基于DenseNet睡姿识别的智能枕头设计研究

随着失眠问题的蔓延,人们对健康睡眠的重视程度日益增长。智能睡枕作为一种新型的助眠工具,被广泛关注和研究。睡枕高度与睡眠质量密切相关,人在侧卧、平躺不同睡姿下需要不同的枕头高度。为此,本文基于DenseNet睡姿识别提出一款软硬件结合的智能枕头:通过阵列压力传感器采集压力样本,将其处理为热力图图像,接着传入云服务器中利用DenseNet121模型进行训练和预测,最后将信号传输至单片机控制气囊充放气,并于Android应用端生成用户睡眠习惯报告。本产品具有识别准确率高、硬软件结合等特点。