一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫制造技术

一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫，其特征在于，由上、中、下三层床垫组合而成，上层床垫的上表层面料复合层内设有呈网状矩阵分布的位移传感器，传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人-床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人-床界面压陷形状，诊断睡姿偏好；中层床垫为脊柱支撑层，由头部、肩部、腰部、臀部和腿部区域五个或九个模块单体组成；底层床垫为整体床垫的基层。本发明专利技术克服了现有“分区床垫”不能根据使用者人体体型的变化提供合理的脊柱支撑条件的局限性，通过更换少量中层床垫脊柱支撑模块单体，实现脊柱支撑条件的优化，既方便、经济，又有利于脊柱健康。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫
本专利技术涉及一种健康分区床垫，特别是可以在无干扰睡眠的前提下识别睡姿，诊断睡姿偏好，并根据人体体型和睡姿偏好定量化地选择脊柱支撑条件，维护脊柱健康，达到舒适睡眠效果的床垫。
技术介绍
人的一生当中有近三分之一的时间是在睡眠中度过的，睡眠是人体健康和精力恢复的保障。睡眠质量对人的社会交往、情绪、生活质量、工作效率等都有重要的影响。随着人们生活节奏的加快和生活方式的改变，睡眠质量下降已成为了一个普遍存在的社会现象和工业经济社会亟待解决的问题。床垫常被认为是影响睡眠质量的重要的外部因素，睡眠过程中，床垫持续与人体相接触，支撑人体，使人体肌肉放松和椎间盘获得恢复。比较理想的床垫支撑条件是使用者的睡姿脊柱处于自然弯曲的状态。正是基于这一点，目前许多先进的床垫设计为“分区式”，即通过床垫肩部、腰部、臀部等区域硬度特征的设计，响应不同体型的人对脊柱支撑条件的不同需求。但事实上，大量的实验研究表明这种床垫并没达到明显提高睡眠质量的目的，这主要是因为这种床垫只能满足人体的某种特定睡姿，而健康睡眠需要每晚进行各种各样的动作行为和姿势调节，以避免局部肌肉、软组织持续受压。睡姿不同，脊柱形态就不同，对床垫支撑条件的需求也不同，实验研究表明，不同体型、性别、年龄的人群有不同的睡姿偏好，且整晚某一种睡姿(如仰卧、侧卧、俯卧等)时间占总睡眠时间的百分比与入眠时睡姿并没有直接的相关性。因此，真正能够保证睡眠者的脊柱得到有效理想支撑的前提是科学、无干扰地获得睡眠者的睡姿，确定睡姿偏好。目前睡姿识别主要有体动记录图分析法和摄像法两种。其中体动记录图分析法是一种测试具体人体肢体动作的较好的方法，但这种方法只能辅助判断睡姿，同时为了获得全面的睡眠动作行为和较为准备的睡姿，需要给人体肢体部位的多处佩戴体动记录装置，因此，对睡眠产生一定程度的影响。摄像法虽然可以在不干扰睡眠的前提下测试睡姿，但这种方法不够尊重受试者的隐私，同时，也无法精确测试被褥掩盖下的动作行为和睡姿。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可以无干扰识别并实时记录使用者睡姿的健康分区床垫，该床垫可以监测睡姿等睡眠行为，还可以根据人体体型特征和睡姿偏好选择、优化脊柱支撑条件。本专利技术解决技术问题采用如下方案：一种无干扰睡姿识别的健康分区床垫，其结构特点在于，由上、中、下三层床垫组合而成，所述上层床垫的上表层面料复合层内固定有呈网状矩阵分布的位移传感器，所述位移传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人-床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人-床界面压陷形状，并根据人-床界面压陷形状的识别和连续记录、分析，诊断睡姿偏好；所述中层床垫为脊柱支撑层，由头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域和腿部区域五个模块单体组成；所述底层床垫为整体床垫的基层，提供稳定的床垫支撑并起到缓冲压力的作用。本专利技术健康分区床垫，其结构特点还在于：所述健康分区床垫为双人床垫时，所述数据处理器采用左右两个分别控制的人-床界面压陷形状的采集和分析系统，分别用于夫妻双方睡姿识别和睡姿信息的记录；所述中层床垫的头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域均由左右对称的两个区域功能模块单体组成，所述腿部区域为左右共用的一个区域功能模块单体。所述上层床垫包括芯层和包覆芯层的面料复合层，所述芯层由泡沫海绵或乳胶海绵或马毛垫或羽绒填充材料的一种或几种组合制备而成；所述上层床垫的面料复合层由面料、硬质海绵、海绵、无纺布绗缝而成；所述上层床垫的硬度有5个规格等级，分别为：10mm-15mm、15mm-20mm、20mm-25mm、25mm-30mm。所述中层床垫每个模块单体由芯层和包覆芯层的面料复合层组成，所述芯层由泡沫海绵或乳胶海绵或弹簧或植物纤维垫组成，所述面料复合层由面料、硬质海绵、海绵、无纺布绗缝而成；所述中层床垫中相同规格尺寸的模块单体分别有10个硬度等级，可供不同体型和性别的使用者选择并组合以保证脊柱处于自然弯曲的状态，所述硬度等级分别为：50mm-60mm、55mm-60mm、60mm-65mm、65mm-70mm、70mm-75mm、75mm-80mm、80mm-85mm、85mm-90mm、90mm-95mm、95mm-100mm；所述中层床垫的区域功能模块单体周边上设置有用于模块单体相互拼接后起固定作用的粘扣带。所述下层床垫由芯层和包覆芯层的面料复合层组成；所述下层床垫的芯层由弹簧或植物纤维垫组成，所述面料复合层由面料、硬质海绵、海绵、无纺布绗缝而成；所述下层床垫的硬度有5个等级，可供不同体型和性别的使用者选择，所述硬度等级分别为：10mm-15mm、15mm-20mm、20mm-25mm、25mm-30mm。所述上、中、下三层床垫的四面围边上设置有粘扣带，用于固定叠放的三层床垫结构。一种基于如上所述床垫的人-床界面压陷形状的采集和分析方法，包括人-床界面压陷形状采集模块、睡姿识别和记录模块、睡眠质量和睡眠健康分析模块，其特点在于：所述人-床界面压陷形状由位于上层床垫的上表层面料复合层内固定的呈网状矩阵分布的位移传感器采集，并通过采集卡传输给数据处理器；所述数据处理器采用支持向量机分类器对睡姿进行分类与识别，方法如下：①首先提取受试者的人-床界面压陷形状；②然后计算人-床界面压陷量矩阵的肩臀比Rjt、膝臀比Rxt、总压陷量T、小腿部压陷量Tt、侧向不对称系数C、侧向不对称压陷量TC六项指标，其中肩臀比Rjt为肩部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；膝臀比Rxt为膝部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；总压陷量T即整个床垫表面的总压陷量；小腿腿部压陷量Tt是小腿区域总压陷量；侧向不对称系数C为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL至该曲线起止点连线距离的平均值，侧向不对称压陷量TC为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL两侧压陷总量之差的绝对值,公式分别为：C＝average(d(i,j))(5)其中，Z为床垫压陷量矩阵，Zjian为肩部压陷量矩阵，Zxi为膝部压陷量矩阵，Ztui为小腿部压陷量矩阵，Ztun为臀部压陷量矩阵，Ztotal为整个床垫表面的总压陷量矩阵，Zc为肩部、腰部、臀部总压陷量矩阵；m为侧向压陷量测试点数，n为纵向压陷量测试点数，n1、n3、n4、n5分别为肩部、臀部、膝部、小腿部区域纵向压陷量测试点数，l为肩部、腰部、臀部纵向总压陷量测试点数，m、n、n1、n3、n4、n5、l取值自然数；d(i，j)为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL上任意一点(i，j)至该曲线起止点连线的距离,Zc(w,k)为肩部、腰部、臀部总压陷量矩阵上任意一点(w，k)的压陷量；③利用Z-score标准化法将以上六项指标规格化，组成人-床界面压陷量矩阵的特征向量，即仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧四种睡姿识别的特征向量；④每两类睡姿间训练一个分类器，获得6个支持向量机分类器；最后利用获得的6个支持向量机分类器对睡姿进行分类和识别。一种如上所述无干扰识别和记录睡眠行为的健康分区床垫的选择方法，其特点在于，包括如下步骤：(1)首先进行人体测量，获得使用者的人体体型特征参量；(2)然后根据喜好，选择不同硬度等级的上层床垫和底层床垫；(3)根据体型特征，分别选择中层床本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫，其特征在于，由上、中、下三层床垫组合而成，所述上层床垫的上表层面料复合层内固定有呈网状矩阵分布的位移传感器，所述位移传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人‑床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人‑床界面压陷形状，并根据人‑床界面压陷形状的识别和连续记录、分析，诊断睡姿偏好；所述中层床垫为脊柱支撑层，由头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域和腿部区域五个模块单体组成；所述底层床垫为整体床垫的基层，提供稳定的床垫支撑并起到缓冲压力的作用。

【技术特征摘要】
1.一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫的人-床界面压陷形状的采集和分析方法，所述床垫由上、中、下三层床垫组合而成，所述上层床垫的上表层面料复合层内固定有呈网状矩阵分布的位移传感器，所述位移传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人-床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人-床界面压陷形状，并根据人-床界面压陷形状的识别和连续记录、分析，诊断睡姿偏好；所述中层床垫为脊柱支撑层，由头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域和腿部区域五个模块单体组成；所述下层床垫为整体床垫的基层，提供稳定的床垫支撑并起到缓冲压力的作用；所述人-床界面压陷形状的采集和分析方法包括人-床界面压陷形状采集模块、睡姿识别和记录模块、睡眠质量和睡眠健康分析模块，其特征在于：所述人-床界面压陷形状由位于上层床垫的上表层面料复合层内固定的呈网状矩阵分布的位移传感器采集，并通过采集卡传输给数据处理器；所述数据处理器采用支持向量机分类器对睡姿进行分类与识别，方法如下：①首先提取受试者的人-床界面压陷形状；②然后计算人-床界面压陷量矩阵的肩臀比Rjt、膝臀比Rxt、总压陷量T、小腿部压陷量Tt、侧向不对称系数C、侧向不对称压陷量TC六项指标，其中肩臀比Rjt为肩部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；膝臀比Rxt为膝部区域总压陷量与臀部区域总压陷量之比；总压陷量T即整个床垫表面的总压陷量；小腿部压陷量Tt是小腿区域总压陷量；侧向不对称系数C为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL至该曲线起止点连线距离的平均值，侧向不对称压陷量TC为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL两侧压陷总量之差的绝对值,公式分别为：C＝average(d(i,j))(5)其中，Z为床垫压陷量矩阵，Zjian为肩部压陷量矩阵，Zxi为膝部压陷量矩阵，Ztui为小腿部压陷量矩阵，Ztun为臀部压陷量矩阵，Ztotal为床垫总压陷量矩阵，Zc为肩部、腰部、臀部总压陷量矩阵；m为侧向压陷量测试点数，n为纵向压陷量测试点数，n1、n3、n4、n5分别为肩部、臀部、膝部、小腿部区域纵向压陷量测试点数，l为肩部、腰部、臀部纵向总压陷量测试点数，m、n、n1、n3、n4、n5、l取值自然数；d(i，j)为肩部、腰部、臀部压陷对称中心曲线CL上任意一点(i，j)至该曲线起止点连线的距离；③利用Z-score标准化法将以上六项指标规格化，组成人-床界面压陷量矩阵的特征向量，即仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧四种睡姿识别的特征向量；④每两类睡姿间训练一个分类器，获得6个支持向量机分类器；利用获得的6个支持向量机分类器对睡姿进行分类和识别。2.一种基于三层组合的无干扰睡姿识别的健康分区床垫的选择方法，所述床垫由上、中、下三层床垫组合而成，所述上层床垫的上表层面料复合层内固定有呈网状矩阵分布的位移传感器，所述位移传感器与信息采集器相连，通过信息采集器将采集的人-床界面压陷量矩阵信息传输给数据处理器，从而获得人-床界面压陷形状，并根据人-床界面压陷形状的识别和连续记录、分析，诊断睡姿偏好；所述中层床垫为脊柱支撑层，由头部区域、肩部区域、腰部区域、臀部区域和腿部区域五个模块单体组成；所述下层床垫为整体床垫的基层，提供稳定的床垫支撑并起到缓冲压力的作用；其特征在于，选择方法包括如下步骤：(1)首先进行人体测量，获得使用者的人体体型特征参量；(2)然后根据喜好，选择不同硬度等级的上层床垫和下层床垫；(3)根据体型特征，分别选择中层床垫脊柱支撑层的各模块单体；(4)夫妻双方分别躺到床垫左区域和右区域的位置上；(5)判断夫妻双方仰卧或侧卧脊柱形态是否处于自然弯曲的状态，脊柱形态的判定利用数字化人...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈玉霞，郭勇，刘盛全，高慧，刘亚梅，涂道伍，赵冠艳，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34