基于深度学习的温控床垫温度控制方法及系统与流程

本发明涉及温度检测处理的，特别是涉及一种基于深度学习的温控床垫温度控制方法及系统。

背景技术：

1、在现代社会，人们对于睡眠质量的关注逐渐增加，而温度在睡眠中扮演着至关重要的角色。为了提高床上用品的舒适性，人们研发了各种温控床垫，以满足不同用户的需求。温控床垫是一种能够根据使用者的体感和环境温度进行自动调节的床垫。

2、传统的温控床垫通常采用预设温度模式，通过调节电热丝或制冷剂等来控制床垫的温度。然而，这种传统的温度控制方式往往无法满足使用者的个性化需求，且调节精度和效率较低。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种能够实现智能、个性化的温度控制，提高温控床垫温度控制的实时性，为用户提供更加舒适和满意的睡眠体验的基于深度学习的温控床垫温度控制方法。

2、第一方面，本发明提供了基于深度学习的温控床垫温度控制方法，所述温控床垫由若干个温控单元进行温度调节，每个所述温控单元上均集成有温度传感器、压力传感器以及温度调节模块，其特征在于，所述方法包括：

3、根据压力传感器的数据监测，确定使用者睡眠占用区域；

4、将使用者睡眠占用区域内的所有温控单元标记为监测温控单元，并设定每个监测温控单元中温度传感器和压力传感器的监测频率；

5、根据设定的监测频率，控制所有监测温控单元采集温度数据和压力数据；

6、对温度数据和压力数据进行变化趋势分析，获得使用者实时温度感知趋势特征；

7、将使用者实时温度感知趋势特征输入至预先构建的温度感知节点分析模型中，获得使用者最佳感知温度；

8、根据使用者最佳感知温度，控制温度调节模块进行温度调节。

9、进一步地，所述使用者睡眠占用区域获取方法包括：

10、基于实验数据和用户研究，确定不同睡眠姿势和身体部位对应的压力分布模式；

11、从压力数据中提取特征，包括压力分布的均值、方差、峰值；

12、将提取的压力特征与预定义的压力分布模式进行匹配，通过比较特征值与预设模式的相似度，推断用户的睡眠姿势和占用区域；

13、定期更新用户的睡眠占用区域，增加用户姿势变化数据量。

14、进一步地，监测温控单元采集温度数据和压力数据采集方法包括：

15、通过使用网络时间协议，规范所有监测温控单元上的时钟是同步的；

16、通过双向通信的方式，在床垫系统设置反馈机制，通过不断监测各个监测温控单元的状态和数据采集进度，及时调整采集频率；

17、在多个监测温控单元上，对采集到的数据进行时间戳标记；

18、采集到的温度和压力数据通过通信协议传输至床垫控制系统中进行处理，传输过程包括数据压缩、加密和传输优化；

19、设置错误处理机制，处理突发通信故障、传感器故障和其他异常情况；包括重试机制、错误日志记录和报警系统。

20、进一步地，所述对温度数据和压力数据进行变化趋势分析的方法包括：

21、从监测温控单元中收集的温度数据和压力数据被组织成时间序列；

22、设置一个包含过去若干个时间点的窗口，然后以每分钟为单位滑动；

23、对于每个窗口，计算温度数据和压力数据的均值、方差以及它们的变化率，通过观察这些统计量的变化，推断出在滑动窗口内的温度和压力的趋势；

24、通过对趋势的分析，从每个窗口中提取特征，获得使用者实时温度感知趋势特征。

25、进一步地，所述温度感知节点分析模型构建方法包括：

26、收集带标签数据，包括温度感知趋势特征和相应的使用者最佳感知温度标签；

27、对于温度感知趋势特征进行特征工程，包括温度和压力的均值、方差、变化率；

28、选择深度学习模型结构，适应时间序列数据的特性，包括循环神经网络、长短时记忆网络、变压器模型；

29、使用选择的模型结构构建深度学习模型，在模型中包括输入层、隐藏层和输出层；

30、使用准备好的数据集进行模型训练，通过反向传播算法和优化器，不断调整模型参数以最小化选定的损失函数；

31、使用验证集对模型进行评估，检查其泛化能力；

32、在经过验证和调优的模型上进行最终的测试，并将其部署到实际的温控床垫系统中。

33、进一步地，所述温度感知节点分析模型输出的最佳感知温度通过智能的控制算法转化为实际的温度调节信号，所述智能控制算法包括：

34、获取温度感知节点分析模型对使用者最佳感知温度的输出；

35、通过温度传感器获取当前温度；

36、定义一个温度调节速率，表示系统每个时间单位内允许调整的温度幅度；

37、根据温度感知节点分析模型的输出、当前温度以及设定的温度调节速率，计算出一个温度调节信号；

38、将计算得到的温度调节信号应用到温度调节模块上，开始调整床垫的温度；

39、持续监测温度的变化以及用户的反馈。

40、进一步地，所述监测频率设定影响因素包括睡眠周期、用户习惯、传感器性能和数据存储和处理能力。

41、另一方面，本技术还提供了基于深度学习的温控床垫温度控制系统，所述系统包括：

42、压力感知模块，通过压力传感器数据监测，确定用户的睡眠占用区域，并发送；

43、监测频率控制模块，用于接收睡眠占用区域，将使用者睡眠占用区域内的所有温控单元标记为监测温控单元，并设定每个监测温控单元中温度传感器和压力传感器的监测频率，并发送；

44、数据采集模块，用于接收设定的监测频率，根据设定的监测频率，控制所有监测温控单元采集温度数据和压力数据，并发送；

45、数据分析模块，用于接收温度数据和压力数据，对温度数据和压力数据进行变化趋势分析，获得使用者实时温度感知趋势特征，并发送；

46、温度感知节点分析模型，用于接收使用者实时温度感知趋势特征，将使用者实时温度感知趋势特征输入至预先构建的温度感知节点分析模型中，获得使用者最佳感知温度，并发送；

47、温度调节模块，用于接收使用者最佳感知温度，根据使用者最佳感知温度，控制温度调节模块进行温度调节。

48、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

49、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

50、与现有技术相比本发明的有益效果为：通过根据压力传感器的数据监测确定使用者睡眠占用区域，能够实现对每个用户的个性化温控，提高了温控的个性化程度；通过监测温控单元的温度和压力数据，并对其进行变化趋势分析，能够实时感知用户的温度感知趋势特征，使得温度调节能够更加灵活地适应用户的实时需求，提高了系统的响应速度和调节效率；

51、引入了温度感知节点分析模型，模型通过深度学习技术能够更好地理解和预测用户的温度感知需求，深度学习模型能够从大量数据中学习复杂的关系，提高了系统对用户需求的准确度和智能程度；由于系统能够准确地感知用户的实时需求，温度调节模块能够更精准地控制床垫温度，不仅提高了用户的舒适感，还能够提高能效，避免不必要的能源浪费；通过整合压力数据和温度数据，系统能够全面考虑用户的睡眠状态和环境变化，使得温度调控更加全面和智能；

52、综上所述，该方法通过结合深度学习和实时数据采集分析技术，能够实现智能、个性化的温度控制，提高温控床垫温度控制的实时性，为用户提供更加舒适和满意的睡眠体验。