智能护眼照明坐姿矫正方法及系统与流程

本发明涉及照明坐姿矫正，更具体地说，本发明涉及智能护眼照明坐姿矫正方法及系统。

背景技术：

1、随着科技的进步和生活水平的提高，人们的工作、学习和生活环境发生了巨大变化，尤其是电子设备的广泛使用，使得眼部健康问题越来越受到关注，同时，电子设备的使用往往伴随着不良的坐姿，不良的坐姿不仅影响脊柱健康，还可能导致肌肉劳损、血液循环不畅和其他健康问题，尤其是在长时间静坐工作和学习的现代社会，坐姿问题尤为突出。

2、现有技术存在的不足：

3、随着电子设备和长时间静坐工作环境的普及，这些设备的广泛使用虽然提升了效率和便利性，但也带来了显著的健康挑战，尤其是对眼部和身体姿势的影响，眼部健康和坐姿问题成为影响现代人群健康的主要因素，当前市场上的护眼照明和坐姿矫正技术主要依赖于独立的硬件设备和简单的监测手段，虽然这些技术在一定程度上缓解了眼部和身体疲劳，但往往解决方案多为单一功能，缺乏对照明与坐姿矫正关系的综合考虑。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供智能护眼照明坐姿矫正方法及系统，本发明通过动态时间规整算法，确保来自不同传感器的数据在相同时间基准上同步，消除不同步带来的误差，再结合自注意力机制结合位置编码，精准提取数据的复杂关系和时序依赖，提高模型的特征表示能力，最后，根据长短期记忆网络对多模态特征进行时序数据融合，实时预测用户状态和需求，实现精准的光线调整和坐姿监测，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、智能护眼照明坐姿矫正方法，包括如下步骤：

4、获取用于监测的传感器数据并对每个传感器采集的数据进行预处理；

5、根据时间戳对预处理后的传感器数据进行标记，使用动态时间规整算法进行数据同步，确定数据的时间基准；

6、对确定相同时间基准的数据，使用自注意力机制确定数据之间的关系和时序依赖，并结合位置编码提取数据的多模态特征；

7、将提取的多模态特征输入长短期记忆网络进行时序数据融合并训练，预测用户的状态和需求，使用训练完毕的模型实时分析传感器数据，输出优化的光线调整和坐姿监测建议。

8、在一个优选的实施方式中，获取用于监测的传感器数据并对每个传感器采集的数据进行预处理，具体过程如下：

9、传感器包括光感传感器、环境传感器、压力传感器和姿势传感器，环境传感器包括温湿度传感器，姿势传感器包括加速度计和陀螺仪；

10、对采集的传感器数据进行数据预处理，包括滤波、去噪和归一化处理；

11、应用卡尔曼滤波与lms算法消除数据的噪声和环境干扰。

12、在一个优选的实施方式中，应用卡尔曼滤波与lms算法消除数据的噪声和环境干扰，具体过程如下：

13、对数据进行去噪，将传感器数据转化为信号形式，设定初始状态估计值和初始协方差矩阵，根据卡尔曼滤波的状态转移模型，预测下一时刻k至k-1的状态值和协方差矩阵，并根据观测值更新状态估计值和协方差矩阵，将预测结果进行状态更新，确定卡尔曼增益矩阵；

14、结合观测值和卡尔曼增益矩阵，更新当前时刻的状态估计和协方差，并处理每个时间步的观测数据，并输出平滑处理后的信号；

15、lms算法通过计算滤波器输出与滤波误差，并根据滤波误差对滤波器权重进行更新，并对所有数据滤波器输出与滤波误差进行滤波器权重进行调整。

16、在一个优选的实施方式中，使用动态时间规整算法进行数据同步，确定数据的时间基准，具体过程如下：

17、计算时间序列之间的欧氏距离矩阵；

18、构建累积距离矩阵，将终点回溯到起点的最小累积距离路径作为最优匹配路径；

19、将最优匹配路径作为累积距离矩阵的终点值；

20、比较终点值，将不同步的传感器数据进行时间基准对齐。

21、在一个优选的实施方式中，使用自注意力机制确定数据之间的关系和时序依赖，并结合位置编码提取数据的多模态特征，具体过程如下：

22、将传感器数据定义为一个输入序列，并建立查询、键和值矩阵；

23、使用自注意力机制计算输入序列中各元素的注意力得分，并通过多头自注意力机制的并行计算确定多层次信息；

24、对输入序列添加位置编码，确定对应时序信息，结合注意力机制输出和位置编码，提取数据多模态特征。

25、在一个优选的实施方式中，使用训练完毕的模型实时分析传感器数据，输出优化的光线调整和坐姿监测建议，具体过程如下：

26、基于融合后的数据和预测结果，结合环境光线强度、用户活动状态和时间信息，优化光线设置；

27、通过压力传感器和姿势传感器的数据，结合lstm模型的输出，提供坐姿纠正建议，通过震动提醒、声音提示或视觉反馈提醒用户调整坐姿。

28、智能护眼照明坐姿矫正系统，用于上述智能护眼照明坐姿矫正方法，包括：

29、数据处理模块，用于获取用于监测的传感器数据并对每个传感器采集的数据进行预处理；

30、动态同步模块，用于根据时间戳对预处理后的传感器数据进行标记，使用动态时间规整算法进行数据同步，确定数据的时间基准；

31、多模态特征提取模块，用于对确定相同时间基准的数据，使用自注意力机制确定数据之间的关系和时序依赖，并结合位置编码提取数据的多模态特征；

32、分析输出模块，用于将提取的多模态特征输入长短期记忆网络进行时序数据融合并训练，预测用户的状态和需求，使用训练完毕的模型实时分析传感器数据，输出优化的光线调整和坐姿监测建议。

33、本发明的技术效果和优点：

34、通过动态时间规整算法，确保来自不同传感器的数据在相同时间基准上同步，消除不同步带来的误差，再结合自注意力机制结合位置编码，精准提取数据的复杂关系和时序依赖，提高模型的特征表示能力，最后，根据长短期记忆网络对多模态特征进行时序数据融合，实时预测用户状态和需求，实现精准的光线调整和坐姿监测。

35、通过自注意力机制和位置编码的结合，能够精确捕捉多模态数据中的复杂关系，提升模型预测的准确性，并且综合考虑照明与坐姿矫正的关系，通过多模态数据融合提供全面的健康管理方案，而动态时间规整算法确保数据同步，即使在不同步或不等长数据的情况下，也能有效对齐，提高数据分析鲁棒性和适应性，在智能护眼照明坐姿矫正中能够显著提升用户体验和健康管理的效率，为用户提供一个更加舒适和健康的工作和生活环境。

技术特征：

1.智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于：获取用于监测的传感器数据并对每个传感器采集的数据进行预处理，具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于：应用卡尔曼滤波与lms算法消除数据的噪声和环境干扰，具体过程如下：

4.根据权利要求3所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于：使用动态时间规整算法进行数据同步，确定数据的时间基准，具体过程如下：

5.根据权利要求4所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于：使用自注意力机制确定数据之间的关系和时序依赖，并结合位置编码提取数据的多模态特征，具体过程如下：

6.根据权利要求5所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于：使用训练完毕的模型实时分析传感器数据，输出优化的光线调整和坐姿监测建议，具体过程如下：

7.智能护眼照明坐姿矫正系统，用于实现权利要求1-6中任一项所述的智能护眼照明坐姿矫正方法，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了智能护眼照明坐姿矫正方法及系统，具体涉及照明坐姿矫正技术领域，用于解决照明坐姿分析不同步的问题；本发明通过动态时间规整算法，确保来自不同传感器的数据在相同时间基准上同步，消除不同步带来的误差，再结合自注意力机制结合位置编码，精准提取数据的复杂关系和时序依赖，提高模型的特征表示能力，最后，根据长短期记忆网络对多模态特征进行时序数据融合，实时预测用户状态和需求，实现精准的光线调整和坐姿监测，提高数据分析鲁棒性和适应性，在智能护眼照明坐姿矫正中能够显著提升用户体验和健康管理的效率，为用户提供一个更加舒适和健康的工作和生活环境。

技术研发人员：宋建方,薛春,王友明
受保护的技术使用者：江苏大道新材料有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/13