CN110974195A - 调整睡眠环境的方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及智能家居技术领域，具体涉及一种调整睡眠环境的方法、装置及存储介质，用于解决相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。所述调整睡眠环境的方法包括：获取人体处于睡眠状态时的微动信号；将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
Description
技术领域
本公开涉及智能家居技术领域，特别地涉及一种调整睡眠环境的方法、装置及存储介质。
背景技术
目前，随着人们生活水平的提高，生活节奏越来越快，睡眠问题日趋严重。睡眠长期紊乱不仅会降低生活质量，影响个人的工作生活，还会引发诸如心血管病、抑郁症等疾病，甚至危及生命。因此，睡眠质量的提高成为人们关注愈来愈多的问题。
发明内容
本公开提供一种调整睡眠环境的方法、装置及存储介质，以解决相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。
为实现上述目的，本公开实施例的第一方面，提供一种调整睡眠环境的方法，所述方法包括：
获取人体处于睡眠状态时的微动信号；
将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；
根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
可选地，获取人体处于睡眠状态时的微动信号，包括：
接收毫米波反馈信号，所述毫米波反馈信号为毫米波雷达发射的毫米波检测信号经过人体反馈时得到；
从所述毫米波反馈信号中提取人体处于睡眠状态时的微动信号。
可选地，所述睡眠质量评价模型为采用ID3算法的决策树模型；
将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠质量等级，包括：
将所述微动信号转化为待检测离散数据；
将所述待检测数据输入所述决策树模型中，以输出所述人体的当前睡眠质量等级。
可选地，所述人体微动信号包括人体姿态变化信号、呼吸信号以及心跳信号；将所述微动信号转化为待检测离散数据，包括：
选取单位时间，将所述人体姿态变化信号、所述呼吸信号以及所述心跳信号转化为包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的待检测离散数据。
可选地，还包括：
收集包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的训练数据；
利用所述训练数据训练决策树模型，以获得训练后的睡眠质量评价模型。
可选地，还包括：
搜集所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数；
根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，包括：
当所述人体的当前睡眠质量等级不是所述最高睡眠等级时，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致。
可选地，所述历史环境参数包括温度参数、光照参数与湿度参数：
通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致，包括：
通过控制空调设备、照明设备以及加湿设备调整所述人体所处的所述温度参数、光照参数与湿度参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致。
本公开实施例的第二方面，提供一种调整睡眠环境的装置，包括：
获取模块，被配置为获取人体处于睡眠状态时的微动信号；
评价模块，被配置为将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；
调整模块，被配置为根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供一种调整睡眠环境的装置，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
采用上述技术方案，至少能够达到如下技术效果：
本公开通过将获取人体的微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，所述睡眠质量评价模型可以根据睡眠质量评价模型输出所述人体的当前睡眠等级，进而可以根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，解决了相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是本公开一示例性实施例示出的一种调整睡眠环境的方法流程图。
图2是本公开一示例性实施例示出的另一种调整睡眠环境的方法流程图。
图3是本公开一示例性实施例示出的睡眠等级评价的流程图。
图4是本公开一示例性实施例示出的决策树模型评价睡眠等级评价的示意图。
图5是本公开一示例性实施例示出的一种调整睡眠环境的装置框图。
图6是本公开一示例性实施例示出的另一种调整睡眠环境的装置框图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本公开的实施方式，借此对本公开如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本公开的保护范围之内。
实施例一
图1是本公开一示例性实施例示出的一种调整睡眠环境的方法流程图，以解决相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。如图1所示，该调整睡眠环境的方法包括：
S11，获取人体处于睡眠状态时的微动信号。
S12，将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级。
S13，根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
在步骤S11中，人体处于睡眠状态时的微动信号可以通过以下方式获得：利用毫米波雷达发射单频连续波，即毫米波探测信号，所述毫米波检测信号经过人体反馈一个毫米波反馈信号，在接收所述毫米波反馈信号后，从所述毫米波反馈信号中提取人体处于睡眠状态时的微动信号。
其中，可以通过以下方式从所述毫米波反馈信号中提取人体处于睡眠状态时的微动信号：利用正交相位检波的方式，就是选择人体姿态变化信号、人体呼吸信号和心跳信号所在频段的波长与频率，得到包含的人体微动信号即多普勒特征。人体姿态变化信号可以表征睡眠中的人体翻身或者其它肢体部分等微动作。其中，正交相位检波，采用两个互为90度方向的同步载波信号进行同步检波，检出载波两方向上携带的信息。需要说明的是，由于人体姿态变化信号、人体呼吸信号和心跳信号是能够反映人体睡眠质量的两个关键参数，因此，这里阐述了这两个参数。当然，在其它的实施例中，也可以是其它能够人体睡眠质量的参数。
在获取人体处于睡眠状态时的微动信号后，执行步骤S12，将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级。所述睡眠质量评价模型为采用ID3算法的决策树模型，在将所述微动信号输入训练后的决策树模型中时，需要将所述微动信号转化为待检测离散数据。
本公开选取所述微动信号中的人体姿态变化信号、呼吸信号以及心跳信号，选取单位时间，将所述人体姿态变化信号、所述呼吸信号以及所述心跳信号抽样成包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的待检测离散数据。然后，将所述待检测数据输入训练后的所述决策树模型中，以输出所述人体的当前睡眠质量等级。所述睡眠质量等级可以根据用户需求进行分级，比如分成以下两种等级：优良等级，表示睡眠质量良好；差等级，表示睡眠质量不好；优良等级大于优良等级。
可选地，所述睡眠质量评价模型需要通过以下训练方式获得：首先，需要收集包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的训练数据；然后，将所述训练数据投入到待训练的决策树模型中进行训练，通过大量数据的训练，既可以获得训练后的睡眠质量评价模型。
由于决策树算法在根据该算法模型训练离散型数据时，通过将连续的数据划分数据段，转化为离散的数据类型，每一段数据对应不同的睡眠效果的分类标签，这种算法睡眠等级评价领域不同于的别的算法(比如BP神经网络算法)，该方法在处理数据训练模型的时候速度快，准确率比较高。
在所述睡眠质量评价模型输出所述人体的当前睡眠等级后，执行步骤S13，根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。其中，所述睡眠环境参数可以包括温度参数、光照参数与湿度参数，对应地，所述家电设备可以包括空调设备、照明设备和加湿设备。所述温度参数可以通过向空调设备发送遥控指令，以使所述空调设备运作调节当前的环境温度。所述光照参数可以通过向照明设备发送遥控指令，以使所照明设备运作调节当前环境的光照强度。所述湿度参数可以通过向加湿设备发送遥控指令，以使所述加湿设备运作调节当前的环境湿度。
可选地，在通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数之前，需要确认所述人体是否处于最高睡眠等级，如果是，则无需控制家电设备，只需维持家电设备当前的工作状态即可。如果确认所述人体不是处于最高睡眠等级，则需要通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
可选地，调整后的参数可以通过以下方式获得，搜集所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数，当所述人体的当前睡眠质量等级不是所述最高睡眠等级时，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致。
本公开通过将获取人体的微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，所述睡眠质量评价模型可以根据睡眠质量评价模型输出所述人体的当前睡眠等级，进而可以根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，解决了相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。
值得说明的是，对于图1所示的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本公开所必须的。
实施例二
图2是本公开一示例性实施例示出的另一种调整睡眠环境的方法流程图，图3是本公开一示例性实施例示出的睡眠等级评价的流程图，以解决相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。如图2和图3所示，该方调整睡眠环境的法可以包括以下步骤：
首先，利用毫米波雷达进行人体的识别与定位，由于人体与周围静止环境产生的微多普勒频谱频率上的差别，从而提取到人体产生的心跳、呼吸微动生命特征信号。
接着，如图2和图3所示，在人体微动信号探测中，利用毫米波雷达探测技术和机器学习算法对人体睡眠质量评测。针对采集到的毫米雷达波，采用单频连续波结合正交相位检波的方式获取其微多普勒特征，将采集到的时域回波通过短时傅里叶分析方法得到微多普勒频谱。
基于睡眠等级为测试范围的实际情况，以及决策树分类器处理数据速度快、效率高的优点，在得到的时-频域波形中，选取合适的单位时间，采集对应的呼吸以及心跳的频率，将连续的信号数据转化到离散的测试数据，将离散的单位时间-频率数据作为测试样本。本实施例中数据分类选用的模型为决策树分类器，将选取的时间-频率离散的测试数据进行训练，依据信息增益最大化的原则，得到一个最优的决策树。从而测试样本中的微动生命信号可以对应一个睡眠数据区间，得到相应的睡眠等级。
本次发明中运用到决策树模型的输入因素有：人体翻身等微动作、检测到的呼吸速率、心跳速率，根据这三个相关的因素，对采集到的不同的人相同时间点，或者是相同人不同时间点的睡眠数据进行学习训练，得到相应的睡眠的等级，如
图4所示：其中假设睡眠等级A<睡眠等级B<睡眠等级C。当然，睡眠等级判定过程中的睡眠因素可以有多个，根据可以采集到的样本参数决定，都可以用到本次的训练模型中。
由于相关技术中，的睡眠监测方法主要以传感器感知技术为主，由于其受外界因素干扰较为严重，准确性较低；而本公开基于毫米波雷达能够在不接触人体的情况下，探测到人体心跳呼吸等微弱的生命特征信息，且不受外界因素的干扰，探测视角广、精度高的优点，选取毫米波雷达获取人体微多普勒频谱，即采用毫米波雷达对人体呼吸、心跳微弱生命特征信号的采集，来判断人体睡眠深度等级，进而可以通过人体的睡眠质量数据，来进行睡眠环境的自适应优化控制，保证人体的健康生活状态，解决了相关技术中睡眠质量检测准确性较低的问题。其中，采用波雷达采集数据不侵犯用户的隐私，不干扰人体动作。
另外，本公开选取了使用ID3算法的决策树模型进行呼吸、心跳数据的评测，根据该算法模型训练离散型数据时，处理数据速快，准确率比较高。
实施例三
图5是本公开一示例性实施例示出的一种调整睡眠环境的装置框图，以解决相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。如图5所示，所述调整睡眠环境的装置300包括：
获取模块310，被配置为获取人体处于睡眠状态时的微动信号；
评价模块320，被配置为将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；
调整模块330，被配置为根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
本公开还提供了调整睡眠环境的装置的另一种优选的实施例，在本实施例中，调整睡眠环境的装置包括：处理器，其中，所述处理器用于执行存储在存储器中的以下程序模块：获取模块，被配置为获取人体处于睡眠状态时的微动信号；评价模块，被配置为将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；调整模块，被配置为根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
本公开通过将获取人体的微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，所述睡眠质量评价模型可以根据睡眠质量评价模型输出所述人体的当前睡眠等级，进而可以根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，解决了相关技术中如何提高用户睡眠质量的技术问题。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实施例四
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项可选实施例所述的方法步骤。
其中，在所述处理器上运行的计算机程序被执行时所实现的方法可参照本公开调整睡眠环境的方法的具体实施例，此处不再赘述。
所述处理器可以是一种集成电路芯片，具有信息处理能力。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等。
实施例五
本公开还提供一种调整睡眠环境的装置，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述任一项可选实施例所述的方法步骤。
图6是根据一示例性实施例示出的一种调整睡眠环境的装置400的框图。如图6所示，该装置400可以包括：处理器401，存储器402，多媒体组件403，输入/输出(I/O)接口404，以及通信组件405。
其中，处理器401用于控制该装置400的整体操作，以完成上述调整睡眠环境的方法中的全部或部分步骤。存储器402用于存储各种类型的数据以支持在该装置400的操作，这些数据例如可以包括用于在该装置400上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器402可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件403可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器402或通过通信组件405发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口404为处理器401和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件405用于该装置400与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件405可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，装置400可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述调整睡眠环境的方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，例如包括程序指令的存储器402，上述程序指令可由装置400的处理器401执行以完成上述调整睡眠环境的方法。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种调整睡眠环境的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取人体处于睡眠状态时的微动信号；
将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；
根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取人体处于睡眠状态时的微动信号，包括：
接收毫米波反馈信号，所述毫米波反馈信号为毫米波雷达发射的毫米波检测信号经过人体反馈时得到；
从所述毫米波反馈信号中提取人体处于睡眠状态时的微动信号。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述睡眠质量评价模型为采用ID3算法的决策树模型；
将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠质量等级，包括：
将所述微动信号转化为待检测离散数据；
将所述待检测数据输入所述决策树模型中，以输出所述人体的当前睡眠质量等级。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人体微动信号包括人体姿态变化信号、呼吸信号以及心跳信号；将所述微动信号转化为待检测离散数据，包括：
选取单位时间，将所述人体姿态变化信号、所述呼吸信号以及所述心跳信号转化为包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的待检测离散数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
收集包含有人体姿态变化速率、呼吸速率以及心跳速率的训练数据；
利用所述训练数据训练决策树模型，以获得训练后的睡眠质量评价模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
搜集所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数；
根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，包括：
当所述人体的当前睡眠质量等级不是所述最高睡眠等级时，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述历史环境参数包括温度参数、光照参数与湿度参数：
通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致，包括：
通过控制空调设备、照明设备以及加湿设备调整所述人体所处的所述温度参数、光照参数与湿度参数，以使所述调整所述人体所处的睡眠环境参数与所述人体处于最高睡眠等级时的历史环境参数一致。
8.一种调整睡眠环境的装置，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取人体处于睡眠状态时的微动信号；
评价模块，被配置为将所述微动信号输入训练后的睡眠质量评价模型中，以输出所述人体的当前睡眠等级；
调整模块，被配置为根据所述人体的当前睡眠等级，通过控制家电设备调整所述人体所处的睡眠环境参数。
9.一种调整睡眠环境的装置，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；以及
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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|---|---|---|---|
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