公开(公告)号：CN119622496A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411694282.X

申请日：2024-11-25

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 束子豪 ,  刘卓夫 ,  李健玮 ,  张中平

IPC: G06F18/2413 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 一种基于坐垫的坐姿分类方法，它属于坐姿分类技术领域。本发明解决了传统坐姿分类方法存在的分类准确率低、成本高且适应性差的问题。本发明在坐垫主体上固定相对应于人体坐骨结节以及大腿区域的力敏电阻器和加速度计，能够全面且有效地采集人体坐姿信号数据，且有效降低了坐姿分类的成本。通过求解压力‑加速度坐姿信号数据关联度指数矩阵，筛选出与坐姿分类强相关的数据；对筛选出的与坐姿分类强相关的信号数据进行融合，有效建立数据之间的联系，最后通过构造关联度特征距离以及关联度特征距离分类算法，将待分类信号数据与融合结果一起进行处理，获得人体坐姿分类结果。本发明方法可以应用于人体坐姿分类领域。

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％。