CN112716449A - 一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法及*** - Google Patents
一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，属于智能检测技术领域，所述方法包括：采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复初始状态；根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳***：若声呐***启动，则声呐***检测环境噪音变量；根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息。本发明基于移动设备监测人体睡眠状态的方法及***，第一对象的人体状态信息和预置标准信息确定睡眠状态信息，实现根据数据自动演算析第一对象的状态并推演出睡眠状态信息，只需通过移动设备采集基本数据，不需要其他硬件支持，解决现有技术中硬件支持成本高，使用门槛高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能检测技术领域，具体涉及一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法及***。
背景技术
随着生活水平的提高，人们越来越重视自身健康。其中，睡眠质量成为人们越来越关注的话题。现代人受到工作压力、娱乐项目多元化的影响，晚睡、熬夜已经成为范围最大的不良生活习惯。
现有技术中，要改善睡眠质量，人们需要求助于医疗设备或者医用药物。医疗设备体积庞大且使用时需要外接线路与人体贴合，而药物使用很难长期坚持。因此真正愿意求助于医疗指导的人占比很小。
随着智能移动设备的普及，通过智能移动设备获取人体的移动信息简单便捷、而声纳***能够有效识别环境噪音变量大小，结合两者的数据以及睡眠科学数据，睡眠状态的获取可以变得更生活化、更简单便捷。
发明内容
本发明针对上述问题，提供一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法。
本发明提供了一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，所述方法包括：
采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复至初始化状态；
根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳***：
若声呐***启动，则声呐***检测环境噪音变量；
根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息。
进一步地，所述第一对象的基本移动信息包括：位移数据；
所述位移数据包括：第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据。
更进一步地，所述位移数据的获取：
检测对象在X轴方向上移，在移动n秒或n分钟内得到一组数据(X1,X2,X3…Xn)，则X轴方向上的位移差为数列M(M1＝|X1-X2|，M2＝|X2-X3|…Mn-1＝|Xn-1-Xn|),最终X方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个；
同时，在Y轴和Z轴方向上利用同样的计算方法得到的对应的数列N和数列P；
数列N(N1＝|Y1-Y2|，N2＝|Y2-Y3|…Nn-1＝|Yn-1-Yn|),最终Y方向上的取值为MAX或AVERGAE(N1，N2…Nn)，两者中较大的一个；
数列P(P1＝|Z1-Z2|，P2＝|Z2-Z3|…Pn-1＝|Zn-1-Zn|),最终Z轴方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个。
更进一步地，所述声呐***启动；则第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均小于0.05m-1m。
更进一步地，当第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均大于0.05m-1m；则声呐***未启动。
更进一步地，在进行采集第一对象的基本移动信息前，进行预置信息；
所述预置信息包括：第一对象位移大小和第一对象所处环境噪音变量。
更进一步地，所述位移预置大小-15m/s2至15m/s2，所述环境噪音预置大小0db-90db。
更进一步地，移动设备监测人体睡眠状态的***包括：采集设备；
所述采集设备包括：移动APP、硬件传感器、中央处理器和输出设备；
所述移动APP用于采集位移数据；
所述硬件传感器用于检测环境分贝数据；
所述中央处理器用于处理移动APP和硬件传感器传输的相关信息；
所述输出设备用于将中央处理器处理得到后的数据进行输出。
本发明的优点：
1、本发明基于移动设备监测人体睡眠状态的方法及***，第一对象的人体状态信息和预置标准信息确定睡眠状态信息，实现根据数据自动演算析第一对象的状态并推演出睡眠状态信息，只需通过移动设备采集基本数据，不需要其他硬件支持，解决现有技术中硬件支持成本高，使用门槛高的问题。
2、本发明无需特殊或者昂贵的信息采集硬件，移动设备如智能手机、手环等日常设备即可，没有用户端的制造成本。
3、本发明采用移动设备获得原始数据并直接进行模型化训练，制造成本低，灵活性、适配性和普及性大大提升。
4、本发明是针对睡眠健康领域做出的一项尝试，即时地反馈用户的睡眠轨迹，协助用户做到及时调整睡眠习惯，保证睡眠健康。
5、本发明通过测量数据，可以对用户的睡眠行为进行分析与评估，实现在功能性方面的巨大提高和持续跟踪。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明的工作流程图；
图2为本发明检测对象清醒的流程图
图3为本发明检测对象已睡眠的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
参见图1至图3，如图1至图3所示，一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，包括：采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复初始状态；
根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳***：
若声呐***启动，则声呐***检测环境噪音变量；
根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息。
需要说明的是，REM睡眠，即快速眼球运动亦称异相睡眠(Para-sleep)或者也叫快相睡眠，异相睡眠或快波睡眠。是一个睡眠的阶段，眼球在此阶段时会呈现不由自主的快速移动。在这个阶段，大脑神经元的活动与清醒的时候相同。多数在醒来后能够回忆的栩栩如生的梦都是在REM睡眠发生的。它是全部睡眠阶段中最浅的，在REM睡眠时醒过来的人会不同于在其他睡眠阶段的情形，而是充满警觉心并且精神饱满。
另外，REM睡眠通常发生在深睡期后段与浅睡交接的部分，因此，我们根据不同的数据情况采用了不同的计算方式：
当第一对象经过一个较长的深睡期，进入一个较短的浅睡期时，将深睡期的后半段<50％的时长标记为第一REM睡眠，且单次REM睡眠时间长度不超过15分钟；
当第一对象经过一个较短的深睡期，进入一个较长的浅睡期时，将浅睡期的前半段<50％的时长标记为第二REM睡眠，且单次REM睡眠时间长度不超过15分钟。
值得说明的是，REM睡眠是引用现有REM分析***到本方案中进行睡眠报告的输出，其具体分析数据的过程此处不再赘述，分析原理参见现有技术的介绍。
本发明的一实施例中，基本移动信息包括：位移数据；
位移数据包括：第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据。
本发明的一实施例中，第一对象的基本移动信息包括：位移数据；
位移数据包括：第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据。
本发明的一实施例中，位移数据的获取：
需要说明的是，位移数据和声纳***数据均以不低于每秒的频率取得，在一些特殊情况下，以毫秒频率取得。通过移动设备测试发现，第一对象的移动速度在精确到秒的前提下，位移差不明显，因此在模型中分别做了以每n秒、每n分为一个单位测量训练数据，该n秒或n分内的所有检测数据的差值通过取MAX函数或AVERAGE函数获得一个确定数值。经过反复预验证，最终获得的的模型化训练公式如下：
检测对象在X轴方向上移，在移动n秒或n分钟内得到一组数据(X1,X2,X3…Xn)，则X轴方向上的位移差为数列M(M1＝|X1-X2|，M2＝|X2-X3|…Mn-1＝|Xn-1-Xn|),最终X方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个；
同时，在Y轴和Z轴方向上利用同样的计算方法得到的对应的数列N和数列P；
数列N(N1＝|Y1-Y2|，N2＝|Y2-Y3|…Nn-1＝|Yn-1-Yn|),最终Y方向上的取值为MAX或AVERGAE(N1，N2…Nn)，两者中较大的一个；
数列P(P1＝|Z1-Z2|，P2＝|Z2-Z3|…Pn-1＝|Zn-1-Zn|),最终Z轴方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个。
本发明的一实施例中，声呐***启动；则第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均小于0.05m-1m。
本发明的一实施例中，当第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均大于0.05m-1m；则声呐***未启动。
本发明的一实施例中，在进行采集第一对象的基本移动信息前，进行预置信息；预置信息包括：第一对象位移大小和第一对象所处环境噪音变量。
本发明的一实施例中，位移预置大小-15m/s2至15m/s2，环境噪音预置大小0db-90db。
本发明的一实施例中，包括：采集设备；
所述采集设备包括：移动APP、硬件传感器、中央处理器和输出设备；
所述移动APP用于采集位移数据；
所述硬件传感器用于检测环境分贝数据；
所述中央处理器用于处理移动APP和硬件传感器传输的相关信息；
所述输出设备用于将中央处理器处理得到后的数据进行输出。
实施例二
一种基于移动设备监测人体睡眠状态的方法可以为：
本实施例中，可通过移动设备和硬件传感器采集位移以及环境噪音分贝变化数据。
S101、通过移动端app开启睡眠监测，保证设备运行过程中可以获取到数据。
S102、采集位移数据，通过检测设备获取第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据；
根据位移，即第一对象所持设备期间的X轴、Y轴以及Z轴信息数据，确定第一对象的基本移动信息；
根据第一对象的基本移动信息确定声纳***启动时间节点信息；
S103、根据位移数据，推演第一对象的人体状态：是否入睡；
具体是，根据位移数据，即第一对象所持设备期间的X轴、Y轴以及Z轴信息，核算移动设备的X轴、Y轴以及Z轴位移差，得出位移差的范围值，通过位移数据是否达标，判断人体状态为“静止/已入睡”或“清醒/未入睡”
S104、若第一对象未携带移动设备，或人体状态为“静止/已入睡”则采用声纳***获取环境噪音变量；其中，可通过设备麦克风来采集环境噪音变量
根据环境噪音变量，核算移动设备所处区域的噪音变量差，得出变量差的范围值。
S105、根据所得噪音变量差，结合睡眠期间的基本模型深睡、浅睡、清醒应有基本规律，预设第一对象的睡眠状态为深睡、浅睡、清醒；监测过程中不断校正变量差，让第一对象睡眠状态不断趋近于真实睡眠状态。
S106、根据上一步骤第一对象的睡眠状态，结合REM睡眠，即梦境在睡眠过程中发生的阶段、触发器，图形化标记第一对象睡眠状态“梦境”。
S107、结合综上述步骤，所采集的第一对象的数据、环境噪音变量数据和REM睡眠进行推演，绘制第一对象睡眠监测过程中的睡眠轨迹并呈现给第一对象。
需要说明的是，本实施例中，确保第一对象的睡眠状态符合睡眠的基本规律，符合第一对象应有的睡眠周期、深睡、浅睡时长比，不断校正计算。
值得说明的是，为了更加准确的检测第一对象的睡眠状态，可进行第一对象的基本预演，即结合人体移动的各种状态，包含静止、轻微移动、巨烈移动所反应出来的位移数做基本数据框架，其中对象数据量越大，数据越精准。
例如，第一对象的环境噪音变量差与睡眠状态的预演，所采集环境噪音变量在第一对象的个人行为中，属于深睡、浅睡或者清醒的某一种。结合基本环境噪音，设定深睡、浅睡的阈值，在第一对象的每一个完整监测中，校正计算。
具体过程：
第一步，将测试对象分为N组，每一组测试对象分别采用移动设备进行一个大于24小时的完整数据采集，与测试对象的个人记录进行匹配。得出测试对象在行走、跑步、睡眠、日常使用手机过程中不同的位移变量，划分出粗略的生活化区间。
第二步：根据粗略的生活化区间标记，由N组测试对象来标记准确率校正数据。
第三步：将校正数据模型发布至线上，结合真实对象的反馈多次反复验证模型。
第四步：结合科学的睡眠数据，深睡占比大约25％，浅轻睡大约55％，校正睡眠期间的数据。
在本实例中，睡眠轨迹的记录是通过图形化方式，包含柱状图、波形图等。
第一对象的持续监测可形成有效的历史数据，分析后形成睡眠质量改进方案，但不限于帮助入睡、养成规律睡眠、放弃影响睡眠的行为因素或其他因素等。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述方法包括：
采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复初始状态；
根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳***：
若声呐***启动，则声呐***检测环境噪音变量；
根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息。
2.根据权利要求1所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述第一对象的基本移动信息包括：位移数据；
所述位移数据包括：第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据。
3.根据权利要求2所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述位移数据的获取：
检测对象在X轴方向上移，在移动n秒或n分钟内得到一组数据(X1,X2,X3…Xn)，则X轴方向上的位移差为数列M(M1＝|X1-X2|，M2＝|X2-X3|…Mn-1＝|X n-1-Xn|),最终X方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个；
同时，在Y轴和Z轴方向上利用同样的计算方法得到的对应的数列N和数列P；
数列N(N1＝|Y1-Y2|，N2＝|Y2-Y3|…N n-1＝|Y n-1-Yn|),最终Y方向上的取值为MAX或AVERGAE(N1，N2…Nn)，两者中较大的一个；
数列P(P1＝|Z1-Z2|，P2＝|Z2-Z3|…P n-1＝|Zn-1-Zn|),最终Z轴方向上的取值为MAX或AVERGAE(M1，M2…Mn)，两者中较大的一个。
4.根据权利要求3所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述声呐***启动；则第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均小于0.05m-1m。
5.根据权利要求4所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，当第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均大于0.05m-1m；则声呐***未启动。
6.根据权利要求1所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，在进行采集第一对象的基本移动信息前，进行预置信息；
所述预置信息包括：第一对象位移大小和第一对象所处环境噪音变量。
7.根据权利要求1所述的基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述位移预置大小-15m/s2至15m/s2，所述环境噪音预置大小0db-90db。
8.根据权利要求1所述的基于移动设备监测人体睡眠状态的***，其特征在于，包括：采集设备；
所述采集设备包括：移动APP、硬件传感器、中央处理器和输出设备；
所述移动APP用于采集位移数据；
所述硬件传感器用于检测环境分贝数据；
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