买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江众信安医疗科技有限公司申请的专利压力传感器数据的识别方法、床垫控制方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115062657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210663307.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权压力传感器数据的识别方法、床垫控制方法及相关装置是由赵洪昇;钟初雷设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本压力传感器数据的识别方法、床垫控制方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提出一种压力传感器数据的识别方法、床垫控制方法及相关装置，涉及智能家居领域。通过预先训练睡姿识别网络以及不同睡姿下的部位识别网络和关键点识别网络，在进行压力传感器数据的识别时，首先将获取到的人体压力数据输入睡姿识别网络进行识别，得到相应的人体睡姿，再将人体压力数据输入人体睡姿对应部位识别网络和关键点识别网络进行识别，识别出该人体睡姿下不同的人体部位和人体关键点。由于针对不同睡姿采用不同的部位识别网络和关键点识别网络进行部位识别和关键点识别，故在不同睡姿场景下都能实现人体部位和人体关键点的准确识别，从而为提高床垫的智能化服务能力提供有力保障，提升了用户体验。

本发明授权压力传感器数据的识别方法、床垫控制方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种压力传感器数据的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能床垫上设置的压力传感器采集的人体压力数据；将所述人体压力数据输入预先训练的睡姿识别网络，得到人体睡姿；将所述人体压力数据分别输入所述人体睡姿对应的部位识别网络和关键点识别网络，得到所述人体睡姿下的人体部位和人体关键点；所述部位识别网络和所述关键点识别网络通过预先训练得到；所述人体睡姿包括仰卧位，所述仰卧位对应的部位识别网络和关键点识别网络的网络结构相同且网络参数不同；所述仰卧位对应的仰卧位部位识别网络和仰卧位关键点识别网络均包括第一卷积神经网络、第三池化层、第二卷积神经网络、第四池化层、第一上采样层、第三卷积层和第二分类层；所述将所述人体压力数据分别输入所述人体睡姿对应的部位识别网络和关键点识别网络，得到所述人体睡姿下的人体部位和人体关键点，包括：在所述人体睡姿为仰卧位的情况下，将所述人体压力数据分别输入所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络，利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第一卷积神经网络，对输入的所述人体压力数据进行第一卷积操作，并将第一卷积操作后的矩阵数据输入对应的第三池化层；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第三池化层，对接收到的第一卷积操作后的矩阵数据进行第三池化操作，并将第三池化操作后的矩阵数据输入对应的第二卷积神经网络；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第二卷积神经网络，对接收到的第三池化操作后的矩阵数据进行第二卷积操作，并将第二卷积操作后的矩阵数据输入对应的第四池化层；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第四池化层，对接收到的第二卷积操作后的矩阵数据进行第四池化操作，并将第四池化操作后的矩阵数据输入对应的第一上采样层；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第一上采样层，对接收到的第四池化操作后的矩阵数据进行第一上采样操作，并将第一上采样操作后的矩阵数据输入对应的第三卷积层；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第三卷积层，对接收到的第一上采样操作后的矩阵数据进行第三卷积操作，并将第三卷积操作后的矩阵数据输入对应的第二分类层；利用所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自的第二分类层，对接收到的第三卷积操作后的矩阵数据进行分类操作，得到第二分类结果，并根据所述仰卧位部位识别网络和所述仰卧位关键点识别网络各自输出的第二分类结果，得到所述仰卧位下的人体部位和人体关键点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江众信安医疗科技有限公司，其通讯地址为：312030 浙江省绍兴市柯桥区柯岩街道秋湖村凤凰创新园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。