CN110811630A - 一种孕妇睡姿检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种孕妇睡姿检测方法，包括如下步骤：(1)在压力传感器阵列中，建立二维直角坐标系；获取压力传感器阵列的负向压力边界、正向压力边界和压力中轴；(2)采集压力传感器阵列的压力信号分布；(3)通过基于聚类的压力信息提取，获取聚类中心数和聚类中心；(4)根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿。上述孕妇睡姿检测方法，基于压力传感器阵列和聚类算法计算聚类中心数和聚类中心，并根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿，算法简单，收敛迅速，具有很好的容错性。本发明同时提供了相应的孕妇睡姿检测装置，原理简单、成本低、简单实用，可以很好地监测孕妇的睡姿，并提供相应的警示。

Description

一种孕妇睡姿检测方法及装置

技术领域

本发明涉及一种孕妇睡姿检测方法，具体涉及基于传感器阵列和聚类算法的孕妇睡姿检测方法；本发明同时涉及一种孕妇睡姿检测装置，用于实现上述孕妇睡姿检测方法。

背景技术

在女性妊娠，尤其是妊娠晚期，孕妇的睡姿非常重要。孕妇的睡姿与自身以及胎儿的安危都有重要关系。孕妇宜采取左侧睡姿，此种睡姿可纠正增大子宫的右旋，能减轻子宫对腹主动脉和髂动脉的压迫，改善血液循环，增加对胎儿的供血量、供氧量，有利于胎儿的生长发育。但是，孕妇不宜采取仰卧睡姿，因为仰卧睡姿时，巨大的子宫压迫下腔静脉，使回心血量及心输出量减少，从而出现低血压，孕妇可能会感觉头晕、心慌、恶心、憋气等症状。长时间仰卧或者不合适的睡姿可能导致胎儿和孕妇的不舒服，甚至可能导致胎儿缺氧等危险情况。然而孕妇在深度睡眠中可能会不自觉的翻身呈仰卧睡姿，对孕妇造成一定的危险。

为了保持孕妇的睡姿，并减轻孕妇长期左侧卧带来的不适，市场上存在大量的孕妇枕和侧卧垫。较常见的有C型枕、U型枕和H型枕。这些孕妇枕，都是通过特定物理形状的设计，让孕妇保持左侧卧睡姿，灵活性较差。

在现有技术中，在睡姿检测方面，存在非接触式和接触式两类检测方法。其中，非接触式检测方法通常通过红外成像或获取深度图像后进行图像识别对睡姿进行检测。非接触式检测方法成本较高，不适于家庭推广使用。与之相比，接触式检测方法的成本较低，更容易被家庭接受。

在接触式检测方法中，一种是依靠三轴加速度传感器来检测人体睡姿的体位信息。这种检测方法，在检测过程中，需要让测试者佩戴加速度传感器，不适合孕妇的睡姿检测。还有一种是通过压力传感器、传感片等组成的阵列对睡姿进行检测，然后依据触点或传感区形成的图形或数量判定睡姿。相关的检测装置具体可参见CN202397471U中公开的非觉察状态下完成睡姿检测的装置以及CN108209863A中公开的非穿戴式睡姿检测装置及其床品。相关的检测方法可以参见CN107330352A中公开的基于HOG特征和机器学习的睡姿压力图像识别方法，CN106056116A中公开的基于模糊粗糙集的睡姿压力图像识别方法。然而，由于人体睡眠时，姿势随意性大，实际触点分布形态多样，而如何提高睡姿判断的准确性成为睡姿检测中急需解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种孕妇睡姿检测方法。

本发明所要解决的另一技术问题在于提供一种孕妇睡姿检测装置。

为了实现上述技术目的，本发明采用下述技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，提供一种孕妇睡姿检测方法，包括如下步骤：

(1)在压力传感器阵列中，以压力传感器阵列的底边L/2处作为坐标轴的原点，以底边右侧为X轴的正方向，建立二维直角坐标系；获取压力传感器阵列的负向压力边界L_n、正向压力边界L_p和压力中轴L_o；

(2)采集压力传感器阵列的压力信号分布，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，对各个传感器t时间内的采样数据，进行滤波：

其中N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率；

(3)通过基于聚类的压力信息提取，获取聚类中心数K和聚类中心μ_j，j＝1,……,K；

(4)根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿：

其中较优地，在步骤(4)中还包括如下步骤：

当判定为左侧卧，继续监测；

当判定为右侧卧，如果上一次是非右侧卧，则继续监测；如果上一次是右侧卧，则提醒调整睡姿；

当判定为仰卧，强烈提醒调整睡姿；

当判定为脱离监测区域，则提示重新标定。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种孕妇睡姿检测装置，用于实现上述孕妇睡姿检测方法，包括中央处理器及存储介质、压力传感器阵列、模数转换模块和控制执行模块；

其中，所述压力传感器阵列由多个压力传感器组成，用于采集压力信号；

所述模数转换模块主要完成压力传感器的电信号到数字信号的转换；

所述控制执行模块用于实现提示及预警功能；

所述中央处理器及存储介质，用于通过聚类算法对压力传感器所采集的压力信号的分布进行分析，获取压力范围的一个或多个聚类中心，最后通过聚类中心数以及聚类中心的坐标估计出睡姿，并在检测到非左侧睡姿的情况下，使所述控制执行模块提供震动和/或声音预警。

其中较优地，所述压力传感器是柔性压力传感器；所述压力传感器分布于刚性平面顶面和刚性平面底面之间。

其中较优地，所有所述压力传感器固定在一个刚性平面底面上，每个所述压力传感器上方各设置有一个刚性平面顶面，并且，在所述刚性平面顶面的下方，在每个压力传感器的敏感区位置增加一个圆形胶垫。

本发明所提供的孕妇睡姿检测方法，基于压力传感器阵列和聚类算法计算聚类中心数K和聚类中心μ_j，并根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿。上述孕妇睡姿检测方法，算法简单，收敛迅速，具有很好的容错性，便于在嵌入式处理器中实现。用于实现上述孕妇睡姿检测方法的孕妇睡姿检测装置的原理简单、成本低、简单实用，可以很好地监测孕妇的睡姿，并提供相应的警示。

附图说明

图1是本发明所提供的孕妇睡姿检测装置的功能模块示意图；

图2是本发明所提供的孕妇睡姿检测装置的典型使用场景；

图3是基垫中压力传感器阵列的部署示意图；

图4是单个压力传感器的结构示意图；

图5是本发明所提供的孕妇睡姿检测方法的步骤流程图；

图6是本发明所提供的孕妇睡姿检测装置的整体流程示意图；

图7是本发明所提供的孕妇睡姿检测装置的标定模式的流程图；

图8是本发明所提供的孕妇睡姿检测装置的监测模式的流程图；

图9是理想情况下的左侧卧的聚类仿真图示；

图10是非理想情况下的左侧卧的聚类仿真图示一；

图11是非理想情况下的左侧卧的聚类仿真图示二；

图12是理想情况下的仰卧的聚类仿真图示；

图13是非理想情况下的仰卧的聚类仿真图示；

图14是理想情况下的右侧卧的聚类仿真图示；

图15是非理想情况下的右侧卧的聚类仿真图示。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明的技术方案进行进一步地详细描述。

为了克服现有技术的缺陷和不足，提供一种算法简单、收敛迅速、容错性好的睡姿检测方法，并同时提供了一种结构简单、设计合理、使用方便且可以供孕妇在家中自己使用的睡姿检测装置。

如图1所示，本发明所提供的孕妇睡姿检测装置，包括中央处理器及存储介质、压力传感器阵列、模数转换模块、控制执行模块和电源适配模块；其中，压力传感器阵列由多个压力传感器组成，用于采集压力信号分布；模数转换模块主要完成压力传感器的电信号到数字信号的转换；中央处理器及存储介质，用于通过聚类算法对压力传感器所采集的压力信号的分布进行分析，获取压力范围的一个或多个聚类中心(即压力范围的质心)，最后通过聚类中心的坐标(用于表征压力范围的质心和标定中心的相对位置)以及聚类中心数估计出睡姿，并在检测到非左侧睡姿的情况下，使控制执行模块提供震动和/或声音预警；控制执行模块用于实现提示及预警功能，控制执行模块可以包含语音提示单元、蜂鸣器、震动马达等中的一种或多种；电源适配模块用于给中央处理器及存储介质、传感器阵列、模数转换模块和控制执行模块提供电源适配。

具体来说，在图2至图4中，提供了上述孕妇睡姿检测装置的典型实现方式及应用场景。

如图2所示，孕妇睡姿检测装置包括智能检测装置和与之连接的基垫。智能检测装置内部设置有中央处理器及存储介质、模数转换模块、控制执行模块和电源适配模块；基垫中包括压力传感器阵列；智能检测装置和基垫通过电源接口连接外接电源；智能检测装置中的电源适配模块用于将外接电源的电能转化为适于孕妇睡姿检测装置内部各子模块使用的电源。

压力传感器阵列设置在长方形的基垫中。如图2和图3所示，基垫的长度以0.8～1.2m为优，基垫的宽度以0.3～0.7m为优，基垫的长度大于宽度。压力传感器阵列包括多个成排和成列分布在基垫上的压力传感器。多个柔性薄膜传感器规则分布于两个刚性平面之间。压力传感器阵列中压力传感器的行数小于列数，并且，相邻压力传感器之间的行距可以和列距相同，也可以不同。

例如，将多个压力传感器在长方形的基垫上均匀分布，其中基垫相关参数推荐为：宽度W＝40cm，长度L＝90cm，基垫左右部分之间的夹缝宽度G＝5cm。其中总线1主要用于和模数转换模块的信号接口。在典型应用场景中，基垫和人体的相对位置关系如图2所示，基垫Y轴大致和人体脊柱平行，而X轴与人体肩部平行。

如图3所示，在压力传感器阵列中，压力传感器可以采用柔性压力传感器，并使柔性压力传感器分布于刚性平面顶面和刚性平面底面之间。为了增加敏感区的高度，确保受力的稳定性，如图4所示，将压力传感器固定在刚性平面底面上，并且在刚性平面顶面的下方，在每个压力传感器的敏感区位置增加一个圆形胶垫。此圆形胶垫具备一定的硬度和弹性，能很好的将刚性平面顶面对应的压力传导到压力传感器上，并且在应力消失时，恢复原状。结合图3和图4，为了分割不同区域的压力，所有的压力传感器共享一个刚性平面底面，而每个压力传感器的刚性平面顶面是各自分离的。

在智能检测装置中，模数转换模块主要完成将压力传感器的阻抗变换信号转换成数字信号，以供中央处理器使用。本实施例采用MY2901柔性薄膜压力传感器数字转换模块，其采样频率为F_s＝20Hz，但不限于此模块。此模块可以提供数字开关信号输出，表征压力是否存在。而判断压力存在的阈值，可以通过调节数字转换模块上的可调元器件参数来完成。

在智能检测装置中设置的中央处理器及存储介质，主要负责睡姿检测算法实现以及对外围子模块的控制和通信。睡姿检测算法，主要通过从压力传感器阵列获取压力信号分布，并通过聚类算法获取压力范围的质心(即聚类中心)，最后通过压力范围质心和标定中心位置的相对位置以及聚类中心数估计出睡姿，在检测到非左侧睡姿的情况下提供适当的震动和声音预警，从而达到提醒孕妇调整睡姿的目的。关于上述睡姿检测算法的详细说明，将在下文中结合孕妇睡姿检测方法的具体流程图进行介绍。

在智能检测装置中，控制执行模块可以使用语音提示单元、蜂鸣器、震动马达等多种，用于给使用者提供振动和声音等多种提示。

如图5所示，本发明所提供的孕妇睡姿检测方法包括如下步骤：

(1)在压力传感器阵列中，建立二维直角坐标系；获取压力传感器阵列的负向压力边界L_n、正向压力边界L_p和压力中轴L_o；

(2)采集压力传感器阵列的压力信号分布；

(3)通过基于聚类的压力信息提取，获取聚类中心数K和聚类中心μ_j，j＝1,……,K；

(4)根据聚类中心数K及聚类中心μ_j的坐标，判断孕妇睡姿。

具体来说，在步骤(1)中，建立二维直角坐标系的步骤可以结合图2和图3进行说明。步骤(10)，以基垫底边L/2处作为坐标轴的原点，以底边右侧为X轴的正方向，以压力传感器阵列的中轴为Y轴，建立二维直角坐标系。为了方便在聚类算法中引入特定的约束条件以此来判定睡姿，设置基垫中心两侧的两列压力传感器的起始横坐标分别为-τ和τ，而后以各压力传感器所在的行列数为计数递增定标，以此类推，为所有的压力传感器设置二维坐标。如图3所示，1号压力传感器对应的坐标为(-τ-3,4)，16号压力传感器所对应的坐标为(-τ,1)，17号压力传感器对应的坐标为(τ,4)，32号压力传感器的坐标为(τ+3,1)，其他压力传感器坐标可以以此类推得到。τ为可以调参数，其取值越大，则后续的聚类算法收敛越快，但是标定误差越大，本实施中推荐值为2。

在步骤(1)中，获取压力传感器阵列的负向压力边界L_n、正向压力边界L_p和压力中轴L_o的过程可以通过孕妇睡姿检测装置的标定模式实现。标定模式是孕妇睡姿检测装置开机使用的默认模式，主要用来标定和测量睡眠人的压力身体范围，为后续的睡姿判定提供一些特定的物理参数。

如图7所示，标定模式包括如下子步骤：

(11)进入标定模式后，首先驱动语音模块，提示“标定模式开始，请脊柱对齐中线”；当脊柱对齐中线仰卧时，开始数据采集。

(12)令第i个传感器的输出为P_i，其中P_i＝1(即输出高电平)，表示有压力作用在第i个传感器，该传感器被激活；反之，若P_i＝0(即输出低电平)，则表示无压力作用在第i个传感器；计算两侧传感器激活个数之差δ；令两侧传感器激活个数之差为δ，则有：

其中，1{*}为指示函数，只有当输入所有条件为真的时候，函数值为1，否则为0。M为部署的压力传感器的总数，x_i为第i个传感器对应的横坐标。

(13)根据δ不同的取值范围，提示使用者调整平躺位置，直至|δ|＜∈，其中，∈为对称平衡系数。

根据δ不同的取值范围，可以判断出标定模式是否生效。根据δ的不同取值范围，装置的响应如下：

其中，∈为对称平衡系数，推荐取值为4。该参数越大，则对于标定的卧姿的对称性要求越不高；反之，则对于对称性要求越高。

(14)开始数据采集，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，则对各个传感器得t时间内的采样数据，进行滤波

其中，N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率；本实施中t推荐取值为1s，F_s＝20Hz。

(15)提取如下标定参数并存储

其中，L_n，L_p和L_o分别是负向压力边界，正向压力边界和压力中轴。

存储上述参数，待监测模式中使用，并语音提示标定成功。按图6所示，当标定成功后，退出标定模式，进入检测模式。

检测模式工作流程如图8所示。

S1，首先是驱动语音模块，提示“监测模式开始”，初始化右侧卧标识标志G_r为FALSE。

S2，配置定时器，并启动定时器。如果右侧卧标识标志G_r为FALSE，设置定时长度T_gl，反之，设置定时器长度为T_gr。本实施中T_gl推荐值为10min，T_gr推荐值为5min。如果定时器溢出，则转入S3中的定时中断处理。

S3，开始数据采集，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，则对各个传感器得t时间内的采样数据，进行滤波

其中，N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率。本实施中t推荐取值为1s，F_s＝20Hz。

S4，通过基于聚类的压力信息提取，获取到聚类中心数K，聚类中心μ_j，j＝1,……,K。(具体实施步骤见下文所述)。

S5，睡姿判定并触发新的流程

a当判定为左侧卧，此时属于最优卧姿，所以继续监测，则转至步骤S2，

b当判定为右侧卧，且G_r为FALSE，此时属于上一次是非右侧卧，这次是判定为右侧卧，则可以短时右侧卧，则转至步骤S2；

c当判定为右侧卧，且G_r为TRUE，此时属于上一次是右侧卧，这次是判定为右侧卧，则不可继续右侧卧，需要提醒调整睡姿，则转至步骤S6，并设置G_r为FALSE；

d当判定为仰卧，属于非安全模式，需要强烈提醒，则转至步骤S7；

e当判定为脱离监测区域，说明挪动出了边界，需要重新标定，则转至标定模式。

S6触发控制执行模块，驱动蜂鸣器产生低频率的“滴滴”声，驱动震动马达低频率震动，以示提醒调整睡姿，然后转至步骤S3。

S7触发控制执行模块，驱动蜂鸣器产生适当高频率的“滴滴”声，驱动震动马达适当高频率震动，以示提醒调整睡姿，然后转至步骤S3。

由上述流程可知，在检测模式下，孕妇睡姿检测装置循环执行步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)。

在步骤(2)中，采集压力传感器阵列的压力信号分布，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，对各个传感器t时间内的采样数据，进行滤波：

其中N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率。

下面对步骤(3)所涉及的基于聚类算法的卧姿估计进行介绍：

(31)令(x_i，y_i)为第i个传感器对应坐标,s_i为观测压力分布坐标元素，

令坐标点集S＝{s₀，s₁，...，s_W}为按上式遍历M个传感器坐标，并剔除无效坐标(0,0)后的有效观测压力分布点集合，W为激活传感器的个数。

(32)如果观测压力分布满足

则设置聚类中心数K＝0,退出该算法；否则，进入步骤(33)；

(33)设置聚类中心数K₁＝1，计算聚类中心的估计为μ₁＝(x_c，y_c)，

计算聚类代价函数J₁(μ₁)(距离度量采用曼哈顿距离，即1范数距离)：

(33)计算观测压力分布的正负边界，

如果0＜L_{n_est}＜L_{p_est}，则K＝1，判定为右侧卧，且算法结束；

如果L_{n_est}＜L_{p_est}＜0，则K＝1，判定为左侧卧，且算法结束；

否则进入步骤(34)，计算两种聚类中心的可能；

(34)设置聚类中心数K₂＝2，然后执行如下k-means聚类算法，其中所有的距离度量采用采用曼哈顿距离；

(A)在坐标点集S中随机选择2个聚类中心μ₁，μ₂；

(B)循环执行如下子步骤，直至收敛：

b1：对每个s_i，更新其所属类如下：

b2：对每个类j，更新其中心如下：

对于该算法的收敛，因为算法相对简便，可以设置最大迭代次数为N次，N为自然数，(例如选取最大迭代次数为10次)便认为算法已经收敛。

(C)计算聚类代价函数(距离度量采用曼哈顿距离)

(35)根据下式，输出聚类中心数K以及对应的聚类中心μ_j

在步骤(4)中，根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿：

当判定为左侧卧，继续监测；当判定为右侧卧，如果上一次是非右侧卧，则继续监测；如果上一次是右侧卧，则提醒调整睡姿；当判定为仰卧，强烈提醒调整睡姿；当判定为脱离监测区域，则提示重新标定。

下面结合附图对几种睡姿的理想情况和非理想情况下的聚类仿真进行说明。在图9至图15中，分别示出了睡眠者处于不同睡姿时采集到的激活传感器的分布情况，并示出了K取值为1和K取值为2时的聚类结果，具体示出了K＝1时的聚类中心的坐标，以及K＝2时，不同传感器所属类(等大小的圆点表示聚类结果中属同一类的激活压力传感器)及每一类中所获得聚类中心的坐标。

如图9所示，理想情况下，当睡眠者处于左侧卧睡姿时，激活传感器均分布在基垫的右半平面区域，即分布在二维直角坐标系的第一象限。此时，获取K＝1时的压力分布的质心坐标以及代价函数输出。这种情况下，在计算激活传感器的正负边界的时候，即可确定所有的激活区域都在右半平面区域，从而设置K＝1，判定为左侧卧，无需计算K＝2时的情况。当然，从图9也可以看出，当K取值为2时，所获取的两个质心的横坐标也都在右半平面区域内，这从另一方面也证明了上述判断的正确性。

如图10和图11所示，在非理想情况下，当睡眠者处于左侧卧睡姿时，绝大部分的激活传感器分布在基垫的右半平面区域，此时，少量左半平面的压力传感器处于激活状态。分别获取K＝1和K＝2时的压力分布的质心坐标以及代价函数输出。此时，单从激活传感器的分布边界是不能判断出睡姿的，但是从后续的K＝1和K＝2的K-MEANS聚类结果可以看出，当K＝2的时候，其代价函数值更小，而此时的两个聚类中心都在右半平面，根据检测模式中的判定条件，仍会判定为左侧卧。其中，根据图10所示的传感器分布，计算出的J₁(μ₁)＝43,J₂(c,μ)＝33；根据图11所示的传感器分布，计算出的J₁(μ₁)＝49,J₂(c,μ)＝36。

如图12所示，在理想情况下，当睡眠者处于仰卧睡姿时，激活传感器在基垫的左半平面和右半平面内对称分布，分别获取K＝1和K＝2时的质心坐标以及代价函数输出。针对图12所示的传感器分布，计算出的J₁(μ₁)＝56,J₂(c,μ)＝24。这种情况下，单从激活传感器的分布边界是不能判断出睡姿的，但是从后续的K＝1和K＝2的K-MEANS聚类结果可以看出，当K＝2的时候，其代价函数值更小，而此时的两个聚类中心分别分布在基垫的左半平面和右半平面，即标定中心两侧。根据检测模式中的判定条件，此时会判定为仰睡姿势。

如图13所示，在非理想情况下，当睡眠者处于仰卧睡姿时，激活传感器在基垫的左半平面和右半平面内不对称分布，分别获取K＝1和K＝2时的压力分布的质心坐标以及代价函数输出。针对图13所示的传感器分布，计算出的J₁(μ₁)＝56,J₂(c,μ)＝36。这种情况下，左右平面的压力传感器激活的个数非常不平衡，单从激活传感器分布的边界是不能判断出睡姿的，但是从后续的K＝1和K＝2的K-MEANS聚类结果可以看出，K＝2的时候，其代价函数值更小，而此时的两个聚类中心分别分布在基垫的左半平面和右半平面，即标定中心两侧。根据检测模式中的判定条件，仍会判定为仰睡姿势。

如图14所示，在理想情况下，当睡眠者处于右侧卧睡姿时，激活传感器均分布在基垫的左半平面，此时，获取K＝1时的压力分布的质心坐标以及代价函数输出。这种情况下，在计算激活传感器的正负边界的时候，即可确定所有的激活区域都在左半平面区域，从而设置K＝1，判定为右侧卧。当然，从图14也可以看出，当K取值为2时，所获取的两个质心的横坐标也都在左半平面区域内，这也从另一方面证明了上述判断的正确性。

如图15所示，在非理想情况下，当睡眠者处于右侧卧睡姿时，绝大部分的激活传感器分布在基垫的左半平面区域，此时，少量右半平面的压力传感器处于激活状态。分别获取K＝1和K＝2时的压力分布的质心坐标以及代价函数输出。针对图15所示的传感器分布，计算出的J₁(μ₁)＝43,J₂(c,μ)＝31。这种情况下，单从激活传感器分布的边界是不能判断出睡姿的，但是从后续的K＝1和K＝2的K-MEANS聚类结果可以看出，当K＝2的时候，其代价函数值更小，而此时的两个聚类中心都在左半平面，根据检测模式中的判定条件，仍会判定为右侧卧。

从上述说明可以看出，本发明所提供的孕妇睡姿检测方法中所使用的聚类算法对各种卧姿的容错性很好，针对理想情况和非理想情况下的各种睡姿都可以判断出正确的睡姿。

综上所述，本发明所提供的孕妇睡姿检测方法，基于压力传感器阵列和聚类算法计算聚类中心数和聚类中心，并根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿，算法简单，收敛迅速，具有很好的容错性。本发明所提供的孕妇睡姿检测装置，原理简单、成本低、简单实用，可以很好地监测孕妇的睡姿，并提供相应的警示。

以上对本发明所提供的一种孕妇睡姿检测方法及装置进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。

Claims (10)

1.一种孕妇睡姿检测方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)在压力传感器阵列中，建立二维直角坐标系；获取压力传感器阵列的负向压力边界、正向压力边界和压力中轴；

(2)采集压力传感器阵列的压力信号分布；

(3)通过基于聚类的压力信息提取，获取聚类中心数和聚类中心；

(4)根据聚类中心数及聚类中心的坐标，判断孕妇睡姿。

2.如权利要求1所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于所述步骤(1)包括如下步骤：

(10)在压力传感器阵列中，以压力传感器阵列的底边L/2处作为坐标轴的原点，以底边右侧为X轴的正方向，建立二维直角坐标系；建立二维直角坐标系后，设置压力传感器阵列中心两侧的两列传感器的起始横坐标分别为-τ和τ，而后以各传感器所在的行列数为计数递增定标，以此类推，为所有的传感器设置二维坐标；其中，τ为可调参数；

(11)当脊柱对齐中线仰卧时，开始数据采集；

(12)令第i个传感器的输出为P_i，其中P_i＝1表示有压力作用在第i个传感器，该传感器被激活；反之，若P_i＝0，则表示无压力作用在第i个传感器；计算两侧传感器激活个数之差δ；

(13)根据δ不同的取值范围，提示使用者调整平躺位置，直至|δ|＜∈，其中，∈为对称平衡系数；

(14)开始数据采集，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，则对各个传感器得t时间内的采样数据，进行滤波

其中，N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率；

(15)提取如下标定参数并存储

其中，L_n，L_p和L_o分别是负向压力边界，正向压力边界和压力中轴。

3.如权利要求1所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于所述步骤(2)包括如下步骤：

采集压力传感器阵列的压力信号分布，令第i个传感器的j时刻采样输出为q_i,j，对各个传感器t时间内的采样数据，进行滤波：

其中N＝t×F_s，t为数据采集时间，F_s为采样频率。

4.如权利要求3所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于在步骤(3)中包括如下步骤：

(31)令(x_i，y_i)为第i个传感器对应坐标s_i为观测压力分布坐标元素，

令坐标点集S＝{s₀，s₁，...，s_W}为按上式遍历M个传感器坐标，并剔除无效坐标(0,0)后的有效观测压力分布点集合，M为部署的压力传感器的总数，W为激活传感器的个数；

(332)如果观测压力分布满足

则设置聚类中心数K＝0,退出该算法；否则，进入步骤(33)；

(33)设置聚类中心数K₁＝1，计算聚类中心的估计为μ₁＝(x_c，y_c)，

计算聚类代价函数J₁(μ₁)：

(33)计算观测压力分布的正负边界，

如果0＜L_{n_est}＜L_{p_est}，则K＝1，判定为右侧卧，且算法结束；

如果L_{n_est}＜L_{p_est}＜0，则K＝1，判定为左侧卧，且算法结束；

否则进入步骤(34)，计算两种聚类中心的可能；

(34)设置聚类中心数K₂＝2，然后执行如下k-means聚类算法，

(A)在坐标点集S中随机选择2个聚类中心μ₁，μ₂；

(B)循环执行如下子步骤，直至收敛：

b1：对每个s_i，更新其所属类如下：

b2：对每个类j，更新其中心如下：

(C)计算聚类代价函数

(35)根据下式，输出聚类中心数K以及对应的聚类中心μ_j

5.如权利要求4所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于在步骤(34)的子步骤(B)中设置最大迭代次数为N次，N为自然数。

6.如权利要求5所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于在步骤(4)中通过如下公式判断孕妇睡姿：

7.如权利要求6所述的孕妇睡姿检测方法，其特征在于在步骤(4)中还包括如下步骤：

当判定为左侧卧，继续监测；

当判定为右侧卧，如果上一次是非右侧卧，则继续监测；如果上一次是右侧卧，则提醒调整睡姿；

当判定为仰卧，强烈提醒调整睡姿；

当判定为脱离监测区域，则提示重新标定。

8.一种孕妇睡姿检测装置，用于实现上述孕妇睡姿检测方法，其特征在于：包括中央处理器及存储介质、压力传感器阵列、模数转换模块和控制执行模块；

其中，所述压力传感器阵列由多个压力传感器组成，用于采集压力信号；

所述模数转换模块主要完成压力传感器的电信号到数字信号的转换；

所述控制执行模块用于实现提示及预警功能；

所述中央处理器及存储介质，用于通过聚类算法对压力传感器所采集的压力信号的分布进行分析，获取压力范围的一个或多个聚类中心，最后通过聚类中心数及聚类中心的坐标估计出睡姿，并在检测到非左侧睡姿的情况下，使所述控制执行模块提供震动和/或声音预警。

9.如权利要求8所述的孕妇睡姿检测装置，其特征在于：

所述压力传感器是柔性压力传感器；所述压力传感器分布于刚性平面顶面和刚性平面底面之间。

10.如权利要求9所述的孕妇睡姿检测装置，其特征在于：

所有所述压力传感器固定在一个刚性平面底面上，每个所述压力传感器上方各设置有一个刚性平面顶面，并且，在所述刚性平面顶面的下方，在每个压力传感器的敏感区位置增加一个圆形胶垫。

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