一种基于互联网技术的多功能智能护理床

      护理床本发明公开了一种基于互联网技术的多功能智能护理床,包括电动护理床单元、护理床垫及生命体征检测单元、清洁护理及控制单元和影音娱乐及监控系统,所述护理床垫及生命体征检测单元接触安装在电动护理床单元的上端,清洁护理及控制单元安装在电动护理床单元的下端,影音娱乐及监控系统安装在电动护理床单元的侧端。本基于互联网技术的多功能智能护理床设置的电动护理床单元可通过操控平板可实现自助活动,安装的护理床垫及生命体征检测单元通过对应安装人体不同部位的生命体征检测模块,清洁护理及控制单元可完成大小便及清洗；整体可自助活动,自动清理大小便,可对卧床老人身体状况进行的监控,丰富了卧床护理期间的生活。

      展开主权项：1.一种基于互联网技术的多功能智能护理床，包括电动护理床单元(1)、护理床垫及生命体征检测单元(2)、清洁护理及控制单元(3)和影音娱乐及监控系统(4)，其特征在于：所述护理床垫及生命体征检测单元(2)接触安装在电动护理床单元(1)的上端，清洁护理及控制单元(3)安装在电动护理床单元(1)的下端，影音娱乐及监控系统(4)安装在电动护理床单元(1)的侧端。通过语音识别实现装置的控制是近年来的研究热点,具有广泛的应用前景。语音识别使得计算机能以方便、自然、快捷的方式听懂人类的语言,尽管目前语音识别技术已取得了巨大的进展,但是在识别率、实时性等方面仍然存在较大不足。护理床翻身动作的语音控制模式采用语音识别技术实现护理床翻身动作的语音控制。本文在分析语音识别过程的基础上,深入研究了基于模糊聚类算法的语音信号端点检测门限阈值的自动获取方法,并通过主成分分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)对语音信号的特征数据集进行降维,从而使得在采用隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)算法进行语音识别过程中的训练时间大幅度缩短。

     本项目得到广东省科技计划项目"低成本的多功能护理及生理参数远程监护装置"(项目编号:2010A030500006)和佛山市科技计划项目"多功能护理机器人"(项目编号:FZ2010013)的资助。首先,本文介绍了研究内容的相关背景知识和研究意义;分析了护理床翻身动作控制的研究现状、语音识别研究现状、语音信号端点检测现状和语音信号特征降维的现状。其次,本文对语音信号的特征数据进行预处理,主要包括语音信号预加重和语音信号端点检测。针对语音识别环境存在背景噪声影响端点检测的问题,在分析各种端点检测方法的基础上,本文采用模糊聚类算法计算不同语音命令的端点检测门限值,使端点值与噪声相匹配,从而提高语音端点检测的准确率。然后对端点检测出来后的语音进行梅尔频率倒谱系数(MelFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)特征参数提取,为后面的语音识别提供有效的语音信号特征数据。第三,在分析比较动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)和HMM语音识别原理的基础上,根据护理床翻身动作语音控制系统的语音识别对象为非特定人的实际情况,选定HMM作为护理床翻身动作语音控制的语音识别算法。