CN113662511A - 可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN113662511A CN202110951800.1A CN202110951800A CN113662511A CN 113662511 A CN113662511 A CN 113662511A CN 202110951800 A CN202110951800 A CN 202110951800A CN 113662511 A CN113662511 A CN 113662511A
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Abstract

本申请公开了一种可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括步骤：当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。本申请通过人体核心温度来确定可穿戴设备是否处于佩戴状态，若未处于佩戴状态，则退出睡眠模式，从而降低了通过可穿戴设备进行睡眠监测时，判断用户是否进入睡眠状态的误判率。

Description

可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及可穿戴设备技术领域，尤其涉及一种可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着人们对健康的越发重视，而睡眠质量又对健康有较大的影响，因此，如何对睡眠进行监测，是急需解决的问题。
在现有技术中，睡眠监测是可穿戴设备所具备的一项基本功能，该可穿戴设备可以是手表、手环等，在通过可穿戴设备进行睡眠监测前，需要先通过光电传感器确定可穿戴设备已经处于佩戴状态，在可穿戴设备已经处于佩戴状态时，可确定用户进入睡眠状态，才进行睡眠监测。然而，光电传感器在对可穿戴设备的设备穿戴状态进行检测时，得到的检测结果会受到外物遮挡的影响，因此，常常即使可穿戴设备未被用户穿戴，但在光电传感器被外物遮挡时，也确定可穿戴设备处于佩戴状态，并对用户进行睡眠监测。
也即，当前通过可穿戴设备进行睡眠监测时，判断用户是否进入睡眠状态的误判率高。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种可穿戴设备睡眠监测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的如何降低通过可穿戴设备进行睡眠监测时，判断用户是否进入睡眠状态的误判率的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种可穿戴设备睡眠监测方法，所述可穿戴设备睡眠监测方法包括步骤：
当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；
统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；
若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；
在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。
可选地，所述当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠状态时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度之前，包括：
获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态。
可选地，所述获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态，包括：
在第二预设时间内，基于第二预设获取频率获取所述加速度信号；
统计所述加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数；
若所述运动相关次数大于预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于平稳状态。
可选地，所述加速度信号包括X轴加速度信号、Y轴加速度信号和Z轴加速度信号，所述基于第二预设获取频率获取所述加速度信号，包括：
基于第二预设获取频率获取所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号，并计算所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号对应的合加速度。
可选地，所述统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数之后，还包括：
若所述运动相关次数小于或等于所述预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于平稳状态。
可选地，所述统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数之后，还包括：
若所述温度相关次数大于等于所述预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于佩戴状态；
在所述可穿戴设备处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备处于睡眠模式，则持续输出睡眠模式。
可选地，所述确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态之后，还包括：
在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备未处于睡眠模式，则初始化预设睡眠监测算法。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种可穿戴设备睡眠监测装置，所述可穿戴设备睡眠监测装置包括：
第一获取模块，用于当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；
统计模块，用于统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；
第一确定模块，用于若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；
退出模块，用于在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的可穿戴设备睡眠监测程序，所述可穿戴设备睡眠监测程序被所述处理器执行时实现如上所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可穿戴设备睡眠监测程序，所述可穿戴设备睡眠监测程序被处理器执行时实现如上所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
与现有技术中，即使可穿戴设备未被用户穿戴，但在光电传感器被外物遮挡时，也确定可穿戴设备处于佩戴状态，并进行睡眠检测，致使判断用户是否进入睡眠状态的误判率高相比，本申请当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。其中，预设温度阈值小于人体核心温度，可以理解，人为恒温动物，相应地，人体核心温度基本不会发生改变，因此，通过人体核心温度来确定可穿戴设备是否处于佩戴状态，并不会受外物的影响，由此判断是否需要退出睡眠模式也会更加准确，从而降低了通过可穿戴设备进行睡眠监测时，判断用户是否进入睡眠状态的误判率。
附图说明
图1是本申请可穿戴设备睡眠监测方法第一实施例的流程示意图；
图2是本申请实施例方案涉及的场景示意图；
图3是本申请可穿戴设备睡眠监测装置较佳实施例的功能模块示意图；
图4是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供一种可穿戴设备睡眠监测方法，参照图1，图1为本申请可穿戴设备睡眠监测方法第一实施例的流程示意图。
本申请实施例提供了可穿戴设备睡眠监测方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。可穿戴设备睡眠监测方法可应用于可穿戴设备中。为了便于描述，以下省略执行主体描述可穿戴设备睡眠监测方法的各个步骤。可穿戴设备睡眠监测方法包括：
步骤S10，当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度。
当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度，在本实施例中，可穿戴设备需要在用户佩戴时才进行睡眠监测，对于是否被用户佩戴，通过获取该可穿戴设备的人体核心温度来进行判断，具体地，该人体核心温度在第一预设时间内，基于第一预设获取频率进行获取。可以理解，人体核心温度的数量为第一预设时间与第一预设获取频率的商，人体核心温度可基于温度传感器获取，该温度传感器被设置于可穿戴设备外表壳与人体皮肤接触的一面，即该温度传感器与人体接触时的温度为体表温度，根据该体表温度，可以计算人体核心温度，该温度传感器未与人体接触时的温度受具体接触物的影响，例如温度传感器与空气接触，即温度为气温。
在本实施例中，还可以基于热流法进行人体核心温度测量，模型如图2所示，
其中，Tskin为由温度传感器测得的体表温度；Q为热通量，可由热通量传感器测量；Rb为人体热阻，其值因每个人的个人体征不同而改变；Tcore为人体核心温度，由公式(1)进行估计。
Tcore＝Tskin+Rb×Q (1)
在本实施例中，在核心温度测量***使用之前，需要进行校准。已知体表温度、热通量以及核心温度参考值，基于公式(1)对核心温度测量***进行校准。
需要说明的是，由其他设备测量舌下腺温度或其他部位的温度作为核心温度参考值。
需要说明的是，成年人的平均核心温度会在37℃为中心的狭窄温度范围内波动，即可将人体核心温度视为固定值，例如确定人体核心温度为37℃。
需要说明的是，第一预设时间与第一预设获取频率可根据实际需要具体设置，本实施例不做具体限定。可以理解，在确定第一预设时间后，第一预设获取频率与人体核心温度所包括的温度的个数之间成正比，即第一预设获取频率越大，则个数越多；第一预设获取频率越小，则个数越少。例如在第一预设时间为1分钟时，若第一预设获取频率为10次/秒，则个数为600个；若第一预设获取频率为1次/秒，则个数为60个。
其中，为确定是否需要对用户睡眠情况进行监测，还需确定可穿戴设备的设备运动状态，具体地，所述当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠状态时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度之前，包括：
步骤a，获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态；
在本实施例中，通过加速度信号确定设备运动状态，可以理解，可穿戴设备处于平稳状态时，该加速度信号基本不发生改变；而在可穿戴设备未处于平稳状态时，该加速度信号发生改变的次数较多。例如用户跑步时的加速度信号发生改变的次数多于用户休息时的加速度信号发生改变的次数，即用户跑步时，可穿戴设备未处于平稳状态，用户休息时，可穿戴设备处于平稳状态。
具体地，加速度信号用于判断可穿戴设备是否处于平稳状态，在设备运动状态为可穿戴设备处于平稳状态时，此时需要基于第一预设获取频率来获取可穿戴设备的人体核心温度，并基于该人体核心温度确定用户是否佩戴可穿戴设备；在设备运动状态为可穿戴设备未处于平稳状态时，此时用户必然不可能在睡觉，例如用户在跑步，则此时无需对用户进行睡眠监测，即无需获取人体核心温度，以确定用户是否佩戴可穿戴设备。
具体地，所述获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态，包括：
步骤a1，在第二预设时间内，基于第二预设获取频率获取所述加速度信号。
在本实施例中，在第二预设时间内，基于第二预设获取频率获取加速度信号，可以理解，加速度信号包括多个，该加速度信号的数量为第二预设时间与第二预设获取频率的商。其中，第二预设时间和第二预设获取频率可根据需要自行设置，本实施例不做具体限制。
步骤a2，统计所述加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数。
在本实施例中，统计加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数，需要说明的是，在合加速度落入预设合加速度区间内时，说明该合加速度较小，而在合加速度落入预设合加速度区间之外时，说明该合加速度较大。
步骤a3，若所述运动相关次数大于预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于平稳状态。
在本实施例中，若合加速度较小的情况出现的次数大于预设运动相关次数阈值，即运动相关次数大于预设运动相关次数阈值，则确定可穿戴设备处于平稳状态，即在第二预设时间内，可穿戴设备的位置并未发生较大幅度改变，可以理解，此时用户可能处于睡眠状态。其中，预设运动相关次数可根据实际需要具体设置，并根据确定可穿戴设备是否处于平稳状态的准确度进行相应调整，本实施例不做具体限定。
其中，对于加速度信号，其包括多种加速度信号，具体地，所述加速度信号包括X轴加速度信号、Y轴加速度信号和Z轴加速度信号，所述基于第二预设获取频率获取所述加速度信号，包括：
步骤a4，基于第二预设获取频率获取所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号，并计算所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号对应的合加速度。
在本实施例中，计算X轴加速度信号、Y轴加速度信号和Z轴加速度信号对应的合加速度，具体地，假设X轴加速度信号对应的加速度为AccX，Y轴加速度信号对应的加速度为Accy，Z轴加速度信号对应的加速度为Accz，合加速度为Acc合，则合加速度为X轴加速度信号、Y轴加速度信号和Z轴加速度信号的平方和开根号，即合加速度的计算公式为：
Figure BDA0003218628430000071
此外，所述统计所述加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数之后，还包括：
步骤a5，若所述运动相关次数小于或等于所述预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于平稳状态。
在本实施例中，若合加速度较小的情况出现的次数小于或等于该预设运动相关次数阈值，即运动相关次数小于或等于预设运动相关次数阈值，则确定可穿戴设备未处于平稳状态，即在第二预设时间内，可穿戴设备的位置发生了较大幅度改变，可以理解，此时用户可能处于运动状态。
步骤S20，统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；所述预设温度阈值小于人体核心温度。
在本实施例中，统计人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数，其中，预设温度阈值小于人体核心温度，需要说明的是，人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数，即为通过温度传感器获取到人体核心温度的次数，而人体核心温度传递至温度传感器的过程中存在温度下降的问题，因此，将预设温度阈值设置为小于人体核心温度的温度，可以理解，该预设温度阈值略小于人体核心温度，两者之间的差值与温度下降的幅度对应。
具体地，统计该人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数。
步骤S30，若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态。
进一步地，所述统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数之后，还包括：
步骤c，若所述温度相关次数大于等于所述预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于佩戴状态；
步骤d，在所述可穿戴设备处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备处于睡眠模式，则持续输出睡眠模式。
在本实施例中，在可穿戴设备处于平稳状态时，即可穿戴设备的位置基本不发生改变时，可能是用户处于睡眠状态，也可能是可穿戴设备被用户放在一边，因此，在可穿戴设备处于平稳状态时，需要通过上述温度相关次数来确定此时可穿戴设备是被用户佩戴还是可穿戴设备被用户放在一边。
可以理解，在用户睡眠时，适宜的环境温度为20℃-23℃，而人体核心温度为37℃左右，因此，若温度相关次数大于或等于预设温度相关次数阈值，则说明温度传感器与人体体表接触的次数大于或等于该预设温度相关次数阈值，确定可穿戴设备处于佩戴状态。其中，预设温度相关次数阈值可根据实际需要自行设置，并根据确定可穿戴设备是否处于佩戴状态的准确度进行相应调整，本实施例不做具体限定，并且预设温度阈值可进一步确定为大于该适宜的环境温度且小于该人体核心温度，即大致为23℃-37℃之间。
在本实施例中，若温度相关次数小于所述预设温度相关次数阈值，则说明温度传感器与人体体表接触的次数小于该预设温度相关次数阈值，确定可穿戴设备未处于佩戴状态；在可穿戴设备未处于佩戴状态时，说明可穿戴设备被用户放在一边，若此时可穿戴设备处于睡眠模式，是无法准确监测用户睡眠情况的，因此，可以退出睡眠模式。
其中，所述确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态之后，还包括：
步骤e，在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备未处于睡眠模式，则初始化预设睡眠监测算法。
在本实施例中，在可穿戴设备未处于佩戴状态时，且若可穿戴设备未处于睡眠模式，则说明用户结束了睡眠的行为，且可穿戴设备已经退出了睡眠模式，此时对预设睡眠监测算法进行初始化，从而为下一次监测用户睡眠情况做准备，其中，预设睡眠监测算法用于检测用户睡眠情况。
与现有技术中，即使可穿戴设备未被用户穿戴，但在光电传感器被外物遮挡时，也确定可穿戴设备处于佩戴状态，并进行睡眠检测，致使判断用户是否进入睡眠状态的误判率高相比，本申请当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。其中，预设温度阈值小于人体核心温度，可以理解，人为恒温动物，相应地，人体核心温度基本不会发生改变，因此，通过人体核心温度来确定可穿戴设备是否处于佩戴状态，并不会受外物的影响，由此判断是否需要退出睡眠模式也会更加准确，从而降低了通过可穿戴设备进行睡眠监测时，判断用户是否进入睡眠状态的误判率。
此外，本申请还提供一种可穿戴设备睡眠监测装置，如图3所示，所述可穿戴设备睡眠监测装置包括：
第一获取模块，用于当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；
统计模块，用于统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；
第一确定模块，用于若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；
退出模块，用于在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。
可选地，所述可穿戴设备睡眠监测装置还包括：
第二获取模块，用于获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态。
可选地，所述第二获取模块还用于：
在第二预设时间内，基于第二预设获取频率获取所述加速度信号；
统计所述加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数；
若所述运动相关次数大于预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于平稳状态。
可选地，所述第二获取模块还用于：
获取所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号，并计算所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号对应的合加速度。
可选地，所述第二获取模块还用于：
若所述运动相关次数小于或等于所述预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于平稳状态。
可选地，所述可穿戴设备睡眠监测装置还包括：
第二确定模块，用于若所述温度相关次数大于等于所述预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于佩戴状态；
持续输出模块，用于在所述可穿戴设备处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备处于睡眠模式，则持续输出睡眠模式。
可选地，所述可穿戴设备睡眠监测装置还包括：
初始化模块，用于在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备未处于睡眠模式，则初始化预设睡眠监测算法。
本申请可穿戴设备睡眠监测装置具体实施方式与上述可穿戴设备睡眠监测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本申请还提供一种可穿戴设备。如图4所示，图4是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
需要说明的是，图4即可为可穿戴设备的硬件运行环境的结构示意图。
如图4所示，该可穿戴设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，可穿戴设备还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的可穿戴设备结构并不构成对可穿戴设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及可穿戴设备睡眠监测程序。其中，操作***是管理和控制可穿戴设备硬件和软件资源的程序，支持可穿戴设备睡眠监测程序以及其它软件或程序的运行。
在图4所示的可穿戴设备中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信，如接收终端发送的用户信令数据；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的可穿戴设备睡眠监测程序，并执行如上所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
本申请可穿戴设备具体实施方式与上述可穿戴设备睡眠监测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可穿戴设备睡眠监测程序，所述可穿戴设备睡眠监测程序被处理器执行时实现如上所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
本申请计算机可读存储介质具体实施方式与上述可穿戴设备睡眠监测方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述可穿戴设备睡眠监测方法包括以下步骤：
当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；
统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；
若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；
在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。
2.如权利要求1所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠状态时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度之前，包括：
获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态。
3.如权利要求2所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述获取加速度信号，并基于所述加速度信号判断所述可穿戴设备是否处于平稳状态，包括：
在第二预设时间内，基于第二预设获取频率获取所述加速度信号；
统计所述加速度信号对应的合加速度处于预设合加速度区间的运动相关次数；
若所述运动相关次数大于预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于平稳状态。
4.如权利要求3所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述加速度信号包括X轴加速度信号、Y轴加速度信号和Z轴加速度信号，所述基于第二预设获取频率获取所述加速度信号，包括：
基于第二预设获取频率获取所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号，并计算所述X轴加速度信号、所述Y轴加速度信号和所述Z轴加速度信号对应的合加速度。
5.如权利要求3所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数之后，还包括：
若所述运动相关次数小于或等于所述预设运动相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于平稳状态。
6.如权利要求1所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数之后，还包括：
若所述温度相关次数大于或等于所述预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备处于佩戴状态；
在所述可穿戴设备处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备处于睡眠模式，则持续输出睡眠模式。
7.如权利要求1所述的可穿戴设备睡眠监测方法，其特征在于，所述确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态之后，还包括：
在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，若所述可穿戴设备未处于睡眠模式，则初始化预设睡眠监测算法。
8.一种可穿戴设备睡眠监测装置，其特征在于，所述可穿戴设备睡眠监测装置包括：
第一获取模块，用于当可穿戴设备处于平稳状态且处于睡眠模式时，在第一预设时间内，基于第一预设获取频率获取人体核心温度；
统计模块，用于统计所述人体核心温度大于预设温度阈值的温度相关次数；
第一确定模块，用于若所述温度相关次数小于预设温度相关次数阈值，则确定所述可穿戴设备未处于佩戴状态；
退出模块，用于在所述可穿戴设备未处于佩戴状态时，退出睡眠模式。
9.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的可穿戴设备睡眠监测程序，所述可穿戴设备睡眠监测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有可穿戴设备睡眠监测程序，所述可穿戴设备睡眠监测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的可穿戴设备睡眠监测方法的步骤。
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