CN112206395A - 一种联动场景的设置方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请适用于智能家居的技术领域，提供了一种联动场景的设置方法及装置，所述方法包括：获取用户在预设时长内的睡眠信息；将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型；根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。上述方案，通过睡眠信息识别睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。

Description

一种联动场景的设置方法及装置
技术领域
本申请属于智能家居的技术领域，尤其涉及一种联动场景的设置方法及装置。
背景技术
智能家居是一个居住环境，是以住宅为平台安装有智能家居***的居住环境。在智能家居中，联动场景作为重要的功能之一，愈发受到用户重视。联动场景是指控制多个设备执行目标动作，以满足不同场景下的使用需求(例如：联动场景为睡眠场景时，则控制灯带关闭、睡眠音乐开启、按摩器开启等。联动场景为起床场景时，则控制灯带关闭、睡眠音乐关闭、按摩器关闭等，以满足不同场景的需求)。
用户可以针对联动场景下的设备进行设置，以实现联动场景的自定义设置。但是，由于传统联动场景的设置方法，仅能适应单一的睡眠障碍类型，且依赖于用户操作，无法适应不同类型的睡眠障碍。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种联动场景的设置方法及装置，可以解决由于传统联动场景的设置方法，仅能适应单一的睡眠障碍类型，且依赖于用户操作，无法适应不同类型的睡眠障碍的技术问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种联动场景的设置方法，所述方法包括：
获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
本申请实施例的第二方面提供了一种联动场景的设置装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
识别单元，用于将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
匹配单元，用于根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
设置单元，用于根据预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
本申请实施例的第三方面提供了一种床垫，包括床体、传感器、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：在本申请中，通过获取用户在预设时长内的睡眠信息；将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型；根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息；根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。上述方案，通过睡眠信息识别睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。
图1示出了本申请一实施例提供的一种联动控制***的示意图；
图2示出了本申请一实施例提供的一种联动场景***中床垫的示意图；
图3示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法的示意性流程图；
图4示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法中的具体示意性流程图；
图5示出了本申请提供的一种联动场景的设置中睡眠曲线图的示意图；
图6示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图；
图7示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图；
图8示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图；
图9示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图；
图10示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法中的具体示意性流程图；
图11示出了本申请提供的一种联动场景的设置装置的示意图；
图12示出了本申请一实施例提供的一种床垫的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
智能家居是一个居住环境，是以住宅为平台安装有智能家居***的居住环境。在智能家居中，联动场景作为重要的功能之一，愈发受到用户重视。联动场景是指控制多个设备执行目标动作，以满足不同场景下的使用需求(例如：联动场景为睡眠场景时，则控制灯带关闭、睡眠音乐开启、按摩器开启等。联动场景为起床场景时，则控制灯带关闭、睡眠音乐关闭、按摩器关闭等，以满足不同场景的需求)。
用户可以针对联动场景下的设备进行设置，以实现联动场景的自定义设置。但是，由于传统联动场景的设置方法，仅能适应单一的睡眠障碍类型，且依赖于用户操作，无法适应不同类型的睡眠障碍。
有鉴于此，本申请实施例提供了一种联动场景的设置方法及装置，可以解决上述技术问题。
请参见图1，图1示出了本申请一实施例提供的一种联动控制***的示意图。如图1所示，联动控制***包括多个目标设备，目标设备可以为床垫11、电动窗帘12、电灯13、电视14或空调15。床垫11与电动窗帘12、电灯13、电视14或空调15互相连接，连接方式可以是有线连接，也可以是无线连接。图1对联动控制***仅仅是起示意作用，对图1中的设备的类型以及数量不做任何限定。
所述床垫11包括床体、传感器、存储器、处理器以及通信模块等模块。
床垫11中的传感器用于采集人体生理数据，例如：体重、呼吸、脉搏、鼾声以及体动等人体生理数据。并将人体生理数据发送至处理器，处理器根据人体生理数据，得到睡眠信息。传感器可以是微动传感器以及压力传感器中的一种或多种之间的组合。
床垫11中的处理器用于获取用户在预设时长内的睡眠信息。处理器将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。处理器根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息(目标设备包括床垫11、电动窗帘12、电灯13、电视14和空调15中的一个或多个设备)。处理器根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
床垫11中的通信模块用于建立电动窗帘12、电灯13、电视14和空调15之间的通讯连接，以设置目标设备的联动场景策略。
所述床垫11还包括多个功能模块，例如按摩器、加热器或灯带等等，以满足缓解睡眠障碍的需求。请参见图2，图2示出了本申请一实施例提供的一种联动场景***中床垫的示意图。床垫11中包括按摩器121、加热器122以及灯带123。图2对床垫仅仅是起示意作用，对图2中的功能模块的类型以及数量不做任何限定。
基于上述硬件环境，本申请提供了一种联动场景的设置方法，本方法的执行主体是床垫11。请参见图3，图3示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法的示意性流程图。
如图3所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤301，获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度。
人体正常的睡眠结构周期分为两个时相：非快速眼动睡眠期(NREM)和快速眼动睡眠期(REM)。非快速眼动睡眠期中分为四期:入睡期、浅睡期、熟睡期以及深睡期。正常成年人入睡后，首先进入非快速眼动睡眠期，通常依次为入睡期→浅睡期→熟睡期→深睡期→熟睡期→浅睡期等期，历时70分钟至100分钟不等，随即转入快速眼动睡眠期，约5分钟至15分钟，完成一次睡眠周期。
而睡眠障碍是由不同睡眠阶段或觉醒阶段出现紊乱而导致睡眠异常。常见的睡眠障碍表现为：
①发生在睡眠初期，表现为很难入睡，也是最常见的失眠症。
②全夜时醒时睡。
③发生在快速眼动睡眠期，患者过早苏醒，不能再入睡。
④白昼多眠或瞌睡过多，或者夜间睡眠过久，无法觉醒。
不同的睡眠障碍在不同睡眠阶段呈现不同的特征。而不同睡眠障碍需要不同的辅助手段，以缓解睡眠障碍，即“对症下药”，达到最好的缓解效果。故本实施例获取用户在预设时长内的睡眠信息，以识别用户的睡眠障碍类型。
其中，预设时长可以是整个夜晚或夜晚某个时段等，在此不做限定。睡眠信息包括但不限于睡眠曲线图等。
步骤302，将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍。
处理器将睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的用户对应的睡眠障碍类型。其中，睡眠障碍识别模型包括神经网络模型或支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)等分类模型。
睡眠障碍包括但不限于睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍等。
步骤303，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
由于睡眠的好坏，与睡眠环境关系密切，故本实施通过根据睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略，以缓解睡眠障碍。
不同的睡眠障碍类型对应不同的预设设置信息。预设设置信息可以是***默认的设置信息或用户自定义的设置信息，以适应不同睡眠障碍下对目标设备的使用需求，进而改变睡眠环境，达到缓解睡眠障碍的效果。
处理器根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息。例如：精神疾病性睡眠障碍是由于神经紧绷，引起睡眠障碍，此时缓解睡眠障碍的目的是放松身心，故预设设置信息可以为打开音响(播放助眠音乐)、打开按摩器以及打开香薰等联动场景策略对应的设置信息，以调节用户的睡眠环境。又例如：躯体疾病性睡眠障碍是由于躯体不适，引起睡眠障碍，此时缓解睡眠障碍的目的为缓解躯体不适，故预设设置信息可以为打开按摩器、调节床垫软硬程度至预设数值或调节空调至预设温度等联动场景策略对应的设置信息。又例如：嗜睡睡眠障碍是由于沉睡过度，引起睡眠障碍，故此时缓解睡眠障碍的目的是在预定时间唤醒用户，故预设设置信息可以为开灯、打开窗帘、打开音响(唤醒音乐)以及打开震动器等联动场景策略对应的设置信息。
步骤304，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
处理器根据预设设置信息，设置床垫的联动场景策略。联动场景策略为目标设备的控制信息。控制信息是根据预设设置信息而来，即根据预设设置信息设置联动场景策略，得到联动场景策略中的控制信息。控制信息用于控制目标设备执行目标动作，以缓解睡眠障碍。
在本实施例中，通过获取用户在预设时长内的睡眠信息；将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型；根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。上述方案，通过睡眠信息识别睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
具体地，在上述图3所示实施例的基础上，所述睡眠信息包括睡眠曲线图，所述方法，具体包括以下步骤，请参见图4，图4示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法中的具体示意性流程图。本实施例中步骤403至步骤405，与图3所示实施例中步骤302至步骤304相同，具体请参阅图3所示实施例中步骤302至步骤304的相关描述，此处不赘述。
步骤401，按照预设采样频率采集用户在不同时刻对应的睡眠深度。
睡眠深度的采集方法如下：传感器采集人体心率、呼吸频率、体动、鼾声以及脑电信号中的一种或多种生物特征信息。处理器对预设时长内采集的一个或多个生物特征信息的时间序列进行时域低通滤波，获得时域序列，同时对传感器信号时间序列进行快速傅里叶变换，获得频域序列。处理器对时域序列和频域序列进行平滑滤波降采样，形成传感器时频向量，将传感器时频向量输入到采用全连接结构的稀疏自编码深度学习网络中，提取最优特征。处理器将最优特征输入到Softmax分类器中，得到识别结果，所述识别结果可以为一定精度的数值，所述数值用于表示睡眠深度，以完成对睡眠深度的采集。
步骤402，根据所述不同时刻以及所述不同时刻对应的睡眠深度，生成所述睡眠曲线图。
将不同时刻以及不同时刻对应的睡眠深度按照出现的先后顺序进行排列，拟合成睡眠曲线图，直观地反映睡眠各个阶段的动态变化。请参见图5，图5示出了本申请提供的一种联动场景的设置中睡眠曲线图的示意图。如图5所示，预设时长内的睡眠深度，随着时间变化而变化，横向表示时间，纵向表示睡眠深度。不同的睡眠障碍由于相对应的睡眠阶段出现异常，故睡眠曲线图也不同，存在一定的差异性特征。故可根据睡眠曲线图识别不同睡眠障碍类型。
步骤403，将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍。
步骤404，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
步骤405，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
在本实施例中，通过按照预设采样频率采集用户在不同时刻对应的睡眠深度；根据所述不同时刻以及所述不同时刻对应的睡眠深度，生成所述睡眠曲线图。通过上述方案，采集用户的睡眠曲线图，进而识别不同的睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
可选地，在上述图4所示实施例的基础上，所述方法，还包括以下步骤，请参见图6，图6示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图。本实施例中步骤601、步骤602、步骤604以及步骤605，与图4所示实施例中步骤401、步骤402、步骤404以及步骤405相同，具体请参阅图4所示实施例中步骤401、步骤402、步骤404以及步骤405的相关描述，此处不赘述。
步骤601，按照预设采样频率采集用户在不同时刻对应的睡眠深度。
步骤602，根据所述不同时刻以及所述不同时刻对应的睡眠深度，生成所述睡眠曲线图。
步骤603，将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。
睡眠障碍识别模型包括但不限于神经网络模型或支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)等分类模型。以神经网络模型为例，处理器将睡眠曲线图输入神经网络模型，经过神经网络模型中多个卷积层(Convolution Layer)和池化层(Pooling layer)处理，得到全连接层(Fully Connected Layer)的输入，并经过全连接层得到输出结果，输出结果为睡眠障碍类型。
步骤604，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
步骤605，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
在本实施例中，通过将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。通过上述方案，识别不同的睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
可选地，在上述图6所示实施例的基础上，在所述将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型之前，还包括以下步骤，请参见图7，图7示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图。本实施例中步骤701、步骤702、步骤707、步骤708以及步骤709，与图6所示实施例中步骤601至步骤605相同，具体请参阅图6所示实施例中步骤601至步骤605的相关描述，此处不赘述。
步骤701，按照预设采样频率采集用户在不同时刻对应的睡眠深度。
步骤702，根据所述不同时刻以及所述不同时刻对应的睡眠深度，生成所述睡眠曲线图。
步骤703，获取多个样本数据，所述样本数据包括样本睡眠曲线图以及所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型。
步骤704，将所述样本睡眠曲线图输入初始图像识别模型中，得到识别结果。
步骤705，将所述识别结果与所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型进行对比，得到对比结果。
步骤706，根据所述对比结果，调整所述初始图像识别模型中的参数，得到所述预先训练好的睡眠障碍识别模型。
步骤707，将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。
步骤708，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
步骤709，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
在本实施例中，通过获取多个样本数据，所述样本数据包括样本睡眠曲线图以及所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型；将所述样本睡眠曲线图输入初始图像识别模型中，得到识别结果；将所述识别结果与所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果，调整所述初始图像识别模型中的参数，得到所述预先训练好的睡眠障碍识别模型。上述方案，通过预先训练好的睡眠障碍识别模型识别不同的睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
可选地，在上述图3所示实施例的基础上，在所述根据联动场景设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略之后，还包括以下步骤，请参见图8，图8示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图。本实施例中步骤801、步骤805以及步骤806，与图3所示实施例中步骤301、步骤303以及步骤304相同，具体请参阅图3所示实施例中步骤301、步骤303以及步骤304的相关描述，此处不赘述。
步骤801，获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度。
步骤802，将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍。
步骤803，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
步骤804，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
步骤805，根据所述睡眠信息，获取用户入睡时刻。
由于不同的用户入睡时间不同，故本实施根据不同用户的入睡时间设定目标设备的执行时刻，以更好得达到缓解睡眠障碍的效果。
步骤806，将所述入睡时刻设置为所述目标设备的执行时刻。
在本实施例中，根据所述睡眠信息，获取用户入睡时刻。将所述入睡时刻设置为所述目标设备的执行时刻。上述方案，根据不同用户的睡眠习惯，设置不同的执行时间，以适应不同用户的使用需求。
可选地，在上述图3所示实施例的基础上，在所述获取用户在预设时长内的睡眠信息之前，还包括以下步骤，请参见图9，图9示出了本申请提供的另一种联动场景的设置方法的示意性流程图。本实施例中步骤901、步骤804以及步骤805，与图3所示实施例中步骤301、步骤303以及步骤304相同，具体请参阅图3所示实施例中步骤301、步骤303以及步骤304的相关描述，此处不赘述。
步骤901，识别用户的用户群体类型。
由于用户群体类型多种多样，不同的用户群体间存在一定的群体特征以及差异。为了提高睡眠障碍识别模型的识别精度。故本实施例在识别睡眠障碍类型前，先识别用户的用户群体类型，以根据不同的用户群体类型，进行分类识别。用户群体类型包括但不限于性别类型以及年龄段类型等。
具体地，所述用户群体类型包括年龄段类型，所述识别用户的用户群体类型，包括如下步骤，请参见图10，图10示出了本申请提供的一种联动场景的设置方法中的具体示意性流程图。
步骤9011，获取用户在预设时段内，每次离开所述床垫的离床时长。
夜尿是人体在睡眠过程中的一种特性。在不同的年龄段，夜尿次数具有一定的特征。例如，正常成人夜间不起床，或者夜尿次数小于2次。而在老年群体中，由于肾的浓缩功能随年龄的升高而降低，夜间由于平卧位时肾血流量增加使排尿量增加，导致夜尿次数增多。故，本实施例根据夜尿次数识别用户群体类型。
首先，处理器获取用户在预设时段内，每次离开所述床垫的离床时长。预设时段可以为整个夜晚时段或夜晚某个时段。
步骤9012，统计所述离床时长超过预设时长的离床次数。
步骤9013，根据所述离床次数，确定所述用户群体类型，其中，不同年龄段类型对应不同的离床次数。
步骤902，获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度。
步骤903，将所述睡眠信息输入所述用户群体类型对应的睡眠障碍识别模型中，得到由所述群体类型对应的睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。
步骤904，调用所述用户信息在所述睡眠状态下相关联的联动场景策略；其中，所述联动场景策略为目标设备的预设控制信息，所述目标设备至少包括所述床垫。
步骤905，根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫。
步骤906，根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
在本实施例中，通过识别用户的用户群体类型；将所述睡眠信息输入所述用户群体类型对应的睡眠障碍识别模型中，得到由所述群体类型对应的睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。上述方案，根据不同的用户群体类型对应的睡眠障碍识别模型识别睡眠障碍类型，提高了睡眠障碍类型的识别精确度。
如图11本申请提供了一种联动场景的设置装置11，请参见图11，图11示出了本申请提供的一种联动场景的设置装置的示意图，如图11所示一种联动场景的设置装置包括：
获取单元111，用于获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
识别单元112，用于将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
匹配单元113，用于根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
设置单元114，用于根据预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
本申请提供的一种联动场景的设置装置，通过获取用户在预设时长内的睡眠信息；将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型；根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息；根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。上述方案，通过睡眠信息识别睡眠障碍类型，以根据不同的睡眠障碍类型设置不同的联动场景策略。无需依赖用户设置联动场景策略，即可设置不同睡眠障碍类型对应的联动场景策略。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
图12示出了本申请一实施例提供的一种床垫的示意图。如图12所示，该实施例的一种床垫11包括：床体121、传感器122、存储器123、处理器124、存储在所述存储器123中并可在所述处理器124上运行的计算机程序125以及通信模块126。
处理器121、存储器122以及存储在所述存储器123中并可在所述处理器124上运行的计算机程序125，例如一种联动场景的设置程序。所述处理器124执行所述计算机程序125时实现上述各个一种联动场景的设置方法实施例中的步骤，例如图3所示的步骤301至步骤304。或者，所述处理器124执行所述计算机程序125时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图10所示单元101至104。
示例性的，所述计算机程序125可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器123中，并由所述处理器124执行，以完成本申请。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序125在所述一种床垫11中的执行过程。例如，所述计算机程序125可以被分割成各单元具体功能如下：
获取单元，用于获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
识别单元，用于将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
匹配单元，用于根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
设置单元，用于根据预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
所述一种床垫11可包括，但不仅限于，处理器124、存储器123。本领域技术人员可以理解，图12仅仅是一种床垫11的示例，并不构成对一种床垫11的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种床垫还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述传感器122可以是微动传感器、压力传感器、温湿度传感器、热成像传感器或超声波传感器中的一种或多种之间的组合。
所述存储器123可以是所述一种床垫11的内部存储单元，例如一种床垫11的硬盘或内存。所述存储器123也可以是所述一种床垫11的外部存储设备，例如所述一种床垫11上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器123还可以既包括所述一种床垫11的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器123用于存储所述计算机程序以及所述一种床垫所需的其他程序和数据。所述存储器123还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所称处理器124可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
通信模块126用于建立与目标设备之间的通讯连接，以设置目标设备的联动场景策略。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的床垫和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的床垫实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之间。

Claims (10)

1.一种联动场景的设置方法，其特征在于，所述设置方法包括：
获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
根据所述预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠信息包括睡眠曲线图；
所述获取用户在预设时长内的睡眠信息，包括：
按照预设采样频率采集用户在不同时刻对应的睡眠深度；
根据所述不同时刻以及所述不同时刻对应的睡眠深度，生成所述睡眠曲线图。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，包括：
将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述睡眠曲线图输入预先训练好的睡眠障碍识别模型，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型之前，还包括：
获取多个样本数据，所述样本数据包括样本睡眠曲线图以及所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型；
将所述样本睡眠曲线图输入初始图像识别模型中，得到识别结果；
将所述识别结果与所述样本睡眠曲线图对应的睡眠障碍类型进行对比，得到对比结果；
根据所述对比结果，调整所述初始图像识别模型中的参数，得到所述预先训练好的睡眠障碍识别模型。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据联动场景设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略之后，还包括：
根据所述睡眠信息，获取用户入睡时刻；
将所述入睡时刻设置为所述目标设备的执行时刻。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户在预设时长内的睡眠信息之前，还包括：
识别用户的用户群体类型；
所述将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，包括：
将所述睡眠信息输入所述用户群体类型对应的睡眠障碍识别模型中，得到由所述群体类型对应的睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户群体类型包括年龄段类型；
所述识别用户的用户群体类型，包括：
获取用户在预设时段内，每次离开所述床垫的离床时长；
统计所述离床时长超过预设时长的离床次数；
根据所述离床次数，确定所述用户群体类型，其中，不同年龄段类型对应不同的离床次数。
8.一种联动场景的设置装置，其特征在于，所述设置装置包括：
获取单元，用于获取用户在预设时长内的睡眠信息，所述睡眠信息用于表示所述用户的睡眠深度；
识别单元，用于将所述睡眠信息输入预先训练好的睡眠障碍识别模型中，得到由所述睡眠障碍识别模型输出的所述用户对应的睡眠障碍类型，所述睡眠障碍类型包括内源性睡眠障碍、精神疾病性睡眠障碍或躯体疾病性睡眠障碍；
匹配单元，用于根据所述睡眠障碍类型，匹配所述睡眠障碍类型相关联的联动场景策略的预设设置信息，所述联动场景策略为目标设备的控制信息，所述目标设备至少包括床垫；
设置单元，用于根据预设设置信息，设置所述目标设备的联动场景策略。
9.一种床垫，包括床体、传感器、通信模块、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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