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申请/专利权人：深圳市中科传感技术有限公司

摘要：本发明涉及智能家居技术领域，解决了现有技术中智能床垫无法准确判定用户的睡眠状态，用户入睡难、深睡难的技术问题，提供了一种基于AI算法和反S支撑的智能床垫控制方法、装置及设备。该方法包括：获取睡眠场景下目标对象的人体体征数据和目标区域的实时视频数据,将所述实时视频数据分解为多帧目标图像；利用预设的呼吸检测算法，对各所述目标图像处理，确定目标对象的呼吸频率信息；依据所述呼吸频率信息，结合所述人体体征数据，判断目标对象的实时睡眠状态；依据所述目标对象的实时睡眠状态，控制床垫切换至与实时睡眠状态相对应的工作模式。本发明满足用户在不同睡眠状态的需求，解决了用户入睡难、深睡难的技术问题。

主权项：1.一种基于AI算法和反S支撑的智能床垫控制方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取睡眠场景下目标对象的人体体征数据和目标区域的实时视频数据,将所述实时视频数据分解为多帧目标图像；S2：利用预设的呼吸检测算法，对各所述目标图像处理，确定目标对象的呼吸频率信息；S3：依据所述呼吸频率信息，结合所述人体体征数据，判断目标对象的实时睡眠状态；S4：依据所述目标对象的实时睡眠状态，控制床垫切换至与实时睡眠状态相对应的工作模式；所述S4包括：S41：若所述实时睡眠状态为清醒状态或初步入睡状态，则切换至入睡助眠的第一工作模式，所述第一工作模式用于依据预设的调节等级，对助眠音量和按摩力度进行调节；S42：若所述实时睡眠状态为浅度睡眠状态，则关闭所述第一工作模式；S43：若所述实时睡眠状态为深度睡眠状态，则切换至深睡自适应的第二工作模式，所述第二工作模式用于依据目标对象的实时睡姿，将床垫中各气囊调节至符合所述实时睡姿的目标状态；所述第二工作模式通过以下步骤实现：利用预训练的基于深度学习的骨骼检测算法，对各帧所述目标图像进行人体关键点检测，得出目标对象对应的实时关键点信息；将所述实时关键点信息与各预设睡姿对应的标准关键点信息进行匹配，输出匹配结果；依据所述实时关键点信息，获取目标对象各预设部位对应的压力数据；所述依据所述实时关键点信息，获取目标对象各预设部位对应的压力数据包括：利用预设的对应关系，将实时关键点信息映射到床垫上的相应传感器区域，确定每个关键点所在的具体位置，从而关联到相应的压力传感器；依据所述匹配结果，结合各预设部位对应的压力数据，确定所述目标对象的实时睡姿，其中，所述实时睡姿包括仰卧、侧卧和俯卧；依据目标对象的实时睡姿，将床垫中各气囊调节至符合所述实时睡姿的目标状态；所述依据所述匹配结果，结合各预设部位对应的压力数据，确定所述目标对象的实时睡姿包括：获取所述匹配结果，其中所述匹配结果包括：实时关键点信息与仰卧睡姿、俯卧睡姿和侧卧睡姿中的一种睡姿匹配上；依据各预设部位对应的压力数据，确定各预设部位与床垫之间的实时接触面积；获取预设的面积阈值，若所述实时接触面积大于所述面积阈值且实时关键点信息与仰卧睡姿或俯卧睡姿匹配上，则确定所述目标对象的实时睡姿为仰卧或俯卧；若所述实时接触面积小于等于所述面积阈值且实时关键点信息与侧卧睡姿匹配上，则确定所述目标对象的实时睡姿为侧卧。

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