【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗穿戴设备监测控制，尤其涉及一种基于穿戴式的智能体征监测控制方法。
技术介绍
1、现有的穿戴式设备能够监测多种生命体征，以实现对人体健康状况的全面监测；并且智能可穿戴设备集成了高性能的传感器，如高灵敏度的液态金属传感器和基于碳纳米管的电子皮肤，能有效监测细微的身体运动和生理变化；随着穿戴式设备应用于医疗智能座椅，利用手部穿戴式定位装置上集成的智能体征传感器，监测心率、血氧和体温关键生命体征，通过高精度的传感器技术实现对人体状态的实时监控；智能座椅通过压力传感器检测座椅表面压力，并自动触发体征信号采集和移动终端连接，实现自动化操作。然而，现有的穿戴式的智能体征监测控制方法，未能将穿戴式智能体征设备检测到的生命体征数据与智能座椅监测的位点贴合信息进行人体坐姿形态映射，进而缺乏对智能座椅进行自适应姿势调整，导致智能座椅的自动化调整程度较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于穿戴式的智能体征监测控制方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于穿戴式的智能体征监测控制方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：持续监测智能座椅的坐姿压力值；当坐姿压力值大于第一阈值时判定为坐姿持压状态并获取初始位点贴合信息；
4、步骤s2：获取人体坐姿形态并根据人体坐姿形态对智能座椅进行自适应姿势调整，以使得智能座椅匹配人体坐姿形态，从初始备坐状态达到智能座椅的最优坐姿形态并储存最优坐姿记忆数据；
5、步骤s3：若
6、步骤s4：当监测到坐姿压力值从零增大至第一阈值时，获取实时位点贴合信息；当实时位点贴合信息与初始位点贴合信息匹配时，根据最优坐姿记忆数据调整智能座椅，以使得智能座椅从初始备坐状态恢复至最优坐姿形态。
7、本专利技术通过持续监测智能座椅的坐姿压力值，当坐姿压力值大于第一阈值时判定为坐姿持压状态并获取初始位点贴合信息。这一步骤通过实时监测坐姿压力值，能够准确识别用户是否处于坐姿状态，并通过设定的第一阈值来判定坐姿的开始，同时获取初始位点贴合信息，为后续的座椅调整和用户坐姿分析提供了基础数据，确保了智能座椅能够及时响应用户的坐姿变化。通过获取人体坐姿形态并根据人体坐姿形态对智能座椅进行自适应姿势调整，以使得智能座椅匹配人体坐姿形态，从初始备坐状态达到智能座椅的最优坐姿形态并储存最优坐姿记忆数据，通过分析用户的坐姿形态，智能座椅能够自动调整以适应用户的坐姿，实现从初始状态到最优坐姿的转变，并记录最优坐姿数据；这样的自适应调整提高了用户的舒适度，还通过储存记忆数据，为用户的个性化坐姿提供了支持；若坐姿持压状态的时间大于预设的坐姿持续时间，则生成动态振动控制信号并响应动态振动控制信号以进行久坐指示灯提醒；当监测到坐姿压力值减小为零并持续至预设座椅空闲时间时，则使智能座椅恢复至初始备坐状态；通过监测坐姿持压状态的持续时间，能够在用户长时间保持同一坐姿时通过振动控制信号提醒用户，减少久坐带来的健康风险。同时，当用户离开座椅时，智能座椅能够自动恢复至初始状态，为下一次使用做好准备，提高了座椅的使用效率和响应速度；当监测到坐姿压力值从零增大至第一阈值时，获取实时位点贴合信息；当实时位点贴合信息与初始位点贴合信息匹配时，根据最优坐姿记忆数据调整智能座椅，以使得智能座椅从初始备坐状态恢复至最优坐姿形态；通过监测坐姿压力值的变化和位点贴合信息的匹配，能够在用户重新坐下时快速识别用户的坐姿习惯，并根据最优坐姿记忆数据调整座椅，确保用户能够迅速恢复到之前设定的最优坐姿，提升了使用体验和座椅的智能化水平。因此，本专利技术通过数据处理技术、实时监测技术和自动化控制技术，实现将穿戴式智能体征设备检测到的生命体征数据与智能座椅监测的位点贴合信息进行人体坐姿形态匹配映射，并实现对智能座椅进行自适应姿势调整，从而提高智能座椅的自动化调整程度。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：对智能座椅的坐垫区域进行坐垫压力分布监测，以得到坐垫压力分布值；对智能座椅的靠背区域进行靠背支撑压力监测，以得到靠背支撑压力分布值；对智能座椅的扶手区域进行手臂放置压力监测，以得到手臂放置压力分布值；
10、步骤s12：整合坐垫压力分布值、靠背支撑压力值和手臂放置压力值，得到坐姿压力值；
11、步骤s13：当坐姿压力值大于第一阈值时判定为坐姿持压状态并获取初始位点贴合信息；
12、步骤s14：利用智能体征传感器检测获取生命体征数据。
13、本专利技术对智能座椅的坐垫区域、靠背区域和扶手区域分别进行压力监测，系统能够获得详细的坐垫压力分布值、靠背支撑压力值和手臂放置压力值。这些数据为后续的坐姿分析和座椅调整提供了精确的压力信息，确保了对用户坐姿的全面监测；将坐垫压力分布值、靠背支撑压力值和手臂放置压力值整合，得到综合的坐姿压力值，使得系统能够全面评估用户的坐姿状态，为智能座椅的自适应调整提供准确的压力数据支持；当坐姿压力值超过第一阈值时，能够准确判定用户处于坐姿持压状态，并在这一关键时刻获取初始位点贴合信息，这为座椅的自适应调整和用户的坐姿舒适性提供了重要的参考数据；利用智能体征传感器检测并获取手部生命体征数据，系统能够实时监测用户的健康状况。
14、优选的，步骤s13包括以下步骤：
15、步骤s131：当坐姿压力值大于第一阈值时判定为坐姿持压状态；
16、步骤s132：根据坐垫压力分布值进行坐骨受压检测，以获取坐骨位点信息；
17、步骤s133：根据靠背支撑压力分布值进行背部贴合程度判断，以获取背部位点信息；
18、步骤s134：根据手臂放置压力分布值进行手臂放置范围识别，以提取手臂位点信息；
19、步骤s135：将坐骨位点信息、背部位点信息和手臂位点信息进行合并，以获取初始位点贴合信息。
20、本专利技术通过设定第一阈值，系统能够准确识别用户的坐姿持压状态，为后续的位点信息获取和座椅调整提供基础；在坐姿持压状态下，系统通过坐垫压力分布值进行坐骨受压检测，获取坐骨位点信息，确保座椅对坐骨区域的支持和压力分布得到优化；在坐姿持压状态下，系统根据靠背支撑压力值判断背部贴合程度；获取背部位点信息，以实现对背部支撑的个性化调整，提高坐姿舒适度；在坐姿持压状态下，系统通过手臂放置压力值识别手臂放置范围，提取手臂位点信息，以便对扶手区域进行精确调整，确保手臂的舒适放置；系统将坐骨位点信息、背部位点信息和手臂位点信息合并，获取初始位点贴合信息，为智能座椅提供全面的位点数据，实现对用户坐姿的精确适配和优化。
21、优选的，步骤s135包括以下步骤：
22、步骤s1351：从坐骨位点信息中提取坐骨受压强度值；
2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，应用于医疗用智能座椅，所述智能座椅上设置有手部穿戴式装置，所述手部穿戴式定位装置上设置有智能体征传感器及输液定位机构，所述基于穿戴式的智能体征监测控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S135包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，智能体征传感器包括温度体征传感器与脉搏体征传感器，其中步骤S14包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S144包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法
9.根据权利要求1所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，应用于医疗用智能座椅，所述智能座椅上设置有手部穿戴式装置，所述手部穿戴式定位装置上设置有智能体征传感器及输液定位机构，所述基于穿戴式的智能体征监测控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于穿戴式的智能体征监测控制方法，其特征在于，步骤s135包括以下步骤：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：周滔，李玲龙，曾垂友，
申请(专利权)人：深圳大因医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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