摘要
本发明公开了一种睡姿监测方法及装置、设备和可读存储介质，涉及睡姿监测技术领域，包括：通过深度相机获取室内信息的点云数据；从室内信息的点云数据中，通过预处理分离出人体睡姿的点云数据；以人体睡姿的点云数据为输入，通过已训练的卷积神经网络分类模型得到睡姿类别；通过睡姿类别判断用户睡姿状态是否符合设定，并在用户睡姿状态不符合设定时发出提示信息。本申请的睡姿监测方法克服了现有睡姿识别方法使用穿戴式设备或使用床上压力传感器的不便利性，也避免了使用图像采集类摄像机带来的隐私问题和光线干扰问题，利用毫米级的深度相机，可以精确地采集用户的睡眠姿态，提高了睡姿监测在家居环境下的实用性。
