CN111214211A - 睡眠监测方法、装置和智能床 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的睡眠监测方法、装置和智能床,应用在智能床中,所述方法包括:获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。本发明的睡眠监测方法通过待检测者在不同时间段的睡眠参数和SVM训练模型,获取到待检测者在不同时间段的睡眠状态,因此当所述睡眠监测方法应用在智能床中,则使智能床在用户睡觉时可实时监测出用户的睡眠状态,然后使用户能够精确的了解自己的睡眠质量,加强身体健康的管理,因此提高了智能床的智能化和实用性,满足了现代用户的需求。
Description
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域,尤其涉及一种睡眠监测方法、装置和智能床。
背景技术
随着物联网和互联网技术的飞速发展,智能家居正在影响和改变着人们的生活方式,智能床已经被越来越多的家庭使用。
现有技术中的智能床在传统床的基础上增加了音乐播放和监控等功能,但仍存在智能化程度低、实用性不强的问题,不能实现对用户的睡眠状态进行监测,由于睡眠状态是反应用户睡眠质量和身体状态的重要因素,因此在日常生活中对睡眠状态的监测变得越来越重要。
可见,现有技术中的智能床智能化程度低,不能对用户的睡眠状态进行监测,不满足现代用户的需求。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请提供了一种睡眠监测方法、装置和智能床,解决了现有技术中的智能床智能化程度低,不能对用户的睡眠状态进行监测,不满足现代用户需求的问题。
第一方面,本发明提供一种睡眠监测方法,应用在智能床中,所述方法包括:获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
可选地,所述待检测者的SVM训练模型包括:获取所述待检测者的第一预设时间段内的历史睡眠参数;对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数;将所述历史样本参数输入所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
可选地,在对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数之后,在将所述历史样本参数输入所述SVM模型之前,所述方法还包括:根据所述历史样本参数和GA算法,得到SVM模型的优化参数集;将所述历史样本参数输入所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型,包括:将所述历史样本参数和所述优化参数集输入到所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
可选地,对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据,包括:将所述原始睡眠参数进行高通滤波,得到过滤睡眠参数;将所述过滤睡眠参数进行归一化处理,得到目标数据。
可选地,所述获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态之后,所述方法还包括:获取对所述待检测者的唤醒指令;根据所述唤醒指令,启动与所述当前时间段的睡眠状态相匹配的唤醒功能。
可选地,所述方法还包括:获取所述待检测者在第二预设时间段内的所有睡眠状态;将所述所有睡眠状态发送到终端。
第二方面,本发明提供一种睡眠监测装置,应用在智能床中,所述装置包括:第一获取模块,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;预处理模块,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据;输入模块,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;第二获取模块,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
第三方面,本发明提供一种智能床,所述智能床包括:信号采集装置,用于采集待检测者的原始睡眠参数,睡眠检测装置,用于根据所述原始睡眠参数,获取所述待检测者的睡眠状态,唤醒装置,用于根据所述待检测者的睡眠状态,启动相应的唤醒功能;所述睡眠检测装置包括:第一获取模块,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数,预处理模块,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据,输入模块,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断,第二获取模块,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
可选地,所述唤醒装置包括:接收模块,用于接收所述睡眠检测装置发送的所述睡眠状态;判断模块,用于根据所述睡眠状态判断当前的唤醒模式;启动模块,用于根据所述唤醒模式启动相应的唤醒功能。
可选地,所述唤醒装置还包括:声音传感器,用于检测所述待检测者的声音,还用于将所述声音发送到所述判断模块;所述判断模块还用于根据所述声音,判断当前的启动模式;启动模块还用于根据所述启动模式启动相应的摇晃功能。
本发明提供的睡眠监测方法、装置和智能床,应用在智能床中,所述方法包括:获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。本发明的睡眠监测方法通过待检测者在不同时间段的睡眠参数和SVM训练模型,获取到待检测者在不同时间段的睡眠状态,因此当所述睡眠监测方法应用在智能床中,则使智能床在用户睡觉时可实时监测出用户的睡眠状态,然后使用户能够精确的了解自己的睡眠质量,加强身体健康的管理,因此提高了智能床的智能化和实用性,满足了现代用户的需求。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;
图3是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;
图4是本发明实施例提供的一种睡眠监测装置的结构框图;
图5是本发明实施例提供的一种智能床的结构框图;
图6是本发明实施例提供的一种唤醒装置的结构框图;
图7是本发明实施例提供的一种智能婴儿床的应用场景图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
图1是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;如图1所示,本发明实施例中的睡眠监测方法,应用中智能床中,具体包括如下步骤:
步骤S101,获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数。
步骤S102,对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据。
步骤S103,将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断。
步骤S104,获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
具体地,在本发明中的智能床可以是婴儿床,也可以是普通用户床,还可以是医护床;在智能床的床垫或者枕头中设置信号采集装置,用于采集睡在智能床上的待检测者预设时长的原始睡眠参数,原始睡眠参数包括但不限于呼吸信号和心电信号;由于采集到的原始睡眠参数中包括噪音等干扰,需要对原始睡眠参数进行放大、滤波和降噪等预处理后,得到进行分析的目标数据;将目标数据输入待检测者训练好的SVM模型中进行睡眠状态的判断,根据当前的睡眠参数获取到当前的睡眠状态,其中,睡眠状态包括清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期。
本发明的实施例提供的睡眠监测方法,应用在智能床中,所述方法包括:获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。本发明的睡眠监测方法通过待检测者在不同时间段的睡眠参数和SVM训练模型,获取到待检测者在不同时间段的睡眠状态,因此当所述睡眠监测方法应用在智能床中,则使智能床在用户睡觉时可实时监测出用户的睡眠状态,然后使用户能够精确的了解自己的睡眠质量,加强身体健康的管理,因此提高了智能床的智能化和实用性,满足了现代用户的需求。
在本发明实施例中,对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据,包括:将所述原始睡眠参数进行高通滤波,得到过滤睡眠参数;将所述过滤睡眠参数进行归一化处理,得到目标数据。
在本发明实施例中,所述获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态之后,所述方法还包括:获取对所述待检测者的唤醒指令;根据所述唤醒指令,启动与所述当前时间段的睡眠状态相匹配的唤醒功能。
在本发明实施例中,所述方法还包括:获取所述待检测者在第二预设时间段内的所有睡眠状态;将所述所有睡眠状态发送到终端。
图2是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;图2是图1的步骤S103中涉及的SVM训练模型的具体流程图,所述SVM训练模型包括:
步骤S201,获取所述待检测者的第一预设时间段内的历史睡眠参数。
步骤S202,对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数。
步骤S203,根据所述历史样本参数和GA算法,得到SVM模型的优化参数集。
步骤S204,将所述历史样本参数和所述优化参数集输入到所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
具体地,本实施例是通过获取待检测者的历史睡眠数据对SVM模型进行训练,得出所述待检测者的SVM模型;FCM是一种聚类算法,目的是将历史睡眠参数中提取出的特征向量相似的化为一类,例如呼吸信号归为一类,心跳信号归为一类;将分类完的历史样本参数经过GA算法后得到SVM模型的优化参数集,其中SVM模型的优化参数集包括SVM核函数参数g和惩罚因子c,再将历史样本参数和优化参数集输入SVM模型进行训练,得到所述待检测者的SVM训练模型。
图3是本发明实施例提供的一种睡眠监测方法的流程图;如图3所示,本发明实施例中的睡眠检测方法具体包括如下步骤:
步骤S301,获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数。
步骤S302,对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据。
步骤S303,将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断。
步骤S304,获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
步骤S305,判断是否获取到唤醒指令,当获取到唤醒指令时执行步骤S306,当未获取到唤醒指令时执行步骤S301。
步骤S306,判断当前的睡眠状态是否为深睡状态,若当前的睡眠状态是深睡状态时执行步骤S307,若当前的睡眠状态不是深睡状态时执行步骤S308。
步骤S307,执行预唤醒操作,执行完预唤醒操作后继续执行步骤S301。
步骤S308,执行唤醒操作。
具体地,本实施例是对用户当前的睡眠状态进行监测后,还可以启动相应的唤醒功能,充当闹钟的功能,其中步骤S301到步骤S304的执行过程与上述一致,此处不在赘述;在获取到用户当前的睡眠状态后,如果接收到会用户进行唤醒的指令后判断当前的睡眠状态是否为深睡,如果是深睡状态需要进行预唤醒操作使用户进入非深睡状态,如果是非深睡状态直接进行唤醒操作,由于用户处于深睡状态时直接进行相应的唤醒操作可能对用户产生不良的影响,因此需要将用户从深睡状态预唤醒到非深睡状态后再进行唤醒,其中预唤醒操作和唤醒操作的有所区别,预唤醒可以是枕头或者床垫的晃动,唤醒操作可以是音乐或者语音提醒,根据待检测者的年龄或者喜好进行切换。
图4是本发明实施例提供的一种睡眠监测装置的结构框图;如图4所示,本发明实施例提供的睡眠监测装置包括:
第一获取模块410,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;
预处理模块420,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据;
输入模块430,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;
第二获取模块440,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
在本发明的一个实施例中,所述输入模块包括:历史睡眠参数获取模块,用于获取所述待检测者的第一预设时间段内的历史睡眠参数;FCM聚类模块,用于对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数;历史样本参数输入模块,用于将所述历史样本参数输入所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
在本发明的一个实施例中,所述输入模块还包括:优化参数集模块,用于根据所述历史样本参数和GA算法,得到SVM模型的优化参数集;
在本发明的一个实施例中,所述预处理模块还包括:滤波模块,用于将所述原始睡眠参数进行高通滤波,得到过滤睡眠参数;归一化模块,用于将所述过滤睡眠参数进行归一化处理,得到目标数据。
在本发明的一个实施例中,所述睡眠监测装置还包括:第三获取模块,用于获取对所述待检测者的唤醒指令;唤醒模块,用于根据所述唤醒指令,启动与所述当前时间段的睡眠状态相匹配的唤醒功能。
在本发明的一个实施例中,所述预处理模块还包括:第四获取模块,用于获取所述待检测者在第二预设时间段内的所有睡眠状态;发送模块,用于将所述所有睡眠状态发送到终端。
图5是本发明实施例提供的一种智能床的结构框图,如图5所示,本实施例提供的智能床包括:
信号采集装置510,用于采集待检测者的原始睡眠参数;
睡眠检测装置520,用于根据所述原始睡眠参数,获取所述待检测者的睡眠状态;
唤醒装置530,用于根据所述待检测者的睡眠状态,启动相应的唤醒功能;
在本发明的实施例中,所述睡眠检测装置520包括:第一获取模块,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;预处理模块,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据;输入模块,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;第二获取模块,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
在本发明的实施例中,所述唤醒装置530包括:接收模块,用于接收所述睡眠检测装置发送的所述睡眠状态;判断模块,用于根据所述睡眠状态判断当前的唤醒模式;启动模块,用于根据所述唤醒模式启动相应的唤醒功能。
在本发明的实施例中,所述唤醒装置530还包括:声音传感器,用于检测所述待检测者的声音,还用于将所述声音发送到所述判断模块;所述判断模块还用于根据所述声音,判断当前的启动模式;启动模块还用于根据所述启动模式启动相应的摇晃功能。
图6是本发明实施例提供的一种唤醒装置的结构框图,在智能床床体底部设置有陀螺仪传感器,所示陀螺仪根据侦测所示床体的角度变化量来调节床体晃动幅度,达到唤醒待检测者的目的或者安抚哭闹的。
图7是本发明实施例提供的一种智能婴儿床的应用场景图,本发明实施例的智能婴儿床具有以下功能:1、智能床垫,实现体温、呼吸、睡眠、心率等多种检测并生成报告,帮助父母了解每天宝宝身体情况;2.语音设置:包含睡眠音乐、故事、歌曲,帮助哄睡;3、自动摇篮,实现父母轻松带娃。在外观上:1、适用于3岁以内的宝宝;2、头部外围采用隔音材料达到降噪目的;3、头部固定装置保护1岁以内小孩颈椎;4、宽敞空间让宝宝充分活动;4、外壳采用柔软材质,采用圆弧形状,不易割伤宝宝;5、两边镂空设置可以让1岁以内宝宝看到外面世界,拓宽视野;5、定型枕头,保护头骨健康发育,防止偏头;6、防护侧枕,稳定宝宝位置,防止左右侧移,自由调整侧枕宽度;7、乳胶床垫,柔软、高弹性,高透气,良好支撑性能;智能摇床:用户通过手机APP开启床体轻摇模式,床体底部陀螺仪传感器根据角度变化量自行调节床体晃动幅度,婴儿睡着则停止,床体内部嵌有声音传感器,若检测到婴儿啼哭,则自行启动摇动模式。智能唤醒:用户通过APP预先设定婴儿睡眠时间,根据床体内部装的传感器采集数据判别婴儿睡眠状态,通过调节床体实现切换婴儿至浅睡眠状态,然后实现唤醒;例如需要在12点叫醒宝宝,用户在手机端输入12点,后天则自动判断11.30以后开始进入预唤醒模式,进入预唤醒模式,床垫收集呼吸频率、心跳以及睡眠时间等数据,判断当前是否是深睡状态,若不是,则直到11.50通过轻音乐慢慢唤醒婴儿,若是深睡状态,则婴儿床开始摇动,使婴儿由深睡变为浅睡状态,再通过轻音乐慢慢唤醒婴儿;因为浅睡状态唤醒对婴儿是最健康的方式。智能哄睡:床两边带有语音孔,用户通过APP选择音乐,开始播放,可自动设定时间。
本发明提供的睡眠监测方法、装置和智能床,应用在智能床中,所述方法包括:获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。本发明的睡眠监测方法通过待检测者在不同时间段的睡眠参数和SVM训练模型,获取到待检测者在不同时间段的睡眠状态,因此当所述睡眠监测方法应用在智能床中,则使智能床在用户睡觉时可实时监测出用户的睡眠状态,然后使用户能够精确的了解自己的睡眠质量,加强身体健康的管理,因此提高了智能床的智能化和实用性,满足了现代用户的需求。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种睡眠监测方法,其特征在于,应用在智能床中,所述方法包括:
获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;
对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据;
将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;
获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待检测者的SVM训练模型包括:
获取所述待检测者的第一预设时间段内的历史睡眠参数;
对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数;
将所述历史样本参数输入所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在对所述历史睡眠参数进行FCM聚类,得到历史样本参数之后,在将所述历史样本参数输入所述SVM模型之前,所述方法还包括:
根据所述历史样本参数和GA算法,得到SVM模型的优化参数集;
将所述历史样本参数输入所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型,包括:
将所述历史样本参数和所述优化参数集输入到所述SVM模型,得到所述待检测者的SVM训练模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述原始睡眠参数进行预处理,得到目标数据,包括:
将所述原始睡眠参数进行高通滤波,得到过滤睡眠参数;
将所述过滤睡眠参数进行归一化处理,得到目标数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态之后,所述方法还包括:
获取对所述待检测者的唤醒指令;
根据所述唤醒指令,启动与所述当前时间段的睡眠状态相匹配的唤醒功能。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述待检测者在第二预设时间段内的所有睡眠状态;
将所述所有睡眠状态发送到终端。
7.一种睡眠监测装置,其特征在于,应用在智能床中,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;
预处理模块,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据;
输入模块,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;
第二获取模块,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
8.一种智能床,其特征在于,所述智能床包括:
信号采集装置,用于采集待检测者的原始睡眠参数;
睡眠检测装置,用于根据所述原始睡眠参数,获取所述待检测者的睡眠状态;
唤醒装置,用于根据所述待检测者的睡眠状态,启动相应的唤醒功能;
所述睡眠检测装置包括:
第一获取模块,用于获取待检测者在当前时间段内的原始睡眠参数;
预处理模块,用于对所述睡眠参数进行预处理,得到目标数据;
输入模块,用于将所述目标数据输入待检测者的SVM训练模型中进行判断;
第二获取模块,用于获取到所述待检测者在当前时间段内的睡眠状态。
9.根据权利要求8所述的智能床,其特征在于,所述唤醒装置包括:
接收模块,用于接收所述睡眠检测装置发送的所述睡眠状态;
判断模块,用于根据所述睡眠状态判断当前的唤醒模式;
启动模块,用于根据所述唤醒模式启动相应的唤醒功能。
10.根据权利要求9所述的智能床,其特征在于,所述唤醒装置还包括:
声音传感器,用于检测所述待检测者的声音,还用于将所述声音发送到所述判断模块;
所述判断模块还用于根据所述声音,判断当前的启动模式;
启动模块还用于根据所述启动模式启动相应的摇晃功能。
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