一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统及方法，属于坐姿识别技术领域，其中，系统中的气压数据采集模块中包含MEMS传感器阵列，MEMS传感器阵列由若干个气囊组成，每个气囊中均安装有MEMS传感器芯片，气囊均匀分布在臀部压力变化大的位置，气压数据采集模块用于采集MEMS传感器芯片的气压数据；数据预处理模块对气压数据进行有效性判断，对有效数据进行收集和预处理；数据识别模块用于将预处理后的有效数据输入训练好的神经网络中进行识别并输出识别结果。本发明专利技术选用测量气囊内气压来代替测量人体与坐姿识别系统之间直接作用力的方法，兼顾坐姿监测时的舒适性与便携性，具有一定的应用价值。具有一定的应用价值。具有一定的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及坐姿识别
，更具体的说是涉及一种基于MEMS压阻式压力传感器阵列的坐姿识别系统和方法。

技术介绍

[0002]MEMS(MicroElectroMechanicalSystems)，即微电子机械系统，其在微电子制造技术基础上发展起来，融合了多种微细加工技术，能够实现传感器的微型化、批量化、低成本化，成为当下研究的热门。
[0003]坐姿是现代人最常见的身体状态，而不良的坐姿是一系列骨骼肌疾病的主要诱因之一。目前坐姿监测系统可以实现检测和提醒用户保持良好坐姿的功能，减少不良坐姿带来的危害。
[0004]现有的坐姿识别技术主要有以下几种：
[0005]一是通过视觉识别，即采用外置摄像头，通过对使用者侧面或其他若干角度的影像进行采集，后通过计算机视觉相关领域的技术，并对图像进行去噪、分割，提取出人体曲线的二元阈值化图像，再将二元阈值化图像送入已训练好的神经网络中，利用神经网络对其进行识别，再对坐姿进行判断和反馈。此方法的优点是数据采集量十分充足，在排除干扰的情况下可以非常准确的判断。但缺点也显而易见，设备多不方便携带和装备，外界干扰非常复杂，诸如服装和环境光都有非常大的干扰，同时对设备的性能要求很高，难以小型化普及等等。
[0006]另一种识别方法是基于薄膜传感器阵列测量人体与坐垫之间直接作用力进行用户臀部压力分布和大小的测量和分析来实现。其优点在于材料轻便，成本较低，面积小易于集成。缺点在于薄膜传感器需要在较为坚硬平坦的表面使用，无法兼顾坐垫的舒适性，以及薄膜传感器变化范围大，数值不稳定，迟滞性差等都会影响效果。
[0007]因此，提出一种坐姿识别系统及方法，提高坐姿监测时的舒适性与便携性，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统及方法，以解决传统的坐姿识别技术无法兼顾舒适性与便携性，且识别效果差的技术问题。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0010]一方面，本专利技术提出一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统，包括：气压数据采集模块，数据预处理模块，数据识别模块；
[0011]所述气压数据采集模块包括控制电路、MEMS传感器阵列和采集电路，其中，所述MEMS传感器阵列由若干个气囊组成，每个气囊中均安装有MEMS传感器芯片，所述气囊均匀分布在臀部压力变化大的位置；所述控制电路用于控制所述MEMS传感器芯片进行气压测量，获得所述MEMS传感器芯片的输出电压模拟信号；所述采集电路用于采集所有所述MEMS
传感器芯片的输出电压模拟信号并将其转化为数字信号；
[0012]所述数据预处理模块用于对所述数字信号进行有效性判断，对有效数据进行收集和预处理；
[0013]所述数据识别模块用于将预处理后的所述有效数据输入训练好的神经网络中进行识别并输出坐姿识别结果。
[0014]优选的，所述采集电路包括多路选通单元和MEMS传感器接口芯片单元；
[0015]所述多路选通单元用于采集所有所述MEMS传感器芯片的输出电压模拟信号；
[0016]所述MEMS传感器接口芯片单元包括电压放大器、ADC和DSP，所述输出电压模拟信号依次经所述电压放大器、所述ADC和所述DSP转化为数字信号，输入至所述数据预处理模块。
[0017]优选的，所述数据预处理模块包括MCU和存储器；
[0018]所述存储器用于存储所述数字信号并与所述MCU进行数据传输；
[0019]所述MCU用于对所述数字信号进行有效性检测，确保单次采样没有盲元，若存在盲元，对其盲元位置进行标记和报错，若不存在盲元则将数据保存为矩阵数组作为坐姿数据传输至所述数据识别模块。
[0020]优选的，所述MCU还用于产生控制信号，控制所述控制电路的开关。
[0021]优选的，所述数据识别模块中的神经网络由依次连接的卷积层C1、池化层S2、卷积层C3、池化层S4、卷积层C5、全连接层F6和输出层构成。
[0022]优选的，所述坐姿识别系统还包括无线传输模块，用于将所述坐姿识别结果实时发送至上位机，实现传感设备与上位机的无线通讯。
[0023]另一方面，本专利技术还提出一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别方法，应用于上述基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统，包括以下步骤：
[0024]当人体坐到气压数据采集模块上时，气囊中的气压发生变化，MEMS压力传感器芯片两端输出电压发生变化，依靠多路选通模块依次采集所有MEMS压力传感器芯片的电压输出模拟信号，所述电压输出模拟信号依次经过MEMS传感器接口芯片单元中的电压放大器、ADC和DSP后得到数字信号并输出至数据预处理模块；
[0025]所述数据预处理模块的MCU将所述数字信号进行缓存，对数据进行有效性检测，确保单次采样没有盲元，若存在盲元，对其盲元位置进行标记和报错，若不存在盲元则将数据保存为矩阵数组作为坐姿数据传输至数据识别模块；
[0026]所述数据识别模块中设置有已经训练完成的神经网络，将所述坐姿数据输入已经训练完成的神经网络中进行识别，输出坐姿识别结果；
[0027]通过无线传输模块将所述坐姿识别结果传输至上位机，实现传感设备与上位机的无线通讯。
[0028]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统及方法，选用MEMS气压传感器组成阵列，相对于摄像头获取，降低了成本且本系统传感器阵列涉及传感器数量少，计算量少，降低对硬件的要求；相对于柔性压阻材料，拥有更好的迟滞性重复性以及更准确的气压数值。相对薄膜传感器需要放置在硬平面的要求，使用气囊极大提升了坐姿识别的舒适性，也更利于分散臀部压力，减轻对脊椎的损伤。本专利技术的坐姿识别预测功能所涉及的神经网络嵌入硬件平台，相对于上位机处
理，对用户数据隐私提供了更高的安全性。在物联网时代，作为一套兼具舒适性与数字化的智能家居设备解决方案，具有一定的应用价值。
附图说明
[0029]图1为本专利技术的基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统的系统架构图；
[0030]图2为本专利技术实施例提供的惠斯通电桥电路示意图；
[0031]图3为本专利技术实施例提供的MEMS传感器芯片形变示意图；
[0032]图4为本专利技术实施例提供的MEMS传感器芯片压阻分布示意图；
[0033]图5为本专利技术实施例提供的专用桥式MEMS传感器接口芯片外围电路图；
[0034]图6为本专利技术实施例提供的坐垫气囊分布图；
[0035]图7为采集电路的电路示意图；
[0036]图8为本专利技术实施例提供的改进的LetNet5神经网络结构图。
具体实施方式
[0037]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统，其特征在于，包括：气压数据采集模块，数据预处理模块，数据识别模块；所述气压数据采集模块包括控制电路、MEMS传感器阵列和采集电路，其中，所述MEMS传感器阵列由若干个气囊组成，每个气囊中均安装有MEMS传感器芯片，所述气囊均匀分布在臀部压力变化大的位置；所述控制电路用于控制所述MEMS传感器芯片进行气压测量，获得所述MEMS传感器芯片的输出电压模拟信号；所述采集电路用于采集所有所述MEMS传感器芯片的输出电压模拟信号并将其转化为数字信号；所述数据预处理模块用于对所述数字信号进行有效性判断，对有效数据进行收集和预处理；所述数据识别模块用于将预处理后的所述有效数据输入训练好的神经网络中进行识别并输出坐姿识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统，其特征在于，所述采集电路包括多路选通单元和MEMS传感器接口芯片单元；所述多路选通单元用于采集所有所述MEMS传感器芯片的输出电压模拟信号；所述MEMS传感器接口芯片单元包括电压放大器、ADC和DSP，所述输出电压模拟信号依次经所述电压放大器、所述ADC和所述DSP转化为数字信号，输入至所述数据预处理模块。3.根据权利要求1所述的一种基于MEMS压力传感器的坐姿识别系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括MCU和存储器；所述存储器用于存储所述数字信号并与所述MCU进行数据传输；所述MCU用于对所述数字信号进行有效性检测，确保单次采样没有盲元，若存在盲元，对其盲元位置进行标记和报错，若不存在盲元则将数据保存为矩阵数组作为坐姿数据传输至所述数据识别模块。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡春华，白翘瑜，毕恒昌，吴幸，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：