CN106333691A - 判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置 - Google Patents

判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种判断睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置，通过智能穿戴设备上的3D加速传感器模块和电容传感器模块监测人体的睡眠状态与否来记录人体的运动数据，并通过蓝牙与移动终端的APP相连接进行数据传输，从而实现了智能穿戴设备的人体健康运动追踪器,可以自动、可靠的记录人体的运动情况和睡眠情况。

Description

判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置
技术领域
本发明属于可穿戴设备领域，具体涉及一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置。
背景技术
可穿戴设备将越来越多的进入我们的生活中,特别是追踪人体运动量和睡眠质量的可穿戴设备,像智能手环不仅提升了我们的生活质量,并为我们合理规划运动计划,提供了定量分析运动效果的基础性数据。
现在的可穿戴设备可以检测人体的睡眠质量及运动状态，但当人体在运动或者睡眠时，中途休息或者运动几分钟，此时这个数据也会被判定为进入运动或者睡眠，很容易错误地记录数据，且需要手动切换运动和睡眠状态，虽然有些产品自称可以自动识别睡眠状态,但却存在着严重的误判。
发明内容
为解决上述问题的不足，本发明提供了一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法及装置，目的在于通过可穿戴设备内的3D加速度传感器模块和电容传感器模块监测人体的睡眠状态与否来记录人体的运动和睡眠数据，并由通讯模块与移动终端的APP相连接进行数据传输，从而实现了可穿戴设备的人体健康运动追踪器,可以自动、可靠的记录人体的运动状态和睡眠质量。
为达到上述目的，本发明的所采用的技术方案为：一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的装置，所述装置包括用于监测电容量的变化以判定所述装置是否佩带于人体上的电容传感器模块、用于采集人体的运动数据的3D加速度传感器模块、电源模块、存储模块、通讯模块和主控模块；
所述电容传感器模块、3D加速度传感器模块的输出端与所述主控模块相连接；所述存储模块、电源模块与所述主控模块相互连接；
通过所述电容传感器模块判定所述装置佩带于人体上后，所述的3D加速度传感器将采集到的人体运动数据传输至所述主控模块，并经过所述主控模块对采集到的人体运动数据进行数据分析和处理，根据数据的分析结果以判断人体是处于睡眠状态、静止状态，还是运动状态。
所述装置为可穿戴设备，所述装置连接于移动终端APP，所述的主控模块控制通讯模块与移动终端APP通讯进行数据存储及备份，移动终端APP根据接收的数据分析判断人体是在睡眠状态、静止状态，还是运动状态，实现数据的发送与接收。
一种判断可穿戴设备是否佩带在人体上的方法，其特征在于，包括：电容传感器模块监测可穿戴设备电容量的变化后，通过电容传感器模块内部的数字电路根据电容量的变化输出高电平或者低电平，根据电容传感器模块输出的高低电平由主控模块判定可穿戴设备是否佩带在人体上。
一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述的方法包括如下：
步骤A1：电容传感器模块监测电容量的变化以判定可穿戴设备是否佩带在人体上；
步骤A2：若可穿戴设备佩带在人体上，3D加速度传感器模块采集人体的运动数据；
步骤A3：主控模块通过编程算法计算出人体运动数据的变化量的累计和；
步骤A4：主控模块根据人体运动数据的变化量的累计和判定人体在运动状态或者睡眠状态。
所述的主控模块每采样一次3D加速度传感器模块，所述电容传感器模块都检测一次电容量的变化，所述主控模块判定可穿戴设备是否佩带在人体上，若可穿戴设备离开人体，则为静止状态。
本发明相对于现有技术，具有以下有益效果：
(1)实现了可穿戴设备的人体健康运动追踪器，运动状态和睡眠状态可以自动切换。
(2)可以自动可靠的记录人的运动情况和睡眠情况，进行数据的传输和保存，了解自己的运动和睡眠情况，根据统计的数据可进行作息时间和运动状态的调整。
附图说明
图1为本发明的判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态方法流程图；
图2为本发明的判断人体睡眠状态、静止状态还和运动状态的装置原理框图。
具体实施方式
参见图1，判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法主要包括如下步骤：
S1、判断可穿戴设备是否佩带在人体上；
S2、判断人体是在运动、静止还是在睡眠状态；
S3、判定人体睡眠状态；
S4、判定人体运动状态。
所述的步骤S3睡眠状态包括睡醒阶段、极浅睡阶段、浅睡阶段和深睡阶段。
所述的步骤S4运动状态具体包括：静止/散步、慢速/中速/快速步行和慢速/中速/快速跑步。
实施步骤S1后判定符合要求则实施步骤S2进行判定，在所述的步骤S2中，若检测人体是在睡眠状态则实施步骤S3进行睡眠状态判定，否则实施步骤S4进行运动状态判定。
参见图2，判断睡眠状态、静止状态还和运动状态的装置为可穿戴设备内，至少包括电容传感器模块1、主控模块2、电源模块3、3D加速度传感器模块4、存储模块5、通讯模块6和移动终端APP 7；所述主控模块2分别连接电容传感器模块1、电源模块3、3D加速度传感器模块4、存储模块5；3D加速度传感器模块模块4将采集人体的运动数据存储于存储模块5，然后由主控模块2分析和处理所存储的运动数据，根据人体运动数据的变化量的累计和来判断人体是在睡眠状态、静止状态还是运动状态。
因本发明的判断睡眠状态、静止状态还和运动状态的方法主要依靠判断睡眠状态、静止状态还和运动状态的装置来完成执行，所述判断睡眠状态、静止状态还和运动状态的装置为可穿戴设备，为方便本领域的技术人员理解，下面对本发明的实现所采用技术方案再做进一步详细说明：
所述的步骤S1中，若可穿戴设备没有佩带在人体上时，存储模块5记录零运动量，然后由通讯模块6与移动终端APP 7连接实现数据的传输，并通过移动终端APP 7发出提示信息，提醒用户可穿戴设备不在人体上。
所述的步骤S1中，自行设置高低电平的数值分别代表可穿戴设备佩带在人体上或没有佩带在人体上；若电容传感器模块输出高电平，可穿戴设备佩带在人体上，若自行设置的数值输出为低电平时，可穿戴设备佩带在人体上；若电容传感器模块输出低电平，可穿戴设备没有佩带在人体上，若自行设置的数值输出为高电平时，可穿戴设备佩带在人体上。
例如：低电平表示该设备是戴在人体上，否则该设备不在人体上。
电容传感器模块1每1分钟检测一次电容量的变化，若没有变化，则进入静止状态；若有变化，输出一个电平，并一直维持该低电平，直到检测到电容量再次发生变化，才输出高电平。
例如：主控模块2的一个I/O口p1.1检测到电容传感器模块1的输出，主控模块2通过高低电平，就可以判断设备是否在人体上。
当设备在人体上时，实施所述的步骤S2，主控模块2通过3D加速度传感器模块4的3轴运动变化量的累计和来判定人体是在睡眠或者是在运动，主控模块2每1秒采样一次3D加速度传感器模块模块4得到一个3轴的数值，然后将后一次采样的数值减去前一次采样的数值，例如：X2-X1,Y2-Y1,Z2-Z1,依次类推。
主控模块2每一秒采样一次3D加速度传感器模块4，电容传感器模块1都要检测一次电容量的变化，主控模块2判定设备是否戴在人体上，若离开人体，则为静止状态。
所述的步骤S3中，主控模块2以一秒的间隔,连续五分钟采样3D加速度传感器模块4，每一次采样得出一个变化量，五分钟时间内就有300个变化量，把这些变化量累加起来。
睡眠状态的判定，设定SAP为判断的标准,依据以下数据判断，深度睡眠(SAP<800)，浅睡(801<SAP<1600)，极浅睡(1601<SAP<3500)，睡醒(SAP>3500)。
例如：第一个5分钟的变化量之和:
SAP1X＝(X2-X1)+(X3-X2)+……(X301-X300)
SAP1Y＝(Y2-Y1)+(Y3-Y2)+……(Y301-Y300)
SAP1Z＝(Z2-Z1)+(Z3-Z2)+……(Z301-Z300)
依次类推得到第2个5分钟的变化量之和为SAP2X,SAP2Y,SAP3Z,直到第6个5分钟的变化量之和为SAP6X,SAP6Y,SAP6Z；
(1)若SAP1X,SAP1Y,SAP1Z,都小于数值3500时，且30分钟内连续五次采样的变化量累计和都小于数值3500时，则进入了睡眠状态；且暂定为极浅睡，可认为是临时状态。
(2)若有连续的3个5分钟的累计和都大于数值3500时，则睡眠状态为睡醒，且需要对临时状态进行校正为睡醒状态。
(3)进入睡眠后，以5分钟一个时间段来监测，把五分钟内的300个变化量累计和，将得到的第7个5分钟的SPA7X,SPA7Y,SPA7Z数值范围在1601～3500内，则睡眠状态为极浅睡。
(4)若连续5分钟内的变化量之和数值范围在801～1600内时,则睡眠状态为浅睡。
(5)若连续5分钟内的变化量之和小于数值800时,则睡眠状态为深睡。
具体地，当第7个5分钟为浅睡,深睡时,前面从第2个到第6个5分钟的睡眠状态要重新依据以上的算法进行校正。
例如：人在睡觉时中途醒来上厕所5分钟，这5分钟人是有在走动的，3D加速传感器模块4检测的这5分钟为运动状态，但实际是中途上厕所，后面5分钟在继续睡觉，第一个5分钟则暂判定为临时状态，然后根据下一个5分钟是运动还是睡眠状态来判定前一个状态是否为一个临时的状态，若后面连续第二个到第六个5分钟也跟临时状态相同，则认为第一个5分钟为运动状态，则人睡醒了已进入了运动状态。
具体地，在睡醒时,需要重新做进入睡眠的状态的监测，否则继续维持当前睡眠状态为睡醒状态。
综上所述，在上述步骤中，只要5分钟内的累计和达到一个最大阀值时，则进入了运动状态，并自动退出睡眠状态。
所述的步骤d中，运动状态的判定设定ST为判断的标准,依据以下数据判断，散步(ST≤59步/分钟)，慢速步行(60步/分钟≤ST≤80步/分钟)，中速步行(81步/分钟≤ST≤100步/分钟)，快速步行(101步/分钟≤ST≤120步/分钟)，慢速跑步(121步/分钟≤ST≤140步/分钟)，中速跑步(141步/分钟≤ST≤160步/分钟)，快速跑步(ST>161步/分钟)。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未违背本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的装置，其特征在于，所述装置包括用于监测电容量的变化以判定所述装置是否佩带于人体上的电容传感器模块、用于采集人体的运动数据的3D加速度传感器模块、电源模块、存储模块、通讯模块和主控模块；
所述电容传感器模块、3D加速度传感器模块的输出端与所述主控模块相连接；所述存储模块、电源模块与所述主控模块相互连接；
通过所述电容传感器模块判定所述装置佩带于人体上后，所述的3D加速度传感器将采集到的人体运动数据传输至所述主控模块，并经过所述主控模块对采集到的人体运动数据进行数据分析和处理，根据数据的分析结果以判断人体是处于睡眠状态、静止状态，还是运动状态。
2.根据权利要求1所述的一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的装置，其特征在于，所述装置为可穿戴设备，所述装置连接于移动终端APP，所述的主控模块控制通讯模块与移动终端APP通讯进行数据存储及备份，移动终端APP根据接收的数据分析判断人体是在睡眠状态、静止状态，还是运动状态，实现数据的发送与接收。
3.一种判断可穿戴设备是否佩带在人体上的方法，其特征在于，包括：电容传感器模块监测可穿戴设备电容量的变化后，电容传感器模块内部的数字电路根据电容量的变化输出高电平或者低电平，根据电容传感器模块输出的高低电平由主控模块判定可穿戴设备是否佩带在人体上。
4.根据权利要求3所述的一种判断可穿戴设备是否佩带在人体上的方法，其特征在于，自行设置高低电平的数值分别代表可穿戴设备佩带在人体上或没有佩带在人体上；若电容传感器模块输出高电平，可穿戴设备佩带在人体上，若自行设置的数值输出为低电平时，可穿戴设备佩带在人体上；若电容传感器模块输出低电平，可穿戴设备没有佩带在人体上，若自行设置的数值输出为高电平时，可穿戴设备佩带在人体上。
5.根据权利要求3所述的一种判定可穿戴设备是否佩带在人体上的方法，其特征在于，若可穿戴设备没有佩带在人体上时，移动终端APP发出提示信息，提醒用户可穿戴设备不在人体上。
6.根据权利要求3所述的一种判断可穿戴设备是否佩带在人体上的方法，其特征在于，电容传感器模块检测电容量的变化，若电容量没有变化，则判定进入静止状态；若电容量有变化，输出一个电平，并维持该电平，直到检测到电容量再次发生变化，才输出另外一个电平。
7.一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述的方法包括如下：
步骤A1：电容传感器模块监测电容量的变化以判定可穿戴设备是否佩带在人体上；
步骤A2：若可穿戴设备佩带在人体上，3D加速度传感器模块采集人体的运动数据；
步骤A3：主控模块处理分析人体运动数据的变化量得到累计和；
步骤A4：主控模块根据人体运动数据的变化量的累计和判定人体在运动状态或者睡眠状态；
所述的主控模块每采样一次3D加速度传感器模块，所述电容传感器模块都检测一次电容量的变化，所述主控模块判定可穿戴设备是否佩带在人体上，若可穿戴设备离开人体，则为静止状态。
8.根据权利要求8所述的一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述的步骤A3中，主控模块每一秒采样一次3D加速度传感器模块得到一个3轴数值，然后将后一次采样的数值减去前一次采样的数值得到人体运动数据的变化量，五分钟时间有300个变化量，再将每一次运动数据变化量累加起来得到累计和。
9.根据权利要求8所述的一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述的步骤A4睡眠状态包括：睡醒阶段、极浅睡阶段、浅睡阶段和深睡阶段。
10.根据权利要求8所述的一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述的步骤A4包括：
步骤A41：若连续五次采样的变化量累计和都小于或者都大于数值3500时，则进入了睡眠状态；
步骤A42：若连续的3个5分钟的变化量累计和都大于数值3500，则判定为睡醒阶段；
步骤A43：若连续5分钟内的变化量累计和数值范围在1601～3500内时，则判定为极浅睡阶段；
步骤A44：若连续5分钟内的变化量累计和数值范围在801～1600内时,则判定为浅睡阶段；
步骤A45：若连续5分钟内的变化量累计和小于数值800时,则判定为深睡阶段。
在上述步骤中，只要五分钟内的累计和达到一个最大阈值，则进入运动状态，并退出睡眠状态。
11.根据权利要求8一种判断人体睡眠状态、静止状态和运动状态的方法，其特征在于，所述步骤A42为睡醒阶段时,需要重新做进入睡眠的状态的监测，否则继续维持当前睡眠状态为睡醒状态。
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