公开(公告)号：CN119837494A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411914342.4

申请日：2024-12-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 颜子淦 ,  刘卓夫 ,  K·潘月 ,  李高晗 ,  牛力晨

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/08 ,  G10K11/178

Abstract: 本发明属于智能设备领域，尤其涉及一种基于智能枕头的自给电源智能检测打鼾系统。现有的智能枕头存在呼噜声的识别率准确率低的问题。提供了一种基于智能枕头的自给电源智能检测打鼾系统，包括：供电模块、鼾声检测模块、自充电模块以及可充电电池；所述供电模块电性连接所述鼾声检测模块和所述可充电电池；所述供电模块用于为鼾声检测模块进行供电；所述鼾声检测模块用于采集睡眠者进行睡眠活动时的环境原始信号；并根据环境原始信号进行鼾声检测，得到睡眠者进行睡眠活动时的鼾声信号；所述自充电模块电性连接所述可充电电池，用于在睡眠者进行睡眠活动时对可充电电池进行充电，解决了智能枕头存在呼噜声的识别率准确率低的问题。

公开(公告)号：CN119055228A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411188632.5

申请日：2024-08-27

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘卓夫 ,  王传义 ,  李高晗 ,  束子豪 ,  宋宇东

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于睡姿识别技术领域，具体涉及一种睡姿检测和识别方法，该方法首先使用ADXL345三轴加速度传感器采集人体不同睡姿的加速度信号，制作原始加速度信号数据,然后进行预处理作为数据集,并将数据集分为训练集、验证集和测试集，训练集用于训练模型参数，验证集用于测试预测准确度，测试集用于预测睡姿姿势；使用构建的距离函数和睡姿识别算法模型实现对六种睡姿的识别，大幅度减少了信号数量与系统的复杂度，降低了系统采集、传输、计算的资源，睡姿识别准确率达到98.7％。