CN111227791A - 一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置，通过在预设睡眠监控时间段内持续获取被监控对象睡眠房间内的声音信息及图像信息；对声音和图像信息进行分析识别，获取有关被监控对象的声音和图像信息；根据被监控对象的声音和图像信息获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数；根据特征参数分析监控对象的睡眠质量，并将该结果传输给监控对象，实现监控、分析被监控对象的睡眠状态和/或睡眠质量和/或身体健康状况，并直观的向被监控对象进行展示，有助被监控对象调整和/或改善自己的睡眠状态和/或睡眠质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种监控方法及睡眠监控装置，具体涉及一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置。
背景技术
睡眠对于人体来说起着至关重要的作用，人一生中大约有1/3的时间在睡眠中度过，睡眠健康出现问题会导致许多不量后果，如头痛、焦虑、免疫力下降等，现有技术中的睡眠监测设备，从睡眠床垫到智能手环，虽然可以对睡眠过程进行监测，但仍不能全面、直观地向用户展示自己的睡眠质量以及与睡眠质量相关的身体健康状况，也不能针对性的给用户提供调整、改善睡眠质量的建议。
发明内容
鉴于此，本发明提供一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置，通过采集被监控对象睡眠房间内的声音以及肢体姿态信息并对其进行识别，通过建立睡眠质量模型来分析睡眠质量，在此基础上分析身体健康状况，并针对性的提出健康保养建议，直观地展示给用户，便于引起用户对睡眠质量的关注与重视，具体的，
一种睡眠质量监控方法，包括如下步骤：
S1：在预设睡眠监控时间段内持续获取被监控对象睡眠房间内的声音信息及肢体姿态信息；
S2：对声音和图像信息进行分析识别，获取有关被监控对象的声音和肢体姿态信息；
S3：根据被监控对象的声音和肢体姿态信息获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数；
S4：根据特征参数分析监控对象的睡眠质量，并将该结果传输给监控对象。
优选的，步骤S4中，根据特征参数分析被监控对象的睡眠质量的方法为：根据特征参数建立被监控对象的睡眠模型并绘制预设睡眠时间段的睡眠曲线，将睡眠曲线与设定的睡眠曲线进行对比得知被监控对象的睡眠质量。
优选的，步骤S4中，还包括基于影响被监控对象睡眠状态的特征参数以及睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，针对用户身体健康状况匹配对应的健康保养建议，并将该健康保养建议传输给监控对象。
优选的，步骤S1中，声音信息包括产生在被监控对象睡眠房间内的呼吸声、鼾声、起夜动作声以及说话声；肢体姿态信息包括被监控对象睡眠房间内的肢体姿态信息。
优选的，步骤S1中，分析识别声音信息的内容包括声音的音色和/或音调和/或音响；肢体动作识别内容包括监控对象的肢体动作方式。
优选的，步骤S3中，特征参数包括呼吸频率、打鼾频率、翻身动作次数以及起夜动作次数。
优选的，步骤S2中，识别声音信息的方式为：基于神经网络算法对所获取的声音信息进行大数据训练来进行识别。
优选的，步骤S2中，识别被监控对象的肢体动作方式的方式为：基于信道状态信息对被监控对象的肢体动作方式进行识别。
本发明还提供一种睡眠监控装置，采用本发明提供的方法。
优选的，一种睡眠监控装置包括语音采集模块、图像采集模块、信息处理模块以及显示模块，其中，
语音采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的声音信息；
姿态采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的肢体动作信息；
信息处理模块，用于识别监控对象的声音信息、图像信息，获取有关被监控对象睡眠状态的特征信息，分析监控对象的睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，并针对监控对象身体健康状况匹配对应的健康保养建议。
显示模块，用于向被监控对象展示的睡眠质量分析结果、身体健康状况以及健康保养建议。
优选的，睡眠监控装置根据环境光照以及被监控对象的肢体动作自动调节显示模块亮度。
本发明提供一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置，采用语音采集模块和姿态采集模块来采集用户睡眠时的声音以及肢体姿态信息，利用信息处理模块识别声音以及肢体姿态信息，并建立睡眠质量评估模型，分析用户的睡眠质量，分析用户的身体健康状况，匹配对应的健康保养建议，再通过显示模块将其直观地展示给用户，引起用户对睡眠质量的关注与重视，解决现有技术中不能直观地将用户睡眠相关数据展示给用户的问题。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，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1控制流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。
虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员以使得本发明所属技术领域的技术人员能够容易实施。正如本发明所属技术领域的技术人员能够容易理解，将在后面描述的实施例在不脱离本发明的概念和范围的基础上可变形为多种形式。在附图中尽量将相同或相似的部分用相同的附图标记表示。
在此使用的专业术语只是用来说明特定实施例而提供的，并不是用来限制本发明。在此使用的单数形式在没有表示明确的相反含义的情况下也包含复数形式。在说明书中使用的“包含”的具体化了特定的特性、领域、常数、步骤、动作、要素及/或成分，并不排除其他特定的特性、领域、常数、步骤、动作、要素、成分及/或组的存在或附加。
将下面使用的技术用语及科学用语包括在内的所有用语具有与本发明所属技术领域的技术人员一般理解的含义相同的含义。在词典中所定义的用语被补充解释为与相关技术文献和当前公开的内容相符的含义，在没有定义的情况下，不能被解释为具有非常正式的含义。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供一种睡眠质量监测方法，通过睡眠监控装置实现在预设的睡眠时间内监测并直观地反馈给被监控对象的睡眠质量，引起监控对象对睡眠质量的关注，具体的，该方法包括如下步骤：
S1：在预设睡眠监控时间段内持续获取被监控对象睡眠房间内的声音信息及人体姿态信息。
预设睡眠监控时间段是指监控对象处于睡眠状态的时间段，该预设睡眠监控时间段可由监控对象自行设置，或由实施监控功能的***和/或装置预设。
优选的，声音信息包括产生在被监控对象睡眠房间内的呼吸声、鼾声、起夜动作声以及说话声；人体姿态信息包括被监控对象的肢体姿态信息。
优选的，声音的获取方式为：由语音模块来采集监控对象房间内的声音，并将该声音传输给信息处理模块。
优选的，人体姿态信息的获取方式包括基于视觉图像和/或基于人体姿态传感器和/或基于无线网络获取人体姿态信息，其中，基于视觉图像获取人体姿态信息是由图像模块来采集监控对象房间内的图像，并将该图像传输给信息处理模块。优选，图像模块包括摄像头，进一步优选的，摄像头优选为双目摄像头，能够更对监控对象房间内的图像进行追踪，根据所获得的图像能识别出更准确的信息。
基于人体姿态传感器获取人体姿态信息是指被监控对象随身穿戴可采集人体运动数据信息的微型传感器，并将人体与传感器之间的距离变化转变为信号相变以此获得人体姿态信息。
基于无线网络获取人体姿态信息是指基于无线网络刻画感知环境来获取人体姿态信息，其中，基于无线网络刻画感知环境的感知依据包括接受信号强度指示(RSSI)和信道状态信息(CSI)。
信道状态信息(CSI)在无线通信领域是指通信链路的信道属性，它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射,环境衰弱,距离衰减等信息，信道状态信息(CSI)可以使通信***适应当前的信道条件，在多天线***中为高可靠性高速率的通信提供了保障。信道状态信息(CSI)反映的是无线链路物理层信道频率响应，包含幅度和相位双重信息，其时间分辨率为多径信号簇尺度，在WIFI***中，信道状态信息(CSI)的分辨率深入到子载波尺度，因此，信道状态信息(CSI)相比于接受信号强度指示(RSSI)具有更高的维度，粒度更细，鲁棒性和稳定性更高。因此，本实施例中优选通过信道状态信息(CSI)获取人体姿态信息。
优选的，在步骤S1实施前中还包括获取被监控对象生理基本信息和睡眠环境光照信息，其中，被监控对象生理基本信息包括年龄、性别、身高以及体重，可由被监控对象自行上传生理基本信息，再储存到存储模块中；睡眠环境光照信息可由光线传感器检测，再将检测到的结果存储到存储模块中。
S2：对声音和人体姿态信息进行分析识别，获取有关被监控对象的声音和人体动作信息。
声音识别是在信息处理模块中进行的，该信息处理模块可基于神经网络算法对所采集的声音进行大数据训练来进行识别。优选的，在对声音进行识别前需要对所采集的所有声音实施去噪处理，以便消除没有识别意义的噪音。
优选的，识别声音信息的内容包括声音的音色和/或音调和/或音响。基于声音识别可得知声音的种类，其包括呼吸声、鼾声以及说话声，进一步的，也可得知监控对象发出声音的时间与次数。
进一步优选的，声音识别还包括声纹识别，通过声纹识别可得知发出声音的对象，进一步可知声音是否由被监控对象发出的，以便将被监控对象发出的声音与其他对象发出的声音进行区别。
人体动作识别是在信息处理模块中进行的，信息处理模块基于信道状态信息(CSI)对被监控对象的人体动作进行识别，该种识别方法的识别过程包括：数据预处理，基于自适应加权融合算法以及局部异常因子算法获取到最能表征人体行为的信道状态信息(CSI)数据；提取行为识别过程中的特征信息，基于离散小波变换提取不同尺度的小波能量和小波能量差这两种特征，以解决人体的位置变化和人体行为差异问；人体动作识别，基于行为识别过程中的特征信息以及人工智能学习算法对人体动作进行识别。
经过人体动作识别可得知被监控对象的动作方式、进行动作的时间以及动作次数，其中，动作方式包括翻身和起夜。
优选的，信息处理模块在完成声音信息和人体动作识别后将识别的结果保存在存储模块中。
S3：根据被监控对象的声音和肢体动作信息获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数。
信息处理模块基于声音识别和人体动作识别的结果，进一步确定影响睡眠状态的特征参数。
优选的，影响睡眠状态的特征参数包括呼吸频率、打鼾频率、翻身动作次数以及起夜动作次数。
S4：根据特征参数分析监控对象的睡眠质量，并将该结果传输给监控对象。
优选的，步骤S4中，根据特征参数分析被监控对象的睡眠质量的方法为：根据特征参数建立被监控对象的睡眠模型并绘制预设睡眠时间段的睡眠状态曲线，将睡眠状态曲线与设定的睡眠状态曲线进行对比得知被监控对象的睡眠质量。
基于影响睡眠状态的特征参数，建立被监控对象的睡眠信息数据库，并在此基础上建立被监控对象的睡眠模型，分析被监控对象的睡眠状态，并根据被监控对象在不同睡眠时间段的睡眠状态分布情况绘制对应的睡眠状态曲线。优选的，睡眠模型可根据睡眠信息数据库中信息的增加进行周期性更新。
优选的，基于被监控对象的睡眠模型分析被监控对象的睡眠状态的方式为：基于模糊逻辑理论设计相应隶属度函数来分析被监控对象的睡眠状态，睡眠状态包括清醒状态、浅度睡眠状态以及深度睡眠状态。
优选的，设定的睡眠状态曲线可以是被监控对象根据自身睡眠情况自定义的，也可以是依据医学标准制定的。
本实施例还可以进一步优选的，根据被监控对象的生理基础信息、睡眠环境光照信息以及被监控对象的睡眠状态分析被监控对象的睡眠质量。
根据被监控对象在不同睡眠时间段的睡眠状态分布情况，并结合生理基础信息以及睡眠环境光照信息对睡眠质量进行评判打分，再将睡眠质量的评判打分结果与预先设定的睡眠质量评分***进行对比得知被监控对象的睡眠质量好坏，其中，预先设定的睡眠质量评分***可以是被监控对象根据自身睡眠情况自定义的，也可以是依据医学标准制定的。
优选的，向被监控对象展示的内容包括睡眠状态曲线，睡眠质量评估结果，影响睡眠状态的特征及其对应特征参数数值。
优选的，步骤S4中，还包括基于影响被监控对象睡眠状态的特征参数以及睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，针对用户身体健康状况匹配对应的健康保养建议，并将该健康保养建议传输给监控对象。
将睡眠状态的特征参数、睡眠质量与医学信息进行关联，并评判出被监控对象的身体健康状况，并针对被监控对象的身体健康状况在数据库或服务器上匹配出对应的健康保养建议，以便被监控对象能够根据该建议去调整、改善自己的睡眠状态、睡眠质量以及身体健康状况。
由于睡眠特征参数、睡眠质量与睡眠疾病相关联，因此，通过分析被监控对象的睡眠特征参数、睡眠质量可分析被监控对象是否存在某方面的睡眠疾病，具体的，如磨牙这一特征可用于分析磨牙症；翻身动作次数(腿部动作次数)可用于分析多动腿综合征；睡眠时间长短以及睡眠状态可用于分析嗜眠症、周期性嗜睡；呼吸的频率可用于分析睡眠呼吸暂停症。进一步地，也可提示被监控对象通过手机移动端向睡眠监控装置反馈自己在白天的身体状态、精神状态，有助于对被监控对象的身体健康状况进行更深入的分析。
本实施例中，还可对据被监控对象以外人员的睡眠特征参数进行获取、分析以及展示，以便被监控对象意识到自己的睡眠状态、睡眠质量对其他人员的影响，加强被监控对象对调整和/或改善自己睡眠状态、睡眠质量的意识。
进一步的，若检测出被监控对象的睡眠状态和/或睡眠质量和/或身体健康状况较差，也可向被监控对象发出提醒信息，以便引起被监控对象的关注并进行调整和/或改善。发出提醒信息的方式包括屏幕显示、语音播报以及短信息提示。
本实施例提供的一种睡眠质量监测方法，通过采集被监控对象睡眠房间内的声音以及肢体姿态信息并对其进行识别，通过建立睡眠质量模型来分析睡眠质量，在此基础上分析身体健康状况，并针对性的提出健康保养建议，直观地展示给用户，便于引起被监控对象对睡眠质量的关注与重视，帮助被监控对象调整和/或改善睡眠状态和/或睡眠质量和/或身体健康状况。
实施例2：
本实施例提供一种睡眠监控装置，采用实施例1提供的方法。
优选的，本实施例中的睡眠监控装置包括语音采集模块、姿态采集模块、信息处理模块以及显示模块，其中，
语音采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的声音信息；
姿态采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的肢体姿态信息，优选的，姿态采集模块为WIFI模块；
信息处理模块，用于识别监控对象的声音信息、肢体姿态信息，获取有关被监控对象睡眠状态的特征信息，分析监控对象的睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，并针对监控对象身体健康状况匹配对应的健康保养建议。
显示模块，用于向被监控对象展示的睡眠质量分析结果、身体健康状况以及健康保养建议。
优选的，睡眠监控装置还包括光照传感器，用于检测被监控对象的睡眠环境光照。
优选的，睡眠监控装置还包括存储模块，用于存储被监控对象的生理基础信息、睡眠环境光照信息、声音信息和肢体姿态信息识别结果、睡眠状态和/或睡眠质量分析结果以及身体健康状况。
优选的，睡眠监控装置还包括控制模块，用于控制其它模块执行各自的功能。
优选的，本实施例中的睡眠监控装置根据睡眠环境光照以及被监控对象的肢体动作自动调节亮度，如在夜晚，若睡眠监控装置检测出被监控对象有起夜动作，则控制模块控制显示模块的屏幕亮起，为被监控对象提供光亮，防止其发生磕碰受伤。
优选的，显示模块可为光吸收性好的画屏或水墨屏，防止其在夜晚的显示光亮强度过大对被监控对象的眼睛造成刺激。
进一步优选的，显示模块也可被设定在不同的时间段显示不同的内容，如在早晨显示被监控对象在夜晚的睡眠状态曲线，睡眠质量评估结果，影响睡眠状态的特征及其对应特征参数数值；在中午显示被监控对象午睡时的睡眠状态曲线，睡眠质量评估结果，影响睡眠状态的特征及其对应特征参数数值；下午显示天气和/或空气指数，其中，天气和/或空气指数是WiFi模块通过连接网络服务器获取到的；在夜晚被监控对象睡眠过程中，显示模块关闭，不显示任何内容。
本实施例提供一种睡眠监控装置，能够监控、分析被监控对象的睡眠状态和/或睡眠质量和/或身体健康状况，并直观的向被监控对象进行展示，有助被监控对象调整和/或改善自己的睡眠状态和/或睡眠质量。
综上，本发明提供一种睡眠质量监控方法及睡眠监控装置，通过在预设睡眠监控时间段内持续获取被监控对象睡眠房间内的声音信息及图像信息；对所述声音和图像信息进行分析识别，获取有关被监控对象的声音和图像信息；根据所述被监控对象的声音和图像信息获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数；根据特征参数分析监控对象的睡眠质量，并将该结果传输给监控对象，实现监控、分析被监控对象的睡眠状态和/或睡眠质量和/或身体健康状况，并直观的向被监控对象进行展示，有助被监控对象调整和/或改善自己的睡眠状态和/或睡眠质量。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (11)
1.一种睡眠质量监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：在预设睡眠监控时间段内持续获取被监控对象睡眠房间内的声音信息及肢体姿态信息；
S2：对所述声音和肢体姿态信息进行分析识别，获取有关被监控对象的声音和肢体姿态信息；
S3：根据所述被监控对象的声音和肢体姿态信息获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数；
S4：根据特征参数分析监控对象的睡眠质量，并将该结果传输给监控对象。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据所述特征参数分析被监控对象的睡眠质量的方法为：根据所述特征参数建立被监控对象的睡眠模型并绘制预设睡眠时间段的睡眠曲线，将所述睡眠曲线与设定的睡眠曲线进行对比得知被监控对象的睡眠质量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，还包括基于影响被监控对象睡眠状态的特征参数以及睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，针对用户身体健康状况匹配对应的健康保养建议，并将该健康保养建议传输给监控对象。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述声音信息包括产生在被监控对象睡眠房间内的呼吸声、鼾声、起夜动作声以及说话声；所述肢体姿态信息包括被监控对象睡眠房间内的肢体姿态信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述分析识别声音信息的内容包括声音的音色和/或音调和/或音响；所述肢体姿态信息识别内容包括监控对象的肢体动作方式。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述特征参数包括呼吸频率、打鼾频率、翻身动作次数以及起夜动作次数。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，识别所述声音信息的方式为：基于神经网络算法对所获取的声音信息进行大数据训练来进行识别。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，识别被监控对象的肢体动作方式的方式为：基于信道状态信息对被监控对象的肢体动作方式进行识别。
9.一种睡眠监控装置，其特征在于，其采用权利要求1-8任一所述的方法。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置包括语音采集模块、图像采集模块、信息处理模块以及显示模块，其中，
语音采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的声音信息；
姿态采集模块，用于采集监控对象睡眠房间内的肢体姿态信息；
信息处理模块，用于识别监控对象的声音信息、肢体动作方式，获取有关被监控对象睡眠状态的特征参数信息，分析监控对象的睡眠质量，分析监控对象的身体健康状况，并针对监控对象身体健康状况匹配对应的健康保养建议。
显示模块，用于向被监控对象展示的睡眠质量分析结果、身体健康状况以及健康保养建议。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述睡眠监控装置根据环境光照以及被监控对象的肢体动作自动调节显示模块亮度。
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