方式函数F：

x为高度调节过程中调节到当前高度所用时间，t_s为高度调节所用总时间，为常数；

步骤S2：初步判断人体俯仰躺和侧躺；

S21、由M*W个压力传感器组成的压力检测阵列收集人体在床上的压力信息，将获得的压力值转换为0-255的灰度值，转换表达式为：

其中，P为灰度值、N为压力传感器压力、N_max为压力最大值、N_min为压力最小值；

S22、计算压力密度ρ：

其中，N_i为压力值，P_ij为压力点个数；

引入双阈值K₁、K₂，当压力图像的压力密度ρ大于K₁时，人体为俯仰躺，若压力图像的压力密度ρ小于K₂时，人体为侧躺；

当压力图像的压力密度ρ介于K₁和K₂之间时，不能准确区分人体处于俯仰躺还是侧躺，此时人体为俯仰躺、未完全侧躺或已侧躺，通过引入压力图像的平衡度标准来判断人体姿势所处状态；

设定阈值K₃、K₄，对压力图像进行底帽变换去除噪声影响，同时选取若干灰度值大于K₅的压力灰度图位置点，选取该点附近n*n个点进行平均差计算，平均差C₃为

式中，P_p为n*n个点灰度值的平均值，P_ij为位置为(i，j)处的灰度值，当C₃开始大于梯度阈值K₃时，该点值为轮廓点，对各个轮廓点的位置进行统计，此时压力图像的平衡度B为：

B＝|∑L_i-∑R_i| (8)

式中，L_i为中心线左边轮廓点，R_i为中心线右边轮廓点；

构造影响函数r：

当r处于0到K₃时为仰俯躺，当r处于K₄到0时为侧躺，当r处于其它值时人体为未完全侧躺状态；

步骤S3：识别人体俯躺和仰躺；

通过基于局部对称性和灰度统计特征的压力密集区域定位方法对压力密集区域进行定位，将压力密度大的区域进行中心对称变换，然后与原图像加权平均得到变换图像，获得标准差C₁：

式中，M_i为检测窗口中的每个统计点，每个点记为1，N_ij为该点压力值；

遍历各区域位置信息得到中心位置信息，将上下两个标准差最大的情况进行标记，得到两定位范围，对定位范围进行比较，即：

式中，S_上、S_下分别为距离头部中心Z最近的检测窗口区域和最远的检测窗口区域，a为上部分面积所占上下两部分面积比例，当a大于K₆且S_上和S_下的距离d小于K₇时人体为仰躺姿势，其余为俯躺姿势，其中d为S_上和S_下中心位置间的距离，K₆为0.6，K₇与上半身长H2相等；

步骤S4：建立头颈部高度随姿势变化模型，根据上述步骤检测的人体姿势调节最佳枕高。