【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能座椅和人机交互，尤其涉及与人体背部贴合的智能座椅交互方法及系统。
技术介绍
1、在日常生活中，座椅的舒适度一直是用户的重要诉求。与人体背部贴合的智能座椅交互系统不仅提升了用户的舒适体验，还在于其通过动态调节功能促进用户的健康坐姿。这种技术在提升座椅与用户背部的贴合度方面具有重要意义，尤其是在办公室、家庭和公共场所的应用中，能够有效减轻用户长时间坐姿引起的不适和健康问题。
2、现有的智能座椅方案主要依赖于机械部件和基本的传感器技术来实现与用户的交互。
3、例如，现有技术1（中国专利技术专利，公开号：cn111407110a，名称：一种座椅调整方法、装置、电子设备和介质）中，座椅系统通过预设控制逻辑来控制背部贴合模块的移动，这种方法缺乏对用户实时变化的响应能力，难以提供个性化的舒适体验。
4、现有技术2（中国专利技术专利，公开号：cn113925311b，名称：一种全自动贴合人体背部智能座椅交互方法及系统）中，座椅采用体重检测和推力值匹配技术来识别用户身份和调节座椅位置，但这种方法主要依靠静态数据，无法动态适应用户的姿态变化和需求。
5、由于缺乏智能化的反馈机制和自适应能力，这些技术在面对不同用户的个性化需求时显得力不从心，导致舒适度和用户满意度的不足。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供与人体背部贴合的智能座椅交互方法及系统，本专利技术通过融合先进的传感技术、智能材料和自适应算法，实现智能
2、与人体背部贴合的智能座椅交互方法，包括以下步骤：
3、通过智能视觉传感器采集用户的面部表情特征、姿态特征和体型特征，以及通过多频射频识别系统获取用户身份信息，生成个性化适配数据，以初步配置智能座椅的形态；
4、根据个性化适配数据，利用智能材料技术和纳米传感网络实时采集用户背部压力数据，通过多尺度建模算法生成压力特征数据，并使用递归模糊控制算法生成压力调节数据，以动态调整智能材料的形态；
5、采集用户的坐姿变化和微小动作，生成行为特征数据，并通过时间序列分析生成行为模式数据；利用自适应神经网络模型生成姿态优化参数，结合多模态反馈系统，实时调整智能座椅的姿态；
6、整合个性化适配数据、压力调节数据和姿态优化参数，通过多代理系统的协同分析生成协同优化数据，并进行智能座椅系统的自我调整和优化评估。
7、优选的，所述智能视觉传感器包括多个摄像头模块，摄像头模块配置为从多个视角捕捉用户的面部表情特征、姿态特征和体型特征，以生成个性化适配数据，其中，个性化适配数据用于调整智能座椅的初始形态，使其更加贴合用户的体型轮廓。
8、优选的，所述多频射频识别系统通过检测用户佩戴的射频标签来获取用户的身份信息，所述多频射频识别系统用于实时监测并更新用户身份信息的变化，生成动态的个性化适配数据，从而持续调整智能座椅的配置参数以匹配用户的当前身份。
9、优选的，所述多尺度建模算法用于分析用户背部的压力数据，生成压力特征数据，其中，压力特征数据的计算通过将实时压力数据分解为多个尺度并加权求和，表达式如下：
10、
11、其中，表示在时间时刻、位置处的压力特征数据；为每个尺度的权重；为空间基函数；为时间基函数；为尺度数量。
12、优选的，所述递归模糊控制算法基于压力特征数据生成压力调节数据，所述压力调节数据用于动态调整智能材料的形态，通过递归评估压力特征数据与目标压力分布之间的差异，递归模糊控制算法计算出调整路径。
13、优选的，所述行为特征数据包括用户的坐姿变化幅度、微小动作频率以及肌电信号变化，所述行为特征数据用于分析用户的行为特征，以识别用户的长期姿态模式和使用习惯。
14、优选的，所述时间序列分析通过短期傅里叶变换分析行为特征数据，以生成行为模式数据，所述行为模式数据捕捉用户姿态变化的动态特性和周期性特征。
15、优选的，所述自适应神经网络模型通过对行为模式数据的分析，生成姿态优化参数，计算过程通过以下表达式实现：
16、
17、其中，为姿态优化参数；表示神经网络模型；为行为模式数据；为时间步长，用于指导智能座椅姿态的实时调整。
18、优选的，所述多代理系统的协同分析涉及多个智能代理之间的信息交换和联合决策，智能代理负责分析标准化数据集中的不同数据维度，并通过综合分析生成协同优化数据，从而实现智能座椅系统的自我调整与优化评估。
19、一种用于实施所述与人体背部贴合的智能座椅交互方法的系统，包括：
20、智能视觉传感器模块，配置为采集用户的面部表情特征、姿态特征和体型特征，并生成视觉特征数据，以提供用户个性化适配数据用于智能座椅的初步形态配置；
21、多频射频识别模块，用于获取用户的身份信息，并生成个性化适配数据，以确保智能座椅的配置与用户身份的匹配性；
22、智能材料组件，包括配置为动态响应压力调节数据的柔性材料，以调整智能座椅的形态，实现与用户背部的动态贴合；
23、纳米传感网络，嵌入在智能座椅中，用于实时采集用户背部的压力数据，并生成实时压力数据以供多尺度建模算法处理；
24、多尺度建模处理单元，用于处理纳米传感网络生成的实时压力数据，通过多尺度建模算法生成压力特征数据；
25、递归模糊控制器，用于接收压力特征数据，并通过递归模糊控制算法生成压力调节数据，以指导智能材料组件的动态调整；
26、行为分析单元，用于采集用户的坐姿变化和微小动作，生成行为特征数据，并通过时间序列分析生成行为模式数据；
27、自适应神经网络模型，用于处理行为模式数据并生成姿态优化参数，以调整智能座椅的姿态；
28、多模态反馈系统，用于实时提供用户反馈，帮助调整智能座椅的姿态优化；
29、多代理系统，用于整合个性化适配数据、压力调节数据和姿态优化参数，通过协同分析生成协同优化数据，并进行智能座椅系统的自我调整和优化评估。
30、相比于现有技术，本专利技术的优点及有益效果在于：
31、本专利技术通过智能视觉传感器和多频射频识别系统技术手段，实现了用户身份和特征的精准识别与动态适配；
32、本专利技术通过智能材料技术和纳米传感网络技术手段，实现了用户背部压力的实时监测与反馈控制，增强了座椅的动态适应性；
33、本专利技术通过自适应神经网络模型和多模态反馈系统技术手段，实现了座椅姿态的实时优化与个性化调节；
34、本专利技术通过多代理系统的协同分析技术手段，实现了座椅系统的自我调整与优化评估，显著提高了用户的舒适度和个性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述智能视觉传感器包括多个摄像头模块，摄像头模块配置为从多个视角捕捉用户的面部表情特征、姿态特征和体型特征，以生成个性化适配数据，其中，个性化适配数据用于调整智能座椅的初始形态，使其更加贴合用户的体型轮廓。
3.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述多频射频识别系统通过检测用户佩戴的射频标签来获取用户的身份信息，所述多频射频识别系统用于实时监测并更新用户身份信息的变化，生成动态的个性化适配数据，从而持续调整智能座椅的配置参数以匹配用户的当前身份。
4.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述多尺度建模算法用于分析用户背部的压力数据，生成压力特征数据，其中，压力特征数据的计算通过将实时压力数据分解为多个尺度并加权求和，表达式如下：
5.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述递归模糊控制算法基于压力特征数据生成
6.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述行为特征数据包括用户的坐姿变化幅度、微小动作频率以及肌电信号变化，所述行为特征数据用于分析用户的行为特征，以识别用户的长期姿态模式和使用习惯。
7.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述时间序列分析通过短期傅里叶变换分析行为特征数据，以生成行为模式数据，所述行为模式数据捕捉用户姿态变化的动态特性和周期性特征。
8.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述自适应神经网络模型通过对行为模式数据的分析，生成姿态优化参数，计算过程通过以下表达式实现：
9.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述多代理系统的协同分析涉及多个智能代理之间的信息交换和联合决策，智能代理负责分析标准化数据集中的不同数据维度，并通过综合分析生成协同优化数据，从而实现智能座椅系统的自我调整与优化评估。
10.一种用于实施权利要求1-9任一所述与人体背部贴合的智能座椅交互方法的系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述智能视觉传感器包括多个摄像头模块，摄像头模块配置为从多个视角捕捉用户的面部表情特征、姿态特征和体型特征，以生成个性化适配数据，其中，个性化适配数据用于调整智能座椅的初始形态，使其更加贴合用户的体型轮廓。
3.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述多频射频识别系统通过检测用户佩戴的射频标签来获取用户的身份信息，所述多频射频识别系统用于实时监测并更新用户身份信息的变化，生成动态的个性化适配数据，从而持续调整智能座椅的配置参数以匹配用户的当前身份。
4.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述多尺度建模算法用于分析用户背部的压力数据，生成压力特征数据，其中，压力特征数据的计算通过将实时压力数据分解为多个尺度并加权求和，表达式如下：
5.根据权利要求1所述的与人体背部贴合的智能座椅交互方法，其特征在于，所述递归模糊控制算法基于压力特征数据生成压力调节数据，所述压力调节数据用于动态调整智能材料的形态，通过递归评估压力...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟勇，倪曙泉，冯坚钢，郭伟，马纪，李恒，
申请(专利权)人：圣奥科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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