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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统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：CN115153430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210626575.9，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统是由刁海康;陈炜;陈晨;吴绍楠设计研发完成，并于2022-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统在说明书摘要公布了：本发明属于健康检测技术领域，具体为一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统。本发明系统包括包含前端采集设备、信号采集与处理电路和算法模块；前端采集设备为一柔性压力传器感，做成床垫形式，用于采集人体的压力；信号采集与处理电路，包括分压模块、N选1模块和STM‑N模块；算法模块用于对采样的人体压力分布图进行处理，并实现睡眠姿势的预测。算法模块中采用网络FCSNet进行频域通道选择，采用网络Tiny‑MobileNetV2作为推理模型，简化了网络的复杂性，并减少运行时间。实验结果表明本发明能够实现睡眠姿势的高精度识别，大大降低产品的成本、功耗，提升便携性和隐私安全性，有助于睡眠姿势监测推广普及至普通家庭的日常监护。

本发明授权一种基于柔性压感床垫的睡眠姿势监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于柔性压感床垫的睡眠姿态监测系统，其特征在于，包含前端采集设备、信号采集与处理电路和软件处理算法模块，其中： 所述前端采集设备，为一柔性压力传器感，做成床垫形式，用于采集人体的压力；床垫的面积能够覆盖成年人的部分肩部、整个胸部和部分臀部；床垫为五层结构：第一层与第五层为保护层，第三层为压敏传感器层，第二层和第四层为柔性电极层；其中： 所述保护层为柔性织物； 所述柔性电极层分为上、下两层，均为N个平行的印刷导电电极，上、下两个电极层相互垂直对应，即上层电极平行水平方向，下层电极平行竖直方向，此时上下电极交叉重叠的点为N×N个，即是压力检测的点位； 所述压敏传感器层作为导电介质放置在上、下电极重叠的区域，共有N×N个压力传感器阵列分布来采集压力；该压敏传感器层具体为聚烯烃薄膜，其物理特性为初始电阻值非常高，随着压力增加其电阻值迅速减小； 所述的前端采集设备通过放置在被试者的肩部和臀部之间的位置，来感应人体的压力； 所述信号采集与处理电路，包括分压模块、N选1模块和STM-N模块；其中： 所述分压模块将前端采集设备采集到的压力转换成电压，并且压力越大，对应输出电压越大； 所述N选1模块采用多路复用芯片ADG732，用于分时选择不同的电极引脚； 所述STM-N模块采用STM32F746ZGTx系列的MCU和12bit的高精度ADC，STM-N的5个GPIO口：PB0、PB1、PB2、PB11、PB15连接上电极层的ADG732地址线，5个GPIO口：PB6、PB7、PB10、PB13、PB14连接下电极层的ADG732地址线；当上电极层某一个电极选通，下电极层的N个电极依次导通输出电压，此时ADC便依次采样这N个电压值；随着上电极层N个电极依次选通，一共N×N个电压值被依次采样； 所述软件处理算法模块，用于对采样的人体压力分布图进行处理，并在单片机中直接实现睡眠姿势的预测； 所述软件处理算法模块包括：图像预处理、频率通道选择、模型预训练和实时分类四个子模块；其中： 所述图像预处理子模块，分为阈值滤波、高通滤波器滤波、连带影响区域噪声消除，来消除床垫的微弱噪声、形变导致的电阻改变，并提升信噪比； 所述频率通道选择子模块，是将压力分布图像首先通过离散余弦变换DCT转换到频率，并通过频率通道选择网络FCNet获得每个频率通道对姿态分类的敏感性，在按灵敏度对通道进行排序后，得到训练集中两个最敏感通道的指数； 所述模型预训练子模块，包括对网络FCNet的训练，和对网络Tiny-MobileNetV2的训练；其中用两个最敏感的通道来训练网络Tiny-MobileNetV2，并进行模型量化压缩，生成最后的推理模型； 所述实时分类子模块，是指将推理模型和预处理算法均部署到STM-N嵌入式系统中，实现实时的睡姿分类。

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