智能护理床系统

1.本发明涉及医学护理领域，特别涉及一种智能护理床系统。


背景技术：

2.护理床可以为病人、老人等群体提供护理上的方便，帮助使用者进行起背、翻身等动作，以满足使用者的日常护理需求。传统的护理床存在如下不足：
3.1、通常采用人工手摇或电动式来控制起背和翻身动作，使用时通常需要他人协助进行操作，便利性不够。
4.2、使用者的睡眠质量与其健康状态关系很大，对使用者进行睡眠监测并施以调节，能有助于提高使用者的睡眠质量，并减少一些因睡眠原因而造成危险情况发生的概率，例如因出现阻塞型睡眠呼吸暂停、呼吸窘迫而影响睡眠甚至危及生命的现象。但传统的护理床一般都不具备此项功能。
5.3、护理床的智能化程度较低，通常不具备意图识别功能。
6.现有技术中出现了一些改进的方案，例如，专利cn109925136b公开了一种基于动作意图识别的智能床系统及其使用方法，其通过压力检测的方式实现意图识别，能够识别使用者的起身意图。然后该方案显然还存在一些不足：其只能进行起身意图识别，不具备翻身意图识别功能，且起身动作只具有一个方向，而翻身动作具有两个方向，所以该方案无法进行翻身意图识别。且进一步的，起身意图多数情况是使用者在清醒时的意图需求，比较容易和方便借助其他方式实现，例如通过医护人员协助、或通过按钮控制电动式护理床进行起背等；而翻身动作很多情况是躺卧准备入睡、浅睡状态或正常睡眠状态时的意图需求，此时由于使用者处于迷糊不清醒状态，无法或是不便于通过借助呼叫医护人员或自己操作控制等方式使护理床进行起背动作，所以翻身意图的识别具有更迫切的需求，而现有技术中缺少可靠的方案。
7.所以，现在有必要对现有的护理床进行进一步改进，以提供更可靠的方案。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于至少解决上述技术问题中的一个，为此，本发明提供一种智能护理床系统。
9.本发明的目的之一在于解决现有护理床中需要采用人工手摇或电动式来控制起背和翻身动作以及缺乏睡眠监测与调节功能的问题，为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种智能护理床系统，包括：
10.护理床本体，其包括床架、床板以及电动推杆组；
11.中央控制单元，其用于对所述电动推杆组中的若干电动推杆进行独立控制以使所述床板实现至少包括翻身和起背在内的动作；
12.声学信号监测单元，其包括声学信号采集模块、信号对象识别模块、目标信号提取模块、语音指令判别模块以及睡眠状态判别模块，所述目标信号提取模块包括语音信号提
取模块和呼吸信号提取模块；
13.以及睡眠调节模块；
14.其中，所述声学信号采集模块采集环境中所有个体的声学信号v
all
，所述信号对象识别模块从采集的声学信号v
all
中识别出目标对象的声学信号v
target
，然后使所述声学信号采集模块对目标对象的声学信号v
target
进行定向采集；
15.所述语音信号提取模块从声学信号v
target
中提取语音指令信号，并通过所述语音指令判别模块识别语音指令，并生成相应的控制指令c
voi
后传输至所述中央控制单元，以根据语音指令对电动推杆组进行相应控制；
16.所述呼吸信号提取模块从声学信号v
target
中提取睡眠呼吸声学信号，并通过睡眠状态判别模块判断目标对象的睡眠状态，所述睡眠调节模块再根据睡眠状态判别模块的判别结果判断需要对目标对象施加的睡眠调节动作，并生成控制指令c
sle
使所述中央控制单元对电动推杆组进行相应控制，从而对目标对象的睡眠状态进行干预。
17.优选的是，所述声学信号监测单元的工作方法包括：
18.1)预先通过所述声学信号采集模块录入目标对象的个体声学信号，并通过所述信号对象识别模块提取出目标对象的个体音频特征；
19.2)通过所述声学信号采集模块采集该智能护理床系统所处空间的一定范围内的所有个体的声学信号v
all
；
20.3)所述信号对象识别模块提取所有个体的声学信号v
all
的音频特征，并分别与目标对象的个体音频特征进行匹配，若匹配度到达预先设定的阈值，则判断当前声学信号为目标对象的声学信号v
target
，时所述声学信号采集模块对目标对象的声学信号v
target
进行定向采集；
21.4)所述语音信号提取模块从声学信号v
target
中提取目标对象的说话声音，当监测到说话声音中包括唤醒指令时，所述语音信号提取模块被唤醒并从目标对象的说话声音中提取语音指令信号，再通过所述语音指令判别模块识别语音指令后生成相应的控制指令c
voi
，最后传输至所述中央控制单元；否则，所述语音信号提取模块继续监测说话声音中是否包括唤醒指令；
22.当目标对象在一定时间内没有发出说话声音时，所述语音信号提取模块进入待唤醒状态；
23.5)所述呼吸信号提取模块从声学信号v
target
中提取睡眠呼吸声学信号，所述睡眠状态判别模块对睡眠呼吸声学信号进行声谱分析，对被监测对象的睡眠呼吸模式进行分类，判断目标对象的睡眠状态；该睡眠状态包括未入睡状态、正常睡眠状态、睡眠呼吸暂停或打呼噜状态、严重呼吸窘迫状态。
24.优选的是，所述睡眠调节模块的工作方法包括：
25.所述睡眠调节模块根据目标对象的睡眠状态形成需要对目标对象施加的睡眠调节动作，并生成相应的控制指令c
sle
后传输至所述中央控制单元，通过所述中央控制单元控制所述电动推杆组以对目标对象的躺卧姿态进行干预：
26.当目标对象处于未入睡状态或正常睡眠状态时，不施加睡眠调节动作；
27.当目标对象处于睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，施加对目标对象进行翻身的睡眠调节动作，以促使目标对象调节睡姿；
28.当目标对象处于严重呼吸窘迫状态时，施加对目标对象进行翻身和/或起背的睡眠调节动作，以促使目标对象被唤醒。
29.优选的是，所述声学信号采集模块为麦克风相阵。
30.本发明的另一个目的在于解决现有护理床中缺乏翻身意图的识别功能的问题，为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
31.一种智能护理床系统，该智能护理床系统智能护理床系统还包括翻身助力单元，所述翻身助力单元包括压力检测模块、意图感知模块以及助力控制模块；
32.所述压力检测模块用于对所述床板的床面上的压力分布情况进行实时监测，所述意图感知模块根据床面上的压力分布情况分析判断床面上的躺卧者是否具有翻身意图以及意图翻身的方向，当躺卧者具有翻身意图时，所述助力控制模块根据所述意图感知模块的判断结果生成助力控制指令c
help
，并传输至所述中央控制单元，以对所述电动推杆组进行相应控制，辅助躺卧者进行翻身。
33.优选的是，所述压力检测模块监测整个床面上各个单位点的压力值，形成床面的压力分布图谱，并储存，根据该压力分布图谱可获得任意时刻床面上任意单位点的压力值以及整个床面上的总压力值；
34.所述意图感知模块的分析方法包括以下步骤：
35.s1)设定正常躺卧总压力范围f
t
(f
min
,f
max
)、最小面积阈值s
t
和有效压力阈值f
t
，最小面积阈值s
t
表示躺卧时压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域的最小面积；
36.s2)每隔单位时间δt，采集一次压力分布图谱，当总压力值处于正常躺卧总压力范围f
t
(f
min
,f
max
)内，且压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域s
roi
的面积大于最小面积阈值s
t
时，判断床面上的使用者处于躺卧状态，进入下一步；否则进行下一次压力分布图谱采集；
37.s3)压力波动分析：
38.s3-1)在压力分布图谱上，以床面宽度方向为x轴、长度方向为y轴；
39.将压力分布图谱中压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域s
roi
提取出来作为感兴趣区域，获取感兴趣区域沿x轴方向的最大宽度d，在感兴趣区域内选择宽度不小于k*d的区域作为目标区域，0.5≤k≤1；
40.s3-2)在目标区域中画m条沿y方向均匀间隔的与x轴平行的取样线，将取样线与目标区域沿x轴方向的两边界的两个交点分别记为起始点和终止点；
41.s3-3)对于任意一条取样线li,在li上沿x轴方向均匀间隔取n个取样点，该n个取样点包括取样线li的起始点和终止点，n为偶数；
42.在t1时刻，获取取样线li上的n个取样点的压力值，由起始点向终止点方向依次记为x1,x2，...，xn；
43.在下一个时刻t2，t2＝t1+δt，再次获取取样线li上的n个取样点的压力值，由起始点向终止点方向，依次记为x1′
,x2′
，...，xn′
；
44.s3-4)计算取样线li在相邻时刻的压力波动参数：
45.a1＝|x1′‑
x1|+|x2′‑
x2|+...+|xn′‑
xn|；
46.a2＝(x1′
+x2′
+...+x
n/2
′
)-(x1+x2+...+x
n/2
)；
47.a3＝(x
n/2+1
′
+x
n/2+2
′
+...+xn′
)-(x
n/2+1
+x
n/2+2
+...+xn)；
48.s3-4-1)预先设定最小波动阈值δf,记中间判别参数为：p1、p2，最终判别参数为p；
49.s3-4-2)当a1＞δf时，令p1＝1，并进入下一步；否则令p1＝0，跳转至步骤s3-4-4)，并令p＝0；
50.s3-4-3)当a2＞0，且a3＞0时，令p2＝1；当a2＜0，且a3＜0时，令p2＝2；
51.s3-4-4)计算最终判别参数p，p＝p1*p2；p＝0，说明无翻身意图；p＝1，说明具有从起始点向终止点方向翻身的意图；p＝2，说明具有从终止点向起始点方向翻身的意图；
52.s3-5)按照步骤s3-3)至s3-4)的方法计算m条取样线的最终判别参数，分别记为p1、p2、...pm，然后计算得到的m个最终判别参数的平均值
53.根据的值得到t2时刻的翻身意图识别结果：若说明无翻身意图；说明具有从起始点向终止点方向翻身的意图；说明具有从终止点向起始点方向翻身的意图；其中，0＜a＜0.5，1≤b＜2；
54.其中，从起始点向终止点方向翻身对应向左翻身、从终止点向起始点方向翻身对应向右翻身；或者，从起始点向终止点方向翻身对应向右翻身、从终止点向起始点方向翻身对应向左翻身。
55.优选的是，当时，所述助力控制模块生成助力控制指令c
help
，使所述中央控制单元控制所述电动推杆组辅助躺卧者进行翻身；
56.或者，若连续h个时刻的翻身意图识别结果相同，且均为具有翻身意图，则按照翻身意图识别结果生成助力控制指令c
help
，使所述中央控制单元控制所述电动推杆组辅助躺卧者进行翻身；其中，2≤h≤6。
57.优选的是，所述床板通过若干设置在所述床架上的网格板拼接而成，所述电动推杆组用于驱动所述床板中的部分网格板进行转动以实现至少包括翻身和起背在内的动作。
58.进一步优选的，所述床板包括由头部方向朝脚部方向依次可转动连接的上躯干支撑板、下躯干支撑板以及小腿支撑板；
59.所述上躯干支撑板包括依次可转动连接的右侧上翻身格板、上躯干支撑格板、左侧上翻身格板，所述下躯干支撑板包括依次可转动连接的右侧下翻身格板、下躯干支撑格板、左侧下翻身格板，所述小腿支撑板包括依次可转动连接的小腿右支撑板、小腿中支撑板和小腿左支撑板；
60.其中，所述右侧上翻身格板与右侧下翻身格板可转动连接，所述小腿右支撑板与所述右侧下翻身格板可转动连接，所述上躯干支撑格板与下躯干支撑格板可转动连接，所述小腿中支撑板与所述下躯干支撑格板可转动连接，所述左侧上翻身格板与左侧下翻身格板可转动连接，所述小腿左支撑板与左侧下翻身格板可转动连接；
61.所述电动推杆组包括用于驱动所述右侧上翻身格板、右侧下翻身格板和小腿右支撑板一起向左侧进行翻身转动的左翻身电动推杆，用于驱动所述左侧上翻身格板、左侧下翻身格板和小腿左支撑板一起向右侧进行翻身转动的右翻身电动推杆，以及用于驱动所述上躯干支撑板整体进行起背转动的起背电动推杆。
62.优选的是，当所述意图感知模块的判断结果为向左翻身时，所述中央控制单元控制所述左翻身电动推杆驱动所述右侧上翻身格板和右侧下翻身格板向左侧翻身转动，以进
行左翻身助力；
63.当所述意图感知模块的判断结果为向右翻身时，所述中央控制单元控制所述右翻身电动推杆驱动所述左侧上翻身格板和左侧下翻身格板向右侧翻身转动，以进行右翻身助力。
64.优选的是，所述压力检测模块为柔性压力传感器阵列，其平铺在所述右侧上翻身格板、上躯干支撑格板、左侧上翻身格板、右侧下翻身格板、下躯干支撑格板、左侧下翻身格板的表面区域上；
65.或者所述压力检测模块为柔性压力传感器床垫，其包括覆盖在所述右侧上翻身格板、上躯干支撑格板、左侧上翻身格板、右侧下翻身格板、下躯干支撑格板、左侧下翻身格板上的六块。
66.本发明的有益效果是：
67.本发明第一方面通过声学信号监测单元与中央控制单元配合能够实现护理床翻身、起背动作的语音控制，且进一步通过睡眠调节模块的配合能够实现睡眠状态的监测并可自动施加干预，能够对目标对象的睡姿进行调整，可缓解局部位置的压力，且能够在一定程度上改善睡眠质量；进一步的，在目标对象处于严重呼吸窘迫状态时通过睡姿调整能促进目标对象缓解当前状态或是唤醒目标对象，能避免出现严重后果；
68.且睡眠监测、调节功能和语音控制功能的实施共用声学信号采集模块和信号对象识别模块，能提高设备使用率，简化设备结构；
69.本发明第二方面通过设置翻身助力单元，借助压力监测分析结果，能够识别躺卧者的翻身意图与翻身方向，并通过电动推杆自动实现翻身助力，从而能够很好的实现躺卧者在快入睡状态、浅睡状态或正常睡眠状态等情况下的翻身，能便于改善睡眠质量，提升护理床的使用效果，提高了护理床的智能化程度，丰富了护理床的功能。
附图说明
70.图1为本发明的智能护理床系统的原理框图；
71.图2为本发明的护理床本体的结构示意图；
72.图3为本发明的护理床本体的俯视图；
73.图4为本发明的护理床本体的另一个视角的结构示意图；
74.图5为本发明中的压力分布图谱的示意图。
75.附图标记说明：
76.1—护理床本体；
77.10—床架；
78.11—床板；110—上躯干支撑板；111—下躯干支撑板；112—小腿支撑板；1100—右侧上翻身格板；1101—上躯干支撑格板；1102—左侧上翻身格板；1110—右侧下翻身格板；1111—下躯干支撑格板；1112—左侧下翻身格板；1120—小腿右支撑板；1121—小腿中支撑板；1122—小腿左支撑板；
79.12—电动推杆组；120—左翻身电动推杆；121—右翻身电动推杆；122—起背电动推杆。
具体实施方式
80.下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
81.应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
82.实施例1
83.如图1-4所示，本实施例的一种智能护理床系统，包括：
84.护理床本体1，其包括床架10、床板11以及电动推杆组12；
85.中央控制单元，其用于对电动推杆组12中的若干电动推杆进行独立控制以使床板11实现至少包括翻身和起背在内的动作；
86.声学信号监测单元，其包括声学信号采集模块、信号对象识别模块、目标信号提取模块、语音指令判别模块以及睡眠状态判别模块，目标信号提取模块包括语音信号提取模块和呼吸信号提取模块；
87.以及睡眠调节模块；
88.其中，声学信号采集模块采集环境中所有个体的声学信号v
all
，信号对象识别模块从采集的声学信号v
all
中识别出目标对象的声学信号v
target
，然后使声学信号采集模块对目标对象的声学信号v
target
进行定向采集；
89.语音信号提取模块从声学信号v
target
中提取语音指令信号，并通过语音指令判别模块识别语音指令，并生成相应的控制指令c
voi
后传输至中央控制单元，以根据语音指令对电动推杆组12进行相应控制；
90.呼吸信号提取模块从声学信号v
target
中提取睡眠呼吸声学信号，并通过睡眠状态判别模块判断目标对象的睡眠状态，睡眠调节模块再根据睡眠状态判别模块的判别结果判断需要对目标对象施加的睡眠调节动作，并生成控制指令c
sle
使中央控制单元对电动推杆组12进行相应控制，从而对目标对象的睡眠状态进行干预。
91.在一种实施例中，床板11通过若干设置在床架10上的网格板拼接而成，电动推杆组12用于驱动床板11中的部分网格板进行转动以实现至少包括翻身和起背在内的动作。通过网格板拼接结构是床板11分割为多个单元，再通过电动推杆组12中配置的多个电动推杆，独立驱动每个单元进行一定范围的转动，从而能够实现床板11的相应功能。
92.进一步优选的，参照图2-3，在本实施例中，床板11包括由头部方向朝脚部方向依次可转动连接的上躯干支撑板110、下躯干支撑板111以及小腿支撑板112；以下为方便描述，以使用者正常躺卧在床板11上后的左右方向为参照；
93.上躯干支撑板110包括依次可转动连接的右侧上翻身格板1100、上躯干支撑格板1101、左侧上翻身格板1102，下躯干支撑板111包括依次可转动连接的右侧下翻身格板1110、下躯干支撑格板1111、左侧下翻身格板1112，小腿支撑板112包括依次可转动连接的小腿右支撑板1120、小腿中支撑板1121和小腿左支撑板1122；
94.其中，右侧上翻身格板1100与右侧下翻身格板1110可转动连接，小腿右支撑板1120与右侧下翻身格板1100可转动连接，上躯干支撑格板1101与下躯干支撑格板1111可转动连接，小腿中支撑板1121与下躯干支撑格板1111可转动连接，左侧上翻身格板1102与左侧下翻身格板1112可转动连接，小腿左支撑板1122与左侧下翻身格板1112可转动连接；
95.电动推杆组12包括用于驱动右侧上翻身格板1100、右侧下翻身格板1110和小腿右支撑板1120一起向左侧进行翻身转动的左翻身电动推杆120，用于驱动左侧上翻身格板1102、左侧下翻身格板1112和小腿左支撑板1122一起向右侧进行翻身转动的右翻身电动推杆121，以及用于驱动上躯干支撑板110整体进行起背转动的起背电动推杆122。
96.当需要向左翻身时，中央控制单元控制左翻身电动推杆120驱动右侧上翻身格板1100、右侧下翻身格板1110和小腿右支撑板1120一起向左侧翻身转动，实现左翻身；当需要向右翻身时，中央控制单元控制右翻身电动推杆121驱动左侧上翻身格板1102、左侧下翻身格板1112和小腿左支撑板1122一起向右侧翻身转动，实现右翻身；当需要起背时，通过起背电动推杆122驱动上躯干支撑板110整体进行起背转动，实现起背。
97.参照图2，本实施例中，小腿支撑板112进行了加长，设置了两排格板，以便于使用。
98.声学信号采集模块能够在一定空间内确定声学信号的位置，并对某一位置的声学信号进行定向采集。在一种实施例中，声学信号采集模块为麦克风相阵，其通过测量一定空间内的声波到达各麦克风的信号相位差异，依据相控阵原理确定声学信号的位置，并能实现某一位置的声学信号进行定向采集，并抑制其他方向的声音干扰。
99.在一种实施例中，声学信号监测单元的工作方法包括：
100.1)预先通过声学信号采集模块录入目标对象的个体声学信号，并通过信号对象识别模块提取出目标对象的个体音频特征；不同个体的声学信号具有不同的音频特征，通过音频特征匹配能够实现目标对象声学信号的识别；
101.2)通过声学信号采集模块采集该智能护理床系统所处空间的一定范围内的所有个体的声学信号v
all
；
102.3)信号对象识别模块提取所有个体的声学信号v
all
的音频特征，并分别与目标对象的个体音频特征进行匹配，若匹配度到达预先设定的阈值，则判断当前声学信号为目标对象的声学信号v
target
，时声学信号采集模块对目标对象的声学信号v
target
进行定向采集；其中，医院中通常存在多个护理床共用一个病房的现象，且护理床周围也经常容易出现除了目标对象之外的其他人发出声音，所以通过信号对象识别判断真正需要监测的对象，防止出现声音信号误采集而导致误控制等现象；
103.4)语音信号提取模块从声学信号v
target
中提取目标对象的说话声音，当监测到说话声音中包括唤醒指令时，语音信号提取模块被唤醒并从目标对象的说话声音中提取语音指令信号，再通过语音指令判别模块识别语音指令后生成相应的控制指令c
voi
，最后传输至中央控制单元；否则，语音信号提取模块继续监测说话声音中是否包括唤醒指令；
104.当目标对象在一定时间内没有发出说话声音时，语音信号提取模块进入待唤醒状态。
105.其中，唤醒指令可采用较简洁易记的词语，例如“小康同学”，“小床同学”等，当语音信号提取模块检测到目标对象的说话声音中存在此种词语时即被唤醒。语音指令信号主要是包括目标对象想要实现的姿态调整指令，例如“向左翻身”、“向右翻身”“左翻身”、“右翻身”、“起背”、“坐起”“躺下”“躺卧”等词语或是与其表达意思相近的词语，当采集到这些词语时，即按目标对象表达的要求形成控制指令c
voi
，使相应的电动推杆进行相应的动作，当达到目标对象的要求时，目标对象可通过“完成”、“停止”“终止”等之类的语音指令控制使电动推杆暂停工作或停止工作。
106.5)呼吸信号提取模块从声学信号v
target
中提取睡眠呼吸声学信号，睡眠状态判别模块对睡眠呼吸声学信号进行声谱分析，对被监测对象的睡眠呼吸模式进行分类，判断目标对象的睡眠状态；该睡眠状态包括未入睡状态、正常睡眠状态、睡眠呼吸暂停或打呼噜状态、严重呼吸窘迫状态。
107.其中，不同的睡眠状态，具有不同的呼吸模式，从而会产生不同的呼吸声学特征。譬如未入睡状态和正常睡眠状态，呼吸气流较为平稳，声音较小；气道阻塞一般存在哨音或呼吸努力声音，但声音急促并沉重；炎症引起的呼吸音一般较为浑浊；由于软组织下垂或扁桃体肿大造成的呼吸困难一般呈周期性；睡眠呼吸暂停会存在长时间的无呼吸片段，并接以深长的呼气。所以预先采集不同睡眠状态下对应的呼吸声学特征(口鼻气流声学特征)后，以该呼吸声学特征可作为不同睡眠状态的判断依据。在一种可选的实施例中，睡眠状态判别模块按照以下方法进行工作：
108.1、预先采集不同睡眠呼吸模式(包括未入睡状态、正常睡眠状态、睡眠呼吸暂停或打呼噜状态、严重呼吸窘迫状态)对应的口鼻气流声学信号进行声谱分析，提取各自的声谱特征，记为参考声谱特征，将不同睡眠呼吸模式与各自的声谱特征一一对应，从而作为根据声谱特征判断睡眠呼吸模式的标准；
109.2、将得到的个体声谱特征与所有参考声谱特征进行匹配，选择匹配度最高时的参考声谱特征所对应的睡眠呼吸模式作为当前对目标对象的睡眠呼吸模式的分类结果。
110.在一种实施例中，睡眠调节模块的工作方法包括：
111.睡眠调节模块根据目标对象的睡眠状态形成需要对目标对象施加的睡眠调节动作，并生成相应的控制指令c
sle
后传输至中央控制单元，通过中央控制单元控制电动推杆组12以对目标对象的躺卧姿态进行干预：
112.当目标对象处于未入睡状态或正常睡眠状态时，不施加睡眠调节动作；
113.当目标对象处于睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，施加对目标对象进行翻身的睡眠调节动作，以促使目标对象调节睡姿；
114.当目标对象处于严重呼吸窘迫状态时，施加对目标对象进行翻身和/或起背的睡眠调节动作，以促使目标对象被唤醒。
115.其中，通过调整目标对象的躺卧姿态对其睡眠进行干预，能够对目标对象的睡姿进行调整，可缓解局部位置的压力，且能够在一定程度上改善睡眠质量；进一步的，在目标对象处于严重呼吸窘迫状态时通过睡姿调整能促进目标对象缓解当前状态或是唤醒目标对象，以避免出现严重后果。
116.其中，具体的翻身、起背动作的实现通过以上记载的电动推杆组12的控制实现，此处不再赘述。
117.实施例2
118.个体在快入睡状态、浅睡状态或正常睡眠状态时，通常会存在翻身动作或意图，以调整至舒服的睡姿；而对于许多病人或是一些老年人等群体，进行翻身时会存在一些困难导致无法自主实现翻身，或是翻身艰难；而此时由于人处于迷糊不清醒状态，无法或是不便于通过发出语音指令来实现翻身，会导致睡眠质量或是健康状态受到影响。本实施例中，针对上述问题在实施例1的基础上进行了进一步改进，具体的：
119.继续参照图1，本实施例中，该智能护理床系统智能护理床系统还包括翻身助力单
元，翻身助力单元包括压力检测模块、意图感知模块以及助力控制模块；
120.压力检测模块用于对床板11的床面上的压力分布情况进行实时监测，意图感知模块根据床面上的压力分布情况分析判断床面上的躺卧者是否具有翻身意图以及意图翻身的方向，当躺卧者具有翻身意图时，助力控制模块根据意图感知模块的判断结果生成助力控制指令c
help
，并传输至中央控制单元，以对电动推杆组12进行相应控制，辅助躺卧者进行翻身。
121.通过意图感知模块能够识别躺卧者的翻身意图，并通过电动推杆自动实现翻身助力，从而能够很好的实现躺卧者在快入睡状态、浅睡状态或正常睡眠状态等情况下的翻身，能便于改善睡眠质量，提升护理床的使用效果。
122.本实施例中，压力检测模块监测整个床面上各个单位点的压力值，形成床面的压力分布图谱，并储存，根据该压力分布图谱可获得任意时刻床面上任意单位点的压力值以及整个床面上的总压力值。压力检测模块具有较高的灵敏度，且监测范围能够覆盖整个床面。
123.在一种优选的实施例中，压力检测模块为柔性压力传感器阵列，其通过阵列设置的多个柔性压力传感器(如压阻式、电容式或压电式)拼接而成，其平铺在右侧上翻身格板1100、上躯干支撑格板1101、左侧上翻身格板1102、右侧下翻身格板1110、下躯干支撑格板1111、左侧下翻身格板1112、小腿右支撑板1120、小腿中支撑板1121、小腿左支撑板1122的表面区域上；每块格板上的柔性压力传感器阵列相互独立，从而不会影响各格板的转动。
124.在另一种优选的实施例中，压力检测模块为柔性压力传感器床垫，其包括覆盖在右侧上翻身格板1100、上躯干支撑格板1101、左侧上翻身格板1102、右侧下翻身格板1110、下躯干支撑格板1111、左侧下翻身格板1112、小腿右支撑板1120、小腿中支撑板1121、小腿左支撑板1122上的9块；同样的每块格板上的柔性压力传感器床垫相互独立，从而不会影响各格板的转动。
125.本实施例中，意图感知模块的分析方法包括以下步骤：
126.s1)设定正常躺卧总压力范围f
t
(f
min
,f
max
)、最小面积阈值s
t
和有效压力阈值f
t
，最小面积阈值s
t
表示躺卧时压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域的最小面积；
127.其中，正常躺卧总压力范围根据使用者的体重进行设置，当床面上总压力大于f
min
时，说明床面上有人，当总压力大于f
max
，说明可能存在压力测量出错等现象，只有在总压力介于f
min
和f
max
之间，才认为床面上只有一个人，并进行后续处理。所以，对于不同体重的使用者应当设置不同的值，例如使用者体重为m，设定f
min
＝m*9.8*0.8，f
max
＝m*9.8*1.5。可以看出，通过设置合适的f
min
和f
max
能够在本步骤就识别出异常情况，而不再进行进一步监测，能节约监测资源。
128.其中，通过设置有效压力阈值f
t
以减小床面上的衣物、床上用品等物品产生的压力的误判，即当单位点上的压力大于f
t
时才认为该压力为使用者产生的压力，从而能够提高判断准确度。
129.s2)每隔单位时间δt，采集一次压力分布图谱，当总压力值处于正常躺卧总压力范围f
t
(f
min
,f
max
)内，且压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域s
roi
的面积大于最小面积阈值s
t
时，判断床面上的使用者处于躺卧状态，进入下一步；否则进行下一次压
力分布图谱采集；
130.s3)压力波动分析：
131.s3-1)在压力分布图谱上，以床面宽度方向为x轴、长度方向为y轴；
132.将压力分布图谱中压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域s
roi
提取出来作为感兴趣区域，获取感兴趣区域沿x轴方向的最大宽度d，在感兴趣区域内选择宽度不小于k*d的区域作为目标区域，0.5≤k≤1；将最大宽度d所在的直线记为l
dmax
；
133.参照图5，为压力分布图谱以及取样线的示意，正常躺卧时，采集的压力分布图谱与人体轮廓区域会基本一致，对于翻身意图判断更具参考价值的压力波动数据为人体躯干部位的压力波动，因为人体的手、脚抬起等动作并不一定表示人体需要翻身，但躯干整体的转动则大概率表示具有翻身意图。所以，目标区域应当尽量能选择到躯干对应的区域，本实施例中通过“选择宽度不小于k*d的区域作为目标区域”的设置来实现此目的。
134.在一种实施例中，该最大宽度d优选为感兴趣区域内压力分布连续的部分的最大宽度，即该最大宽度d的直线所通过的区域均为感兴趣区域，中间不经过非感兴趣区域。此时，可选择k的值为0.6-1。由于人两手(或两脚)岔开放在床面时，两手之间的宽度一般会大于人体轮廓其他部位的宽度，显然，此宽度作为最大宽度d时，若k的值选择等于1或是接近1，会导致目标区域中的躯干部位对应较少，会降低后续判断精度，所以此时的宽度并非所需要的宽度的较优选项；以此宽度作为最大宽度时，该宽度线必然会经过非感兴趣区域(压力小于压力阈值f
t
的区域)，所以本实施例中能够避免将最大宽度d选为此种情况，可尽量选择到躯干对应的区域作为目标区域。
135.在另一种可选的实施例中，不限定最大宽度d优选为感兴趣区域内压力分布连续的部分的最大宽度。此时，k的值优选为0.5-0.8。此种情况下主要通过k的值以及后续采集更多的取样线来时取样范围更多的包含躯干部位对应的区域。但需要理解的是，后续的压力波动分析算法中，通过压力分析方法的设计，能够在一定程度上减小抬手、抬脚等非翻身意图的误判。
136.s3-2)在目标区域中画m条沿y方向均匀间隔的与x轴平行的取样线，将取样线与目标区域沿x轴方向的两边界的两个交点分别记为起始点和终止点；
137.s3-3)对于任意一条取样线li,在li上沿x轴方向均匀间隔取n个取样点，该n个取样点包括取样线li的起始点和终止点，n为偶数；
138.在t1时刻，获取取样线li上的n个取样点的压力值，由起始点向终止点方向依次记为x1，x2，...，xn；
139.在下一个时刻t2，t2＝t1+δt，再次获取取样线li上的n个取样点的压力值，由起始点向终止点方向，依次记为x1′
，x2′
，...，xn′
；
140.s3-4)计算取样线li在相邻时刻的压力波动参数：
141.a1＝|x1′‑
x1|+|x2′‑
x2|+...+|xn′‑
xn|；
142.a2＝(x1′
+x2′
+...+x
n/2
′
)-(x1+x2+...+x
n/2
)；
143.a3＝(x
n/2+1
′
+x
n/2+2
′
+...+xn′
)-(x
n/2+1
+x
n/2+2
+...+xn)；
144.s3-4-1)预先设定最小波动阈值δf,记中间判别参数为：p1、p2，最终判别参数为p；
145.s3-4-2)当a1＞δf时，δf＞0，令p1＝1，并进入下一步；否则令p1＝0，跳转至步骤s3-4-4)，并令p＝0；
146.本实施例中，总体思路是沿长度方向设置多个取样线，对于每条取样线再沿宽度方向取多个取样点，然后均分为左右两部分，通过比较左右两部分在相邻时刻的压力变化情况来判断翻身意图；最后综合多条取样线的判断情况作出最终判断，或者是再进一步结合多个时刻的判断情况作出最终判断。
147.其中，a1＝0，表示两个时刻，同一位置的压力不存在任何波动，由于目标对象在睡眠过程中的呼吸、或是一些非翻身意图的小动作存在，a1＝0的情况基本不存在。所以，本实施例中，以一个大于0的最小波动阈值δf作为a1的比较基准，δf的值根据目标对象的体重进行选择，体重越大该值越大，例如可以将δf的值选择为目标对象体重乘以一个比例系数。进一步的，δf的选择还可参照取样点的个数，取样点的个数越多，可设置越大的值。
148.所以，本实施例中，当a1小于于δf时，认为两个时刻，同一位置的压力仅存在轻微波动，认为目标对象没有明显的动作意图；当a1大于δf时，表示两个时刻，同一位置的压力存在较为明显的波动，说明目标对象在该位置有一定的动作，可能存在翻身意图，但也可能是非翻身意图的其他小动作，在这种情况下则需要进一步判定。
149.s3-4-3)当a2＞0，且a3＞0时，令p2＝1；当a2＜0，且a3＜0时，令p2＝2；
150.此步骤是认为压力存在较为明显波动的情况下的进一步分析：
151.当a2＞0且a3＞0，说明由t1到t2时刻，该取样线li上的第一个点(起始点)到第n/2个点的总压力减小了，而第n/2+1个点到第n个点(终止点)的总压力增大了；若以取样线li的中垂线为中心分界线，表明该中心分界线的一侧具有向上抬起的趋势，而另一侧具有向下压的更重的趋势，可以说明此时具有从第一个点(起始点)向第n个点(终止点)翻身的意图；
152.类似的，当a2＜0，且a3＜0时，可以说明此时具有从第n个点(终止点)向第一个点(起始点)翻身的意图。
153.s3-4-4)计算最终判别参数p，p＝p1*p2；p＝0，说明无翻身意图；p＝1，说明具有从起始点向终止点方向翻身的意图；p＝2，说明具有从终止点向起始点方向翻身的意图；
154.s3-5)按照步骤s3-3)至s3-4)的方法计算m条取样线的最终判别参数，分别记为p1、p2、...pm，然后计算得到的m个最终判别参数的平均值
155.根据的值得到t2时刻的翻身意图识别结果：若说明无翻身意图；说明具有从起始点向终止点方向翻身的意图；说明具有从终止点向起始点方向翻身的意图；其中，0＜a＜0.5，1≤b＜2；
156.通过对多条取样线分别进行分析判断，然后再去平均值，综合多条取样线的结果进行判断，能够大大提高判断精度。例如，若所有取样线的分析判断结果均为具有从第一个点(起始点)向第n个点(终止点)翻身的意图，则p1、p2、...pm的值均为1，最终的值也为1；若所有取样线的分析判断结果均为具有从第n个点(终止点)向第一个点(起始点)翻身的意图，则p1、p2、...pm的值均为2，最终p的值也为2。
157.其中，a和b作为修正参数，其用于提高判断精度，其具体可依据n的值和目标对象的体重进行选择。在一种优选的实施例中，选择n＝20，a＝0.15，b＝1.15。
158.其中，从起始点向终止点方向翻身对应向左翻身、从终止点向起始点方向翻身对应向右翻身；或者，从起始点向终止点方向翻身对应向右翻身、从终止点向起始点方向翻身对应向左翻身。
159.在一种实施例中，根据一个时刻监测得到的最终判别参数p作为翻身意图识别结果，并发送至助力控制模块，以进行相应的助力控制，即：当时，助力控制模块生成助力控制指令c
help
，使中央控制单元控制电动推杆组12辅助躺卧者从起始点向终止点方向进行翻身；当时，则使中央控制单元控制电动推杆组12辅助躺卧者从终止点方向向起始点进行翻身。
160.在另一种实施例中，通过连续多个时刻监测得到的最终判别参数进行综合来判断使用者的翻身意图，以进一步提高精度。即：若连续h个时刻的翻身意图识别结果相同，且均为具有翻身意图(说明连续h个时刻内，压力波动趋势相同，使用者具有持续的相同意图)，则按照翻身意图识别结果生成助力控制指令c
help
，使中央控制单元控制电动推杆组12辅助躺卧者进行翻身；其中，2≤h≤6。h可依据需求进行选择，在优选的实施例中h＝3，即连续3个时刻压力波动趋势相同、翻身意图识别结果相同时才将当前结果作为最终意图识别结果输出。例如，t1至t2时刻压力波动趋势、t2至t3时刻压力波动趋势、t3至t4时刻压力波动趋势相同，t2、t3、t4时刻的意图识别结果均为右翻身，则输出右翻身为当前意图识别结果。且需要理解的是，t2时刻的波动是将t2时刻压力与t1时刻进行比较，t3时刻的波动是将t3时刻压力与t2时刻进行比较，t4时刻的波动是将t4时刻压力与t3时刻进行比较。
161.当使用者完成翻身后，进行辅助翻身控制的电动推杆复位，使用者完成翻身的判断依据为：压力分布图谱中，压力值大于有效压力阈值f
t
的所有单位点形成的区域s
roi
的面积不大于最小面积阈值s
t
，即说明使用者已经由躺卧翻身变为了侧卧状态。
162.对于意图感知模块工作，该智能护理床系统使用时，先根据使用者的身高、体重设置主要参数值，例如：总压力范围f
t
(f
min
,f
max
)、最小面积阈值s
t
、有效压力阈值f
t
、采集一次压力分布图谱的间隔时间δt、k值、n值、a和b的值、h的值等，每次使用时均记录各参数，并通过使用者反馈意图感知模块对翻身意图判断的情况，再调整相应参数；随着使用的积累，能将各参数调整至更适宜的范围，从而能不断提高意图识别的精度。
163.在优选的实施例中，中央控制单元、声学信号监测单元、睡眠调节模块、意图感知模块、助力控制模块等均设置在护理床本体1上，且相互保持通信连接。其中，声学信号监测单元中的声学信号采集模块也可设置在护理床本体的上方空间内，并与信号对象识别模块保持通信连接，例如安装在墙壁上。其中，中央控制单元、意图感知模块、助力控制模块等均可采用常规的控制芯片来实现其相应的功能。
164.在一种实施例中，该智能护理床系统整体的工作方法包括：
165.1、声学信号监测单元保持在线监测：
166.当监测到使用者发出进行翻身或起背的语音指令时，通过中央控制单元控制电动推杆组12实现相应的动作；
167.2、睡眠调节模块从声学信号监测单元的结果中获取睡眠状态情况，当监测到使用者处于睡眠状态，且在睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，施加对目标对象进行翻身的睡眠调节动作，以促使目标对象调节睡姿；处于严重呼吸窘迫状态时，施加对目标对象进行翻身和/或起背的睡眠调节动作，以促使目标对象被唤醒；
168.3、翻身助力单元保持在线监测：
169.通过压力检测模块对床板11的床面上的压力分布情况进行实时监测，意图感知模
块根据床面上的压力分布情况分析判断床面上的躺卧者是否具有翻身意图以及意图翻身的方向，当躺卧者具有翻身意图时，助力控制模块根据意图感知模块的判断结果生成助力控制指令c
help
，并传输至中央控制单元，以对电动推杆组12进行相应控制，辅助躺卧者进行翻身。
170.尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。