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申请/专利权人：艾力斯特健康科技有限公司;浙江豪中豪健康产品有限公司

摘要：本发明涉及按摩椅控制技术领域，具体涉及基于姿态识别的按摩椅智能控制方法，包括：获取按摩椅的压力分布图，并确定出按摩椅上的人体位置点；根据压力分布图中的每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值分布，从所有的人体位置点中筛选出关键点；根据每个关键点与预设局部窗口范围内所有关键点的压力数据序列之间的相关性和同一时刻压力数据之间的差异性，获得每个关键点与局部关键点之间的关联程度，根据每个关键点与局部关键点之间的关联程度将所有的关键点划分为三个身体部位类簇，并进行姿态识别的按摩椅智能控制。本发明减小按摩椅对姿态识别的误差，提高按摩椅智能控制的精确性。

主权项：1.基于姿态识别的按摩椅智能控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取按摩椅上每个压力传感器的时序数据；根据按摩椅上每个位置点对应压力传感器的时序数据，获得每个位置点的压力特征值，根据所有位置点的压力特征值，获得按摩椅的压力分布图，根据按摩椅的压力分布图确定出按摩椅上的人体位置点；根据压力分布图中的每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值分布，从所有的人体位置点中筛选出关键点；获取每个关键点的压力数据序列，根据每个关键点与预设局部窗口范围内所有关键点的压力数据序列之间的相关性和同一时刻压力数据之间的差异性，获得每个关键点与局部关键点之间的关联程度，根据每个关键点与局部关键点之间的关联程度将所有的关键点划分为若干个身体部位类簇；通过所述身体部位类簇中的关键点进行姿态识别的按摩椅智能控制；所述根据按摩椅上每个位置点对应压力传感器的时序数据，获得每个位置点的压力特征值，包括的具体步骤如下：每个位置点的压力传感器采集到的所有时刻的压力数据的均值作为每个位置点的压力特征值；所述根据按摩椅的压力分布图确定出按摩椅上的人体位置点，包括的具体步骤如下：基于压力特征值通过最大类间方差法将压力分布图中的所有位置点划分为两部分，计算每部分所有位置点的压力特征值的均值，将压力特征值的均值最大的一部分中的所有位置点记为人体位置点；所述根据压力分布图中的每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值分布，从所有的人体位置点中筛选出关键点，包括的具体步骤如下：根据压力分布图中的每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值分布，得到每个人体位置点的关键程度；将关键程度大于或者等于预设第一阈值ε1的所有位置点记为关键点；所述根据压力分布图中的每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值分布，得到每个人体位置点的关键程度，包括的具体步骤如下：将每个人体位置点与预设局部窗口内所有位置点的压力特征值的最小值的比值，记为每个人体位置点的局部压力比；根据每个人体位置点的局部压力比、每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值的均值，得到每个人体位置点的关键程度；其中，每个人体位置点的局部压力比与每个人体位置点的关键程度为正相关关系，每个人体位置点的预设局部窗口内所有位置点的压力特征值的均值与每个人体位置点的关键程度为正相关关系；所述根据每个关键点与预设局部窗口范围内所有关键点的压力数据序列之间的相关性和同一时刻压力数据之间的差异性，获得每个关键点与局部关键点之间的关联程度，包括的具体步骤如下：将每个关键点与局部窗口内任意一个关键点的压力数据序列之间的相关系数进行归一化后的结果，记为每个关键点与局部窗口内任意一个关键点之间的第一相关性；将每个关键点与局部窗口内任意一个关键点的压力数据序列中所有相同时刻的压力数据的均值，记为每个关键点与局部窗口内任意一个关键点之间的第一均值，对所述第一均值进行负相关归一化映射，得到每个关键点与局部窗口内任意一个关键点之间的第二均值；将每个关键点与局部窗口内任意一个关键点之间的第一相关性和第二均值之间的乘积结果，记为每个关键点与局部窗口内任意一个关键点之间的第一乘积值，将每个关键点与局部窗口内所有关键点之间的第一乘积值的均值，记为每个关键点与局部关键点之间的关联程度；所述根据每个关键点与局部关键点之间的关联程度将所有的关键点划分为若干个身体部位类簇，包括的具体步骤如下：根据每个关键点与局部关键点之间的关联程度，通过密度聚类算法将所有的关键点聚类为三个身体部位类簇；所述通过所述身体部位类簇中的关键点进行姿态识别的按摩椅智能控制，包括的具体步骤如下：计算每个身体部位类簇中所有关键点在所有时刻的压力数据的均值，记为第三均值，将第三均值最大对应的类簇的所有关键点记为臀部关键点，将第三均值居中对应的类簇的所有关键点记为背部以及肩部关键点，将第三均值最小对应的类簇的所有关键点记为腿部关键点；根据臀部关键点、背部以及肩部关键点、腿部关键点获得当前时刻用户身体的姿态；根据当前时刻用户身体的姿态通过模糊控制算法对按摩椅进行智能控制。

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