[发明专利]一种基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法，其特征在于，包括：

在用户处于睡眠平稳状态的情况下，基于压电陶瓷传感器系统，获取用户胸腹区域的混合心冲击信号，其中，所述压电陶瓷传感器系统中包含多个压电陶瓷传感器；所述压电陶瓷传感器采集通道的路数为10～30路；

基于所述混合心冲击信号，确定用户的心肺活动分布特征；

其中，所述基于所述混合心冲击信号，确定用户的心肺活动分布特征，具体为：

基于所述混合心冲击信号，计算用户的心肺活动强度特征；

根据所述用户的心肺活动强度特征和所述压电陶瓷传感器系统中的消参处理参数，确定所述用户的心肺活动分布特征；

其中，所述基于所述混合心冲击信号，计算用户的心肺活动强度特征，具体为：

对所述混合心冲击信号进行信息提取，得到所述用户的心肺活动信号电压信息；

根据所述用户的心肺活动信号电压信息，基于信号微分和麦克劳林公式近似估计，计算所述用户的心肺活动应力幅度信息；

对所述用户的心肺活动应力幅度信息，进行预设信号长度的特征提取，得到用户的心肺活动强度特征；

将所述心肺活动分布特征与预设环境矢量特征输入训练好的睡姿识别分类网络模型，得到用户的睡姿识别结果；

其中，所述睡姿识别分类网络模型是基于压缩和激励网络分类网络框架构建的，所述训练好的睡姿识别分类网络模型是根据携带有睡姿标签的心肺活动分布特征与环境矢量特征样本进行训练得到的；所述预设环境矢量特征，包括心跳运动幅度与呼吸运动幅度强度比值、用户标准平躺时所占传感器的总路数、用户侧卧下所占传感器的总路数、当前数据状态判别和前一时刻的数据状态判别。

2.根据权利要求1所述的基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法，其特征在于，所述在用户处于睡眠平稳状态的情况下，基于压电陶瓷传感器系统，获取用户胸腹区域的混合心冲击信号，具体为：

获取用户胸腹区域对所述压电陶瓷传感器系统施加的第一压力信息；

根据压力与输出电压映射关系，确定所述第一压力信息对应的第一电压信息；

根据所述第一电压信息的变化量，对用户的睡眠状态进行判断，确定用户处于睡眠平稳状态下的第二电压信息；

根据所述第二电压信息的变化量，确定所述用户处于睡眠平稳状态下的混合心冲击信号。

3.根据权利要求1所述的基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法，其特征在于，根据所述用户的心肺活动强度特征和所述压电陶瓷传感器系统中的消参处理参数，确定所述用户的心肺活动分布特征，具体为：

根据所述用户的心肺活动强度特征和所述压电陶瓷传感器系统中的消参处理参数，计算各路传感器采集的心肺活动幅度信息；

其中，所述消参处理参数是通过计算其余传感器的参数与基准参数的比值得到的；

其中，所述基准参数是通过选择所述压电陶瓷传感器系统中参数最小且工作正常的传感器参数进行设定的；

根据所述各路传感器采集的心肺活动幅度信息，确定所述用户的心肺活动分布特征。

4.根据权利要求1所述的基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法，其特征在于，在将所述心肺活动分布特征与预设环境矢量特征输入训练好的睡姿识别分类网络模型之前，所述方法还包括：

获取多个携带有睡姿标签的心肺活动分布特征与环境矢量特征样本；将每个携带有睡姿标签的心肺活动分布特征和环境矢量特征样本作为一组训练样本，获得多组训练样本，利用多组训练样本对睡姿识别分类网络模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的基于压电陶瓷传感器的睡姿识别方法，其特征在于，所述利用多组训练样本对睡姿识别分类网络模型进行训练，具体为：

对于任意一组训练样本，将所述训练样本输入所述睡姿识别分类网络模型，输出所述训练样本对应的预测概率；

利用预设损失函数，根据所述训练样本对应的预测概率和所述训练样本中的睡姿标签，计算损失值；

若所述损失值小于预设阈值，则所述睡姿识别分类网络模型训练完成。