一种基于改进深度迁移学习的睡姿识别算法

睡枕的高度对睡眠质量有着决定性的影响,研究表明:为保证高质量的睡眠,人体侧卧时的枕头高度应大于平躺时的枕头高度。提出一种基于改进深度迁移学习的自适应睡枕设计方案:首先采用9路压力传感器阵列对肩颈部压力数据进行采集;然后,将9路压力信号转换为柱状分布图图像信号;接着提出一种改进的ResNet18+CBAM深度网络,并引入迁移学习对模型参数进行学习训练。实验结果表明:该方案具有硬件实现简单、识别准确率高的优点,可以满足睡枕产品开发的需求。