CN107638165B

CN107638165B - 一种睡眠检测方法及装置

Info

Publication number: CN107638165B
Application number: CN201610575377.9A
Authority: CN
Inventors: 祝凯华; 阮晓雯; 徐亮
Original assignee: Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2016-07-20
Filing date: 2016-07-20
Publication date: 2021-01-26
Anticipated expiration: 2036-07-20
Also published as: CN107638165A

Abstract

本发明适用于移动终端技术领域，提供了一种睡眠检测方法及装置。所述方法包括：通过移动终端的传感器采集睡眠信号；对采集的所述睡眠信号进行预处理；根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态。本发明通过移动终端的传感器采集睡眠信号，而不需要采用现有复杂且笨重的检测装置。另外，用户在家睡觉的时候就可以检测，且不需要在身上贴附复杂的信号线。检测结果可以基于建立的数学模型自动输出，检测效率高且操作简单。

Description

一种睡眠检测方法及装置

技术领域

本发明属于移动终端技术领域，尤其涉及一种睡眠检测方法及装置。

背景技术

目前市场或医疗用以检测人体睡眠状况的装置设计复杂且笨重，并且必须让受检者在不熟悉的检测环境(例如睡眠实验室)过夜，身上需贴附复杂的信号线，还需要专门的技术人员整夜监测，操作繁琐，效率低。

故，有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种睡眠检测方法及装置，以解决现有技术存在的操作繁琐、效率低的问题。

第一方面，本发明提供了一种睡眠检测方法，所述方法包括：

通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

对采集的所述睡眠信号进行预处理；

根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态。

第二方面，本发明提供了一种睡眠检测装置，所述睡眠检测装置包括：

信息采集模块，用于通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

预处理模块，用于对采集的所述睡眠信号进行预处理；

睡眠状态输出模块，用于根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：本发明通过移动终端的传感器采集睡眠信号，而不需要采用现有复杂且笨重的检测装置。另外，用户在家睡觉的时候就可以检测，且不需要在身上贴附复杂的信号线。检测结果可以基于建立的数学模型自动输出，检测效率高且操作简单，具有较强的易用性和实用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的睡眠检测方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例提供的睡眠检测装置的组成结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明实施例。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发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

请参阅图1，为本发明实施例提供的睡眠检测方法的实现流程，其主要包括以下步骤：

在步骤S101中，通过移动终端的传感器采集睡眠信号。

示例性的，可以通过移动终端的加速度传感器采集预定时间(例如4分钟)内的多个加速度数据，将采集的所述多个加速度数据作为所述睡眠信号。其中，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

本实施例在通过移动终端的传感器采集睡眠信号之前，还可以包括：

启动移动终端的睡眠检测功能。具体的可以是，在接收到用户发出的睡眠检测功能启动指令，或者根据预设的时间间隔产生的启动睡眠检测功能的触发信息后，启动移动终端的睡眠检测功能。

本实施例可应用于以下场景，但不局限于以下场景：

场景一：用户在睡眠之前，开启手机的睡眠检测功能，并将该手机放置在距离用户的预定范围内。另外，为减少电耗及辐射，还可将手机设置在飞行模式下，即在飞行模式下实现睡眠检测功能；

场景二：用户在睡眠之前，设定开启手机睡眠检测功能的时间，在达到所述时间时，手机自动开启睡眠检测功能，并将手机设置在待机模式或飞行模式下，在待机模式或飞行模式下实现睡眠检测功能。

在步骤S102中，对采集的所述睡眠信号进行预处理。

在本实施例中，所述预处理包括但不限于去噪处理和归一化处理。

本实施例可以针对不同灵敏度的移动终端采集的睡眠信号，采用归一化的方式去除噪声来适配移动终端中不同精度的传感器。

所述归一化的公式可以为：

其中x*表示归一化后的数据，x表示归一化前的数据，x_min表示采集的数据(睡眠信号)中最小的数据，x_max表示采集的数据(睡眠信号)中最大的数据。

在步骤S103中，根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态。

本实施例为了克服移动终端采样频率的不稳定，采用最新的统计算法对睡眠信号进行分析建模。

具体的可以是：

1)根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

设x、y、z三方向的加速度分别为a1、a2、a3，则合加速度a＝(a1^2+a2^2+a3^2)^(1/2)。

需要说明的是，预定时间内会采集多个加速度数据，每个加速度数据都可以通过上述计算得到一个合加速度。

2)选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

需要说明的是，当存在多个中位数时，取所述多个中位数的平均值作为所述数据均值；或者从所述多个中位数中任意选择一个中位数作为所述数据均值。

例如，当所述合加速度为3、4、5时，选取4作为数据均值；当所述合加速度为3、4、5、6时，将(4+5)/2作为数据均值，或者直接选择4或5作为数据均值。

3)计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

例如，当所述合加速度为3、4、5时，选取4作为数据均值，则每个合加速度的绝对强度为1、0、1。

3)根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

例如，当每个合加速度的绝对强度为1、0、1时，其均值为(1+0+1)/3；其标准差为(((1-2/3)^2+(0-2/3)^2+(1-2/3)^2)/3)^(1/2)。

4)根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

示例性的，所述睡眠阈值＝1/2均值+标准差。

5)当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；

其中，所述睡眠信号的强度为根据预处理后的加速度数据计算得到的合加速度。

例如，对于某个睡眠间隔(如4分钟)，超过40％的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则认为该时间段用户处于浅睡眠状态，否则认为是深度睡眠状态。

需要说明的是，本实施例所述睡眠阈值，可以根据训练数据获得，预先存储在移动终端中；也可以实时获得，将某一段时间内(例如前20分钟睡眠时间)采集的睡眠信号作为采样数据，根据所述采样数据计算获得所述睡眠阈值。

较佳的，为了方便用户更简单、直观的了解睡眠状态，本实施例进一步可以包括：

在输出睡眠状态(优选为多个睡眠状态)之后，将所述睡眠状态转换成对应的离散数值(即通过数值来标记睡眠状态，例如1表示深度睡眠，0表示浅度睡眠)；

对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。

较佳的，为了深度挖掘睡眠状态的特征，本实施例在输出睡眠状态(优选为多个睡眠状态)之后，还可以包括：

采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括但不限于微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒＝(1/深度睡眠状态所占比例)×醒来次数

所述睡眠评分＝100-(1/深度睡眠状态所占比例)×(1/睡眠效率)×醒来次数，所述睡眠效率为深度睡眠状态与浅度睡眠状态之比，所述醒来次数为深度睡眠状态与浅度睡眠状态之间切换的次数。

本实施例通过指标量化所述睡眠状态，可以方便用户更容易了解自己的睡眠质量，提升用户体验。

请参阅图2，为本发明实施例提供的睡眠检测装置的组成结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

所述睡眠检测装置可以是内置于移动终端(例如手机、平板电脑等)内的软件单元、硬件单元或者是软硬结合的单元，也可以作为独立的挂件集成到所述移动终端中。

所述睡眠检测装置包括：

信息采集模块21，用于通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

预处理模块22，用于对采集的所述睡眠信号进行预处理；

睡眠状态输出模块23，用于根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态。

进一步的，所述信息采集模块21具体用于，通过移动终端的传感器采集预定时间内的多个加速度数据，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

进一步的，所述睡眠状态输出模块23包括：

第一计算单元231，用于根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

选取单元232，用于选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

第二计算单元233，用于计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

第三计算单元234，用于根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

第四计算单元235，用于根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

睡眠状态输出单元236，用于当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；其中，所述睡眠信号的强度为根据预处理后的加速度数据计算得到的合加速度。

进一步的，所述装置还包括：

转换模块24，用于在输出睡眠状态之后，将所述睡眠状态转换成对应的离散数值；

拟合模块25，用于对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示模块26，用于显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。

进一步的，所述装置还包括：

量化模块27，用于在输出睡眠状态之后，采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒＝(1/深度睡眠状态所占比例)×醒来次数

综上所述，本发明通过移动终端的传感器采集睡眠信号，而不需要采用现有复杂且笨重的检测装置。另外，用户在家睡觉的时候就可以检测，且不需要在身上贴附复杂的信号线。检测结果可以基于建立的数学模型自动输出，检测效率高且操作简单。另外，通过归一化处理以及统计算法的分析建模，可以解决现有睡眠检测装置无法适配不同精度的传感器以及采样频率不稳定的问题；而且，通过拟合后的曲线图可以展示连续的睡眠状态，方便用户简单、直观的了解睡眠状态。进一步的，通过指标量化所述睡眠状态，可以方便用户更容易了解自己的睡眠质量，提升用户体验，具有较强的易用性和实用性。

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，仅以上述各功能模块、单元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，各功能模块、单元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。上述装置中模块、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

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发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置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系统，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，在本发明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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种睡眠检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

对采集的所述睡眠信号进行预处理；其中，所述预处理包括去噪处理和归一化处理；

根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态；

在输出睡眠状态之后，还包括：

采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒指数 = （1/深度睡眠状态所占比例）

醒来次数

所述睡眠评分 = 100 -（1/深度睡眠状态所占比例）

（1/睡眠效率）

醒来次数，所述睡眠效率为深度睡眠时间与浅度睡眠时间之比，所述醒来次数为深度睡眠状态与浅度睡眠状态之间切换的次数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过移动终端的传感器采集睡眠信号包括：

通过移动终端的传感器采集预定时间内的多个加速度数据，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态包括：

根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出睡眠状态之后，还包括：

将所述睡眠状态转换成对应的离散数值；

对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。

5.一种睡眠检测装置，其特征在于，所述装置包括：

信息采集模块，用于通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

预处理模块，用于对采集的所述睡眠信号进行预处理；其中，所述预处理包括去噪处理和归一化处理；

睡眠状态输出模块，用于根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态；

量化模块，用于在输出睡眠状态之后，采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒指数 = （1/深度睡眠状态所占比例）

醒来次数

所述睡眠评分 = 100 -（1/深度睡眠状态所占比例）

（1/睡眠效率）

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述信息采集模块具体用于，通过移动终端的传感器采集预定时间内的多个加速度数据，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述睡眠状态输出模块包括：

第一计算单元，用于根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

选取单元，用于选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

第二计算单元，用于计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

第三计算单元，用于根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

第四计算单元，用于根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

睡眠状态输出单元，用于当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；其中，所述睡眠信号的强度为根据预处理后的加速度数据计算得到的合加速度。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

转换模块，用于在输出睡眠状态之后，将所述睡眠状态转换成对应的离散数值；

拟合模块，用于对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示模块，用于显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。