[0001] 本发明属于健康监测技术领域，具体涉及一种基于压力传感技术的智能座椅监测系统及方法。

[0002] 随着现代生活节奏的加快和工作环境的日益复杂，人们对于健康管理和工作效率的关注度不断提高，尤其是在需要长时间保持固定姿势的工作岗位，例如飞行员、长途司机以及办公室工作人员等。传统的座椅设计往往忽视了人体工学和健康监测的重要性，无法有效预防因久坐带来的健康问题，如肌肉疲劳、血液循环不畅、脊椎负担增加等。此外，特定行业如航空领域，飞行员的坐姿正确与否直接影响到飞行安全与操作效率，因此，对飞行员的姿态监测具有重要的实际意义。

[0003] 现有座椅系统大多仅提供基本的支撑功能，缺乏对人体状态的实时监测与分析能力，特别是对于细微的坐姿变化、生理指标异常的早期发现，以及潜在的失能问题预警。现有的监测技术通常依赖于穿戴设备或单一类型的传感器，这些方法在舒适性、准确性及数据全面性上存在局限，无法满足高效、无感化的健康管理需求。

[0041] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0042] 本发明提供了一种基于压力传感技术的智能座椅监测系统，该系统通过布置于座椅和靠背的多维压力阵列式传感器单元，实时、无感地采集人体压力分布信号。系统集成的高精度信号处理模块和多维力学特征提取模块，能够有效处理并分析信号，提取出人体坐姿、动作变化的精细力学特征，进而利用智能识别算法模块实现对坐姿分类、离座检测及生理状态的综合评估。具体如下。

[0043] 如图1所示，在本实施例中一种基于压力传感技术的智能座椅监测系统，包括：

[0044] 至少一组压力阵列式传感器单元，布置于座椅及靠背表面，用于实时采集人体压力分布信号；进一步的，压力阵列式传感器单元包括n×m个压力传感和运动传感，其中n≥10且m≥10，每个传感器的位置坐标为(Si,j)，满足公式(1)：Si,j＝{i,j|i∈[1,n],j∈[1,m]}。

[0045] 具体的，在本实施例中，压力阵列式传感器单元采用了高密度布局，以确保对乘坐者压力分布的精确捕捉。该传感器阵列由n行m列，共计n×m个压力传感元件构成，每个元件都能独立感知其覆盖区域的压力变化，这样的设计使得系统能够获得更加细腻的人体压力分布图谱，有助于后续的深入分析。

[0046] 硬件结构方面，每个压力传感元件(Si,j)均采用微型化设计，安装于座椅及靠背表面的预定位置，其中i和j分别代表元素在行和列上的编号，满足公式Si,j＝{i,j|i∈[1,n],j∈[1,m]}。这些传感器通过柔性电路板或无线通信技术与系统主控单元相连，保证了信号传输的稳定性和座椅使用的灵活性。传感器单元通常采用薄膜或电阻应变片技术，能够对外界施加的压力产生相应的电信号变化，这种变化直接反映了人体接触区域的压力强度。

[0047] 公式运用原理：

[0048] 公式Si,j＝{i,j|i∈[1,n],j∈[1,m]}实质上是定义了传感器阵列中每个传感器的位置坐标体系。这里，i和j是整数变量，分别取值范围为1至n和1至m，代表传感器在二维网格中的行和列位置。通过这个公式，可以清晰地定位每一个传感器在座椅上的具体位置，例如，传感器S3,4就位于第3行第4列，这样的有序排列便于系统软件准确识别每个传感器的数据来源，为后续的压力分布图像重建和分析提供基础。

[0049] 在实际应用中，当人员坐在座椅上时，每个Si,j位置的传感器会实时记录下该点的压力值，这些数据随后被送入信号调理模块，经过放大、滤波和数字化处理，转换成计算机可以识别的数字信号。接下来，多维力学特征提取模块将处理后的信号进行时序分析，利用这些压力分布数据，结合公式(1)中的位置信息，可以重建出人体坐姿的三维压力图，进而通过智能识别算法模块分析坐姿、离座状态及生理活动情况，为用户提供即时的健康反馈和姿态指导，同时也为长期的健康监测和失能预警提供了可靠的数据支持。

[0050] 高精度信号处理模块，用于对接收到的人体压力分布信号进行放大、滤波及数字化处理；进一步的，高精度信号处理模块通过高通滤波器去除人体压力分布信号的低频噪声，低通滤波器平滑人体压力分布信号的高频波动，通过公式(2)实现人体压力分布信号的频域优化：Y(f)＝H(f)*X(f)；其中，Y(f)为输出信号频谱，X(f)为输入信号频谱，H(f)为滤波器传递函数。

[0051] 具体的，在本实施例中，高精度信号处理模块是智能座椅监测系统的核心组成部分之一，负责对从压力阵列式传感器单元接收到的原始人体压力分布信号进行预处理，以确保后续分析的准确性和稳定性。该模块的设计结合了模拟信号处理和数字信号处理技术，确保了信号的高质量转换和优化。

[0052] 硬件结构方面，高精度信号处理模块主要包括以下几个部分：

[0053] 信号放大电路：首先，使用精密运算放大器对传感器输出的微弱电信号进行放大，以提高信噪比，确保信号强度足够大以便后续处理。放大倍数根据传感器的输出特性及后续电路的需求精心设定。

[0054] 滤波电路：滤波电路分为两部分，即高通滤波器和低通滤波器。高通滤波器用于去除信号中的低频噪声，如电源纹波和缓慢变化的环境干扰，保证信号的纯净度；低通滤波器则用于平滑高频波动，消除高频噪声和不必要的高频成分，使信号更接近人体压力的真实分布。滤波器的设计通常采用有源滤波器，如RC滤波器或晶体滤波器，以实现更陡峭的截止特性。

[0055] 模数转换器(ADC)：经过放大和滤波的信号被送入高分辨率模数转换器，将模拟信号转换为数字信号，便于微处理器或数字信号处理器(DSP)进行后续的数字信号处理。

[0056] 公式的运用原理：

[0057] 公式Y(f)＝H(f)*X(f)体现了信号在频域中的处理过程，其中Y(f)表示经过滤波器处理后的信号频谱，X(f)是未经处理的原始信号频谱，H(f)则是滤波器传递函数，它描述了滤波器对不同频率成分的响应特性。在实际操作中，H(f)的设计需满足以下要求：

[0058] 对于低频噪声，H(f)在低频段应接近于0，以实现高通滤波效果；

[0059] 在高频段，为了平滑高频波动，H(f)的值在高频部分会逐渐减小，形成低通滤波效应；

[0060] 中频段，H(f)则应尽可能接近1，以保留信号的主要信息成分。

[0061] 在硬件实现上，滤波器的具体参数(如截止频率、品质因数Q值等)需根据人体压力分布信号的特点和噪声频谱进行定制设计，确保信号在经过滤波后既能有效去除噪声，又能最大程度地保留有用信息，为后续的力学特征提取和智能识别算法提供高质量的输入数据。

[0062] 多维力学特征提取模块，基于时间序列分析，从处理后的信号中提取人体坐姿、动作变化的力学特征；进一步的，多维力学特征提取模块采用快速傅里叶变换对人体压力分布信号进行频域分析，并通过公式(3)计算压力变化的能量谱E＝∑|P(f)|2，P(f)为压力信号的频谱幅度。

[0063] 具体的，多维力学特征提取模块是智能座椅监测系统中的重要环节，其主要任务是通过复杂的信号处理技术，从经高精度信号处理模块处理过的人体压力分布信号中，提取出与坐姿变化、动作模式相关的力学特征。该模块的设计与实施涉及硬件配置与软件算法的紧密结合，确保了对信号的深度分析和信息提取。

[0064] 硬件结构

[0065] 处理器单元：采用高性能的微处理器或数字信号处理器(DSP)，具备强大的浮点运算能力，以支撑快速傅里叶变换(FFT)等复杂算法的实时计算。

[0066] 内存资源：配置足够的RAM和Flash存储空间，用于存储原始信号数据、中间计算结果及最终的力学特征数据。

[0067] 接口电路：与信号调理模块通过高速数据总线连接，确保信号传输的高效和实时性。

[0068] 公式运用原理

[0069] 公式E＝∑|P(f)|2用于计算压力信号的频域能量谱，其原理如下：

[0070] 快速傅里叶变换(FFT)：首先，将经过滤波和放大的压力信号从时域转换到频域。FFT是一种高效算法，能够快速地将信号分解为不同频率成分，P(f)代表压力信号在各个频率f处的幅度。

[0071] 能量谱计算：在频域中，每个频率分量的幅度平方|P(f)|2代表了该频率成分的能量贡献。对所有频率分量的幅度平方求和，得到整个信号的能量谱E。能量谱的峰值位置反映了压力变化的主要频率成分，有助于分析坐姿稳定性和动作动态性。

[0072] 实施步骤

[0073] 信号采集：从高精度信号处理模块接收数字化的压力分布信号。

[0074] 预处理：对信号进行必要的窗口处理，如汉明窗、矩形窗等，减少边界效应，准备进行FFT。

[0075] 快速傅里叶变换：应用FFT算法，将时域信号转换为频域信号，得到P(f)。

[0076] 能量谱计算：根据公式E＝∑|P(f)|2，计算压力信号在频域的能量分布，识别出关键的频率特征。

[0077] 特征提取：分析能量谱，识别出与特定坐姿或动作变化相对应的特征频率，如坐姿改变时的频率突变或周期性变化，从而提取出力学特征。

[0078] 特征应用：将提取的力学特征输入智能识别算法模块，用于坐姿分类、动作识别或生理状态评估。

[0079] 通过这一系列的硬件配置和算法实施，多维力学特征提取模块能够有效地从复杂的人体压力分布信号中挖掘出有意义的力学特征，为后续的智能分析与应用奠定坚实的基础。

[0080] 智能识别算法模块，用于根据力学特征判断人员状态，包括坐姿分类、离座检测及生理状态评估；进一步的，智能识别算法模块还用于解析座椅传感器网络中各传感节点间的身体压力分布关联性,利用公式(4)计算节点间的信息传递权重wij＝exp(‑dist(i,j)^2/σ2)；其中，dist(i,j)表示传感器节点i与j之间的欧氏距离，σ为控制信息衰减的核函数宽度。

[0081] 具体的，智能识别算法模块是智能座椅监测系统的核心智能分析组件，通过整合先进的算法技术和硬件支持，实现对人体坐姿、离座状态以及生理状况的精确判断。在本实施例中，算法模块不仅基于力学特征进行状态识别，还创新性地引入了基于传感器网络中节点间压力分布关联性的分析，利用公式wij＝exp(‑dist(i,j)^2/σ2)来衡量并计算节点间的信息传递权重，进而提升识别的准确性和智能化水平。

[0082] 硬件结构

[0083] 中央处理单元(CPU)或GPU：采用高性能的CPU或图形处理器，以支持复杂算法的快速计算，尤其是对于大数据量和高维度的运算，如图论分析和机器学习模型的训练与应用。

[0084] 存储单元：配备足够的内存(RAM)和硬盘存储空间，用于临时存储计算过程中的数据和最终的算法模型，确保数据处理的流畅性。

[0085] 通信模块：内置高效的数据通信接口，与传感器网络中的各个节点直接或通过数据采集单元通信，实时获取压力分布数据。

[0086] 公式的运用原理

[0087] 公式wij＝exp(‑dist(i,j)^2/σ2)的运用原理基于图论和概率论，具体实施如下：

[0088] 构建传感器网络图：将座椅上的n×m个压力传感器视为网络中的节点，每个节点代表一个传感位置，节点间通过物理上的邻近关系或压力分布的相似性相连，形成一个无向图。

[0089] 计算欧氏距离：对于任意两个传感器节点i和j，利用其在座椅表面的坐标计算它们之间的欧氏距离dist(i,j)，这反映了物理空间上的接近程度。

[0090] 信息传递权重：根据公式wij＝exp(‑dist(i,j)^2/σ2)，计算每个节点对之间的权重wij。σ作为核函数宽度参数，决定了信息衰减的速度，σ越大，权重随距离增加而减小的速度越慢，反之亦然。该公式保证了相邻节点间的权重较高，而远距离节点间的权重较低，模拟了身体压力分布信息在传感器网络中的传播规律。

[0091] 图论分析：利用计算出的权重矩阵，可以进行图的连通性分析、社区检测等，识别出压力分布的关键区域及其相互作用模式，这对于坐姿分类、离座检测以及生理状态评估等具有重要意义。

[0092] 融合机器学习：将上述得到的节点间关联性特征与力学特征相结合，输入到深度学习模型(如卷积神经网络、递归神经网络或图神经网络)中，通过训练优化模型参数，提升识别算法的性能和准确性。

[0093] 通过上述硬件结构和算法原理的结合，智能识别算法模块能够深入分析座椅传感器网络中人体压力分布的复杂关联，为人员状态的智能监控提供更为细致和全面的视角，为飞行员健康管理、坐姿改善及安全性评估等应用领域带来革新。

[0094] 生理参数估计模块，用于利用人体压力分布信号推算心率、呼吸频率的生理指标；进一步的生理参数估计模块通过分析压力波形的间期变化，通过公式(5)计算心率HR＝60/(Δtavg)，其中Δtavg为连续两个波峰间平均时间差。

[0095] 具体的，生理参数估计模块是智能座椅监测系统中用于提取生理健康信息的关键组件，它基于人体压力分布信号来非侵入性地推算心率和呼吸频率。该模块的实施方式不仅涉及软件算法的精妙设计，还包括必要的硬件支持，以确保数据的准确采集和高效处理。

[0096] 硬件结构

[0097] 信号采集单元：包括高灵敏度的压力传感器阵列和信号调理电路，负责捕捉并初步处理来自人体坐压的压力信号，确保信号的清洁度和稳定性。

[0098] 数据处理单元：集成微处理器或专用数字信号处理器(DSP)，用于执行复杂的算法，如信号滤波、波形分析和生理参数计算。

[0099] 存储模块：内置或外接存储设备，用于保存原始数据和处理后的生理参数，供后续分析或远程监控使用。

[0100] 通信接口：提供USB、Wi‑Fi或蓝牙等通信方式，以便与外部设备如电脑或移动终端进行数据传输和系统配置更新。

[0101] 公式运用原理

[0102] 公式HR＝60/(Δtavg)的运用原理基于对压力波形的分析，具体步骤如下：

[0103] 压力波形预处理：首先，通过信号调理模块处理后的压力信号进入数据处理单元，进行带通滤波，分离出与心率和呼吸频率对应的频率成分，通常心率对应的频率范围在0.75Hz到2Hz之间，呼吸频率则在0.1Hz到0.5Hz范围内。

[0104] 波峰检测：采用峰值检测算法，在滤波后的压力波形中识别出与心跳引起的血压脉冲相对应的波峰。这通常涉及到阈值设定、导数分析或更复杂的波形形态学处理。

[0105] 时间间隔计算：对于连续识别出的心跳波峰，测量相邻波峰之间的时间间隔Δti，并计算所有时间间隔的平均值Δtavg，即Δtavg＝Σ Δti/N，其中N为检测到的波峰数量。

[0106] 心率计算：根据公式HR＝60/(Δtavg)，将平均时间差转换为每分钟心跳次数(心率)。这是因为60秒是1分钟的秒数，将时间差倒数乘以60即可得到心率。

[0107] 通过上述硬件结构与算法原理的紧密配合，生理参数估计模块能够准确地从座椅压力分布信号中推算出心率和呼吸频率等生理指标，为实时健康监测和长期健康管理提供可靠的数据支持。这种非接触式的生理监测方式极大地提高了用户的舒适度和监测的便捷性，特别适合应用于需要长时间坐姿的场合，如办公、长途驾驶和飞行驾驶等环境。

[0108] 运动生理数据库模块，用于存储人员状态和生理指标的样本数据，用于训练及验证人体动态模型；进一步的，运动生理数据库模块中的样本数据包括不同体型、年龄及健康状况下的压力分布图谱。

[0109] 具体的，运动生理数据库模块作为智能座椅监测系统的重要组成部分，其设计旨在积累、管理并分析大量人员状态及生理指标数据，为构建精确的人体动态模型提供坚实基础。

[0110] 硬件结构

[0111] 服务器集群：采用高性能服务器集群作为数据存储与处理的中心，服务器应具备强大的计算能力、大容量存储空间及高带宽网络接口，以支持海量数据的快速存取与处理。服务器集群通过冗余设计确保数据的安全性和系统的稳定性。

[0112] 存储设备：使用高可用性RAID(独立磁盘冗余阵列)存储系统，结合固态硬盘(SSD)和机械硬盘(HDD)的混合存储策略，平衡读写速度与成本效益，确保数据存储的高效与安全。

[0113] 网络基础设施：部署高速网络交换机和路由器，构建局域网和广域网连接，确保数据在系统内部及与外部客户端间的高速传输。采用加密协议保障数据传输安全。

[0114] 备份与恢复系统：设置定期数据备份机制，使用磁带库或云存储服务进行异地备份，以防数据丢失。配备快速数据恢复方案，确保系统在故障发生时能迅速恢复正常运行。

[0115] 安全管理设施：包括防火墙、入侵检测系统、访问控制列表等，以维护数据库的安全，防止未经授权的访问和攻击。

[0116] 数据组织与管理

[0117] 样本数据分类：数据库中存储的样本数据根据体型(如身高、体重)、年龄、性别、健康状况(如健康、亚健康、特定疾病状态)等因素进行细致分类，便于数据检索与模型训练的针对性。

[0118] 压力分布图谱：每类样本数据包括多个不同情境下的压力分布图谱，记录在各种坐姿、活动状态下的压力变化情况。图谱以时间序列数据形式存储，包括压力值、时间戳、传感器位置信息等。

[0119] 生理指标关联：将生理指标(如心率、呼吸频率)与对应的压力分布数据关联存储，形成多维度数据集，便于分析生理指标与坐姿、活动之间的关系。

[0120] 数据标记与标注：对数据进行精确的标记与注释，如坐姿类型(直立、斜靠、扭曲等)、离座事件等，为机器学习模型提供训练所需的监督信息。

[0121] 通过上述硬件结构与数据组织方式，运动生理数据库模块能够有效地存储、管理和分析多样化的人员状态和生理指标样本，为建立并验证复杂的人体动态模型提供丰富、准确的数据支撑，进一步推动智能座椅监测系统在健康监测、姿态评估及失能预警等方面的智能化水平。

[0122] 数据驱动的姿态评估模块，结合样本数据与即时的人体压力分布信号，对飞行员或其他乘员姿态的连续性评估；进一步的，数据驱动的姿态评估模块还用于整合压力传感和运动传感的数据，通过公式(5)实现三维空间内姿态的精确重构与评估：Ptotal＝αPpressure+βPmotion+γ*P生理；其中，Ptotal为综合姿态评估得分，Ppressure、Pmotion分别代表基于压力传感和运动传感的姿态评分，P生理代表生理参数对姿态影响的评分，α、β、γ为根据场景自适应调整的权重因子。

[0123] 具体的，数据驱动的姿态评估模块在智能座椅监测系统中扮演着至关重要的角色，通过整合压力传感、运动传感数据及生理参数，以实现对飞行员或其他乘员姿态的连续性评估。以下是对该模块硬件结构和公式运用原理的详细说明：

[0124] 硬件结构

[0125] 集成传感器网络：在座椅和靠背处集成高密度布置的压力传感器阵列和运动传感器(如加速度计、陀螺仪)，以实时捕捉人体压力分布和运动动态信息。传感器通过无线或有线方式与数据处理单元连接。

[0126] 数据处理单元：包含高性能微处理器或嵌入式系统，用于接收并处理来自传感器的原始数据，执行复杂的数学运算和算法处理。配备足够的内存和存储空间以支持大数据量的快速处理和存储。

[0127] 通信模块：支持Wi‑Fi、蓝牙或有线通信，以实现与外部系统的数据传输，包括数据上传至云端服务器进行进一步分析或接收自适应调整的权重因子α、β、γ。

[0128] 公式运用原理

[0129] 公式Ptotal＝αPpressure+βPmotion+γP生理的运用原理如下：

[0130] 数据融合：首先，压力传感数据(Ppressure)和运动传感数据(Pmotion)经过预处理和特征提取，转化为反映姿态稳定性和动态变化的评分。Ppressure评估静态坐姿的舒适度和支撑状况，而Pmotion则通过分析加速度和角速度数据，评估乘员的动态动作和体位变化。

[0131] 生理参数整合：P生理基于生理指标(如心率、呼吸频率)与压力分布的关联分析，反映生理状态对姿态的影响。例如，心率的异常升高可能指示紧张或不适，影响姿态维持。

[0132] 权重分配：α、β、γ作为自适应调整的权重因子，根据实际应用场景(如飞行任务的性质、乘员状态、飞行阶段等)动态调整，以突出不同因素在姿态评估中的重要性。例如，执行紧急操作时可能加大运动传感的权重以强调动态反应能力。

[0133] 综合评估：将Ppressure、Pmotion、P生理按权重α、β、γ进行加权求和，得到综合姿态评估得分Ptotal。Ptotal高表明乘员姿态良好，符合飞行安全和舒适性要求；反之，则可能提示姿态调整需求或潜在的健康问题。

[0134] 通过上述硬件结构和公式的应用，数据驱动的姿态评估模块实现了对乘员姿态的全方位、精细化评估，不仅考虑了即时的压力分布和运动状态，还融合了生理因素，为飞行员和其他乘员提供了定制化的健康监测和安全保护。

[0135] 姿态算法评估与优化模块，根据评估结果实时反馈调整算法参数，提升姿态识别精度；

[0136] 具体的，姿态算法评估与优化模块作为智能座椅监测系统中的核心智能组件，其设计目的是通过实时反馈机制不断优化算法性能，以提高姿态识别的准确性和可靠性。以下是该模块的硬件结构和实施方式的详细说明：

[0137] 硬件结构

[0138] 高性能计算单元：配备强大的中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)，提供必要的计算能力以运行复杂的机器学习算法和优化过程。这包括但不限于深度学习网络、强化学习算法等，这些算法对硬件资源有着较高的要求。

[0139] 内存与存储系统：拥有大容量的随机存取内存(RAM)以支持算法运行过程中大量的数据交换，以及高速固态硬盘(SSD)或高速缓存，用于存储算法模型、训练数据、优化过程中的临时数据及最终优化的参数。

[0140] 高速通信接口：集成高速以太网卡、Wi‑Fi或蓝牙模块，确保算法评估结果与外部系统或云平台之间的高效数据传输，便于远程监控和参数调优。

[0141] 可编程逻辑控制器(PLC)：在某些情况下，可选配PLC以实现更灵活的硬件控制和算法执行逻辑，特别是在需要实时调整硬件参数以适应算法优化结果时。

[0142] 实施方式

[0143] 数据收集与实时监控：持续收集来自压力传感器、运动传感器及生理参数的数据，实时传送给姿态算法评估与优化模块。模块通过实时监控算法输出与实际姿态的对比，评估识别精度。

[0144] 在线学习与调整：采用在线学习机制，即在算法运行过程中，根据实时姿态识别结果与实际状态的差异，动态调整模型参数。这可能涉及梯度下降、参数正则化、学习率调整等策略。

[0145] 反馈循环优化：构建闭环反馈系统，将算法评估的结果反馈至算法模型调整单元，通过比较预期输出与实际输出的差距，自动或人工介入调整算法参数，如权重、偏置项或网络结构，以逐步提升姿态识别的精确度。

[0146] 性能跟踪与报告：设立性能跟踪系统，记录每次参数调整后的识别精度变化，生成性能报告，以便于监控算法优化进展和效果评估。

[0147] 自适应策略：根据不同的飞行阶段、飞行员状态或环境变化，采用自适应算法策略，动态调整优化目标和参数，以应对不同条件下的最佳姿态识别需求。

[0148] 通过上述硬件结构和实施方式，姿态算法评估与优化模块能够实时监控算法表现，迅速响应识别误差，通过不断迭代优化算法参数，确保在各种情境下都能达到最佳的坐姿识别精度，为飞行员健康监测和安全飞行提供强有力的技术支持。

[0149] 早期失能预警系统，通过分析坐姿及生理参数变化，实现对潜在健康问题的早期预警。另外，早期失能预警系统还用于：依据生理参数偏离正常范围的程度，通过公式(6)量化失能风险指数R＝∑wipi；其中，wi为第i个生理参数的权重，pi为其偏离度，实现预警等级的自动划分。

[0150] 硬件结构

[0151] 传感器集成模块：此模块包含多种高灵敏度传感器，如压力传感器、心率监测器、体温传感器、血氧饱和度传感器等，这些传感器布置于座椅的关键接触点，以及通过非侵入式方式与飞行员接触，实时采集坐姿和生理参数(如心率、呼吸频率、体温、血氧水平等)数据。

[0152] 数据采集与预处理单元：该单元负责从各传感器收集原始数据，进行初步滤波、去噪和标准化处理，确保数据质量，然后将处理后的数据传输给中央处理单元。

[0153] 中央处理单元(CPU)/微处理器：作为系统的核心，CPU接收并处理来自数据采集单元的信息，运行复杂的算法和公式，包括失能风险指数的计算。此单元需具备足够的计算能力以支持实时数据分析和预警算法的快速执行。

[0154] 预警算法与数据库模块：内置算法根据公式R＝∑wipi对生理参数偏离正常范围的程度进行量化。该模块需预先设定每个生理参数的正常范围、权重wi以及偏离度pi的计算规则。数据库用于存储正常生理参数范围、历史数据和预警阈值，支持算法的自学习与优化。

[0155] 用户界面与通信模块：通过显示屏或移动设备APP显示预警信息，包括坐姿不良提示、生理参数异常及对应的预警等级。同时，系统具备无线通信功能，能在必要时向地面控制中心发送预警信号。

[0156] 公式的运用原理

[0157] 权重分配wi：根据生理参数对于健康状况和失能风险的敏感度及重要性来分配。例如，心率和血压可能被赋予较高权重，因为它们直接关联到心血管系统的稳定性。

[0158] 偏离度计算pi：对于每个生理参数i，偏离度pi是当前测量值与个人基线值或标准正常范围的差值，通常会经过标准化处理以消除个体差异，如使用Z‑score标准化方法。

[0159] 失能风险指数R：通过累加每个生理参数的权重乘以其偏离度得到。公式体现了综合考虑多个生理指标的综合风险评估，R值越高，代表失能风险越大。

[0160] 预警等级划分：根据失能风险指数R的大小，系统自动划分预警等级，如绿色表示正常，黄色为轻度预警，橙色为中度预警，红色为重度预警，每种颜色对应不同的干预措施建议或紧急处理流程。

[0161] 通过以上硬件结构和公式运用原理，早期失能预警系统不仅能够监测飞行员的即时生理状态和坐姿，还能根据量化出的失能风险指数及时发出预警，有效预防因长期不良坐姿或生理异常导致的健康问题，保障飞行员的安全与健康。

[0162] 另一方面，如图2所示，本发明提出一种基于压力传感技术的智能座椅监测方法，包括如下步骤：

[0163] 将压力阵列式传感器布置于座椅及靠背表面，用于实时采集人体压力分布信号；

[0164] 接收压力阵列式传感器的人体压力分布信号进行放大、滤波及数字化处理；

[0165] 基于时间序列分析，从处理后的信号中提取人体坐姿、动作变化的力学特征；

[0166] 根据力学特征判断人员状态，包括坐姿分类、离座检测及生理状态评估；

[0167] 利用人体压力分布信号推算心率、呼吸频率的生理指标；

[0168] 存储人员状态和生理指标的样本数据，用于训练及验证人体动态模型；

[0169] 结合样本数据与即时的人体压力分布信号，对飞行员或其他乘员姿态的连续性评估；

[0170] 根据评估结果实时反馈调整算法参数，提升姿态识别精度；

[0171] 通过分析坐姿及生理参数变化，实现对潜在健康问题的早期预警。

[0172] 综上所述，本发明通过布置于座椅和靠背的多维压力阵列式传感器单元，实时、无感地采集人体压力分布信号，系统集成的高精度信号处理模块和多维力学特征提取模块，能够有效处理并分析信号，提取出人体坐姿、动作变化的精细力学特征，进而利用智能识别算法模块实现对坐姿分类、离座检测及生理状态的综合评估；系统能够连续、精准地评估乘员的姿态状态，及时反馈并优化算法参数，确保姿态识别的高精度，并且通过对坐姿和生理参数的持续监测与分析，能够在潜在健康问题显现前发出预警，为采取干预措施提供宝贵时间，有效降低了因健康问题导致的作业能力下降风险，保障了人员健康与安全。

[0173] 此外，本发明还提供了一种终端设备，在本实施例中涉及的一种基于压力传感技术的智能座椅监测方法主要应用于终端设备中，该终端设备可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。

[0174] 具体的，终端设备可以包括处理器(例如CPU)，通信总线，用户接口，网络接口，存储器。其中，通信总线用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI‑FI接口)；存储器可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non‑volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器可选的还可以是独立于前述处理器的存储装置。

[0175] 其中，存储器中存储可读存储介质，可读存储介质中存储智能座椅监测程序，处理器可以调用存储器中存储的智能座椅监测程序，并执行本发明实施例提供的一种基于压力传感技术的智能座椅监测方法。

[0176] 可以理解的，可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD‑ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

[0177] 这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

[0178] 用于执行本公开内容操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开内容的各个方面。

[0179] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。