申请/专利权人：亿慧云智能科技(深圳)股份有限公司

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117838107B

主分类号：A61B5/11

分类号：A61B5/11;A61B5/00;G06F18/241;G06F18/213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于智能坐垫的健康坐姿监控方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取初始压力矩阵及实时的压力值分布矩阵，对压力值分布矩阵进行特征提取得到压力特征序列；对压力特征序列进行部位识别，并将识别结果进行特征拼接得到多部位压力特征序列；利用压力坐姿监控模型及初始压力矩阵对所述多部位压力特征序列进行坐姿检测识别得到坐姿识别结果，并计算坐姿识别结果对应的姿势正确度；根据预设的动作腰部劳损列表，获取所述姿势正确度对应的腰部劳损系数，根据腰部劳损系数及所述稳定持续时间计算腰部损伤值，并根据累计腰损值监控坐姿。本发明可以在信息采集安全的环境下，高精准度对用户坐姿进行监控。

主权项：1.一种基于智能坐垫的健康坐姿监控方法，其特征在于，所述方法包括：利用预构建的智能坐垫中的压力传感器，获取初始压力矩阵及实时的压力值分布矩阵，并对所述压力值分布矩阵进行特征提取，得到压力特征序列；对所述压力值分布矩阵进行边界截取操作，得到压力分布区域，并对所述压力分布区域进行基于区域外形的区域识别操作，并根据所述区域识别的结果，对所述压力特征序列进行部位特征拼接操作，得到多部位压力特征序列；根据预设的稳定性判定策略，判断所述多部位压力特征序列的稳定性，当所述多部位压力特征序列稳定时，开始记录所述多部位压力特征序列的稳定持续时间；利用预训练的压力坐姿监控模型及所述初始压力矩阵，对所述多部位压力特征序列进行坐姿检测识别，得到坐姿识别结果，并计算所述坐姿识别结果对应的姿势正确度；根据预设的动作腰部劳损列表，获取所述姿势正确度对应的腰部劳损系数，并根据所述腰部劳损系数及所述稳定持续时间，计算腰部损伤值，并将所述坐姿识别结果及对应的腰部损伤值存储至预构建的坐姿动作数据库中；获取所述坐姿动作数据库各个所述腰部损伤值的累计腰损值，并判断所述累计腰损值是否大于预设的警戒阈值；当所述累计腰损值大于所述警戒阈值时，生成腰部活动报警提示信息，其中，所述根据预设的稳定性判定策略，判断所述多部位压力特征序列的稳定性，当所述多部位压力特征序列稳定时，开始记录所述多部位压力特征序列的稳定持续时间，包括：获取时刻的多部位压力特征序列为第一压力特征序列及时刻的多部位压力特征序列为第二压力特征序列，利用所述第二压力特征序列与所述第一压力特征序列进行对位元素相减，得到差值矩阵；将所述差值矩阵中各元素数值进行平方操作，得到平方矩阵；对所述平方矩阵中各个元素进行加和平均计算，得到压力方差；判断所述压力方差是否大于预设的稳定阈值；当所述压力方差小于所述稳定阈值时，记录所述第一压力特征序列在时刻到时刻的稳定持续时间；所述利用预训练的压力坐姿监控模型及所述初始压力矩阵，对所述多部位压力特征序列进行坐姿检测识别，得到坐姿识别结果，包括：所述利用预训练的压力坐姿监控模型及所述初始压力矩阵，对所述多部位压力特征序列进行坐姿检测识别，得到坐姿识别结果，包括：利用所述压力坐姿监控模型，对所述多部位压力特征序列进行基于坐姿的分类判断，得到第一坐姿识别结果；对所述初始压力矩阵进行特征提取操作，得到初始压力特征序列，根据所述多部位压力特征序列与初始压力特征序列的对比，得到变化特征序列；根据所述变化特征序列对预构建的默认初始坐姿进行姿势变动预测，得到第二坐姿识别结果；对所述第一坐姿识别结果与所述第二坐姿识别结果进行加权平均计算，得到坐姿识别结果；所述利用预训练的压力坐姿监控模型之前，所述方法还包括：获取预构建的压力坐姿监控模型及训练样本集合；依次从所述训练样本中提取一个目标样本，利用所述压力坐姿监控模型对所述目标样本进行正向网络计算，并根据预设的中间层输出接口，得到预测坐姿识别结果；根据交叉熵损失算法，计算所述预测坐姿识别结果与所述目标样本对应的真实坐姿标签之间的损失值，并最小化所述损失值，得到所述损失值最小时的网络模型参数，并对所述网络模型参数进行网络逆向参数更新，得到更新压力坐姿监控模型；判断所述损失值的收敛性；当所述损失值未收敛时，返回上述依次从所述训练样本中提取一个目标样本的操作步骤，对所述更新压力坐姿监控模型进行迭代优化；当所述损失值收敛时，停止训练过程，得到训练完成的压力坐姿监控模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 亿慧云智能科技(深圳)股份有限公司 智能坐垫的健康坐姿监控方法、装置、设备及存储介质

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