IEEE MEMS2025 | 基于摩擦电智能垫的睡眠姿态检测系统

逍遥设计自动化

引言
3 |+ R7 t4 N; d+ R+ i随着物联网和人工智能技术的发展，传感器节点部署已经实现了实时数据采集和无缝通信。传统监测系统通常依赖可见光成像传感器，但这种方法会引发隐私问题。本文介绍一种创新解决方案：结合摩擦电智能垫和红外成像的多模态感知系统，该系统可以在保护隐私的同时实现准确的睡眠姿态检测[1]。
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图1：摩擦电智能垫多模态感知系统(TMMSS)概述，展示了摩擦电智能垫阵列与红外相机在智能家居应用中的集成。

$ N' G7 |4 f( Y( _该系统在家庭医疗监测领域具有重要意义，提供了一种非侵入式且经济实惠的睡眠行为跟踪方案。摩擦电传感器与红外成像的结合创造了一个全面的监测解决方案，在保持用户隐私的同时提供准确的姿态检测。
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系统架构与工作原理
) m- }" q' U1 w6 ^- B% \系统的核心由具有交叉电极(IDEs)的摩擦电智能垫阵列组成。这些电极按照8:2的特定宽度比排列，优化了压力和运动的检测。系统将这个物理感知层与红外成像组件相结合，形成了双模态睡眠监测方法。

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/ L, T  V9 x' S  Y# R& u- @图2：摩擦电智能垫电极连接模式的详细研究，展示了用于位置感知和动作识别的各种配置。
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智能垫阵列采用创新的间隔连接方法，在保持高精度的同时降低了系统复杂性。这种设计可以有效检测从简单步态到复杂睡眠姿态的各种动作。

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睡眠姿态监测与区域映射
1 f5 h! P# a1 u该系统在不影响隐私的情况下出色地捕捉和分析睡眠姿态。通过使用复杂的电压积分计算方法，可以准确确定接触区域和位置。

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图3：摩擦电智能垫阵列在睡眠姿态监测和区域映射方面的功能展示，说明了电压积分计算原理。
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' O& }2 i& A  Y$ z2 J基于像素的面积比映射系统提供了关于身体位置和压力分布的详细信息。这些数据有助于创建准确的睡眠姿态表示，与传统的基于摄像头的系统相比具有保护隐私的显著优势。

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人工智能集成与多模态分析
9 d; n. E5 q- G: d6 n该系统利用先进的人工智能处理摩擦电智能垫和红外传感器的数据。这种双模态方法显著提高了睡眠姿态检测的准确性。
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1 N# X9 h" m% W7 F* K% `2 S图4：展示TMMSS的传感智能和数据融合分析，包括热成像图像、摩擦电输出和不同睡眠姿态的识别结果。

多模态卷积神经网络分析在多个用户的四种不同睡眠姿态分类中达到了96.67%的准确率。这种高精度是通过复杂的评分级数据融合技术实现的，该技术结合了两种感知模态的信息。
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应用前景
摩擦电智能垫多模态系统在医疗监测和智能家居应用领域提供了众多可能。非侵入性特点和高精度使其特别适合长期睡眠监测和行为分析。该系统与数字孪生技术的集成展示了其面向未来的设计理念。

8 t( q  b# S1 Z! n' C5 |! o* T该系统将隐私保护监测、准确检测和先进人工智能分析相结合，为未来智能家居医疗应用提供了可靠的解决方案。在不影响用户隐私的情况下提供全面的睡眠监测能力，这代表了家庭医疗技术的重要进步。

这种将多种感知模式与先进人工智能相结合的创新睡眠监测方法，创造了强大且注重隐私的医疗解决方案。随着智能家居技术的不断发展，这类系统在维护健康和保护隐私方面将发挥更大作用。

5 j" e. h  V8 K2 X) o: X参考文献
" O1 c$ R% q. f9 D) D[1] J. Xu, X. Guo, and C. Lee, "Triboelectric Mat Multimodal System for Sleep Pose Estimation," in 2025 IEEE 38th International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS), Kaohsiung, Taiwan, Jan. 19-23, 2025, pp. 8-11.
END

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