CN111077925A - 光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：采集用户的睡眠数据；将睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使预先训练好的光照强度预测模型输出与睡眠数据对应的目标光照强度，其中，预先训练好的光照强度预测模型是通过对用户的历史睡眠数据训练得到的；控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。本申请，解决了现有的照明设备功能单一，无法满足用户在不同情境环境下对光照亮度的不同需求的问题，可以依据用户的睡眠数据，结合用户睡眠的时间段以及自然时间点，控制光照调节设备调节光照强度，智能化的为用户的睡眠质量提供人性化的方式，极大便利用户的生活。

Description

光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在现代化的智能系统中，智能化的处理与操作已经涉及到了社会生活的方方面面，给人们的生活带来了便利。例如，智能控制的灯具，作为人们工作学习时常常使用的照明工具，可以在用户处于不同情境环境时通过调节灯具的光照强度来满足用户的不同需求。

目前市面上普遍存在着单一光照亮度的照明设备或者三色光需要用户人为调节光照亮度的照明设备，相关技术中的照明设备功能单一，无法满足用户在不同情境环境下对光照亮度的不同需求。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为了解决相关技术中的照明设备功能单一，无法满足用户在不同情境环境下对光照亮度的不同需求的技术问题，本申请实施例提供了一种光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

有鉴于此，第一方面，本申请实施例提供了一种光照调节设备的控制方法，所述方法包括以下步骤：

采集用户的睡眠数据；

将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实施方式中，所述预先训练好的光照强度预测模型通过以下方式进行训练：

获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度；

将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度；

若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度小于或等于设定的相似度阈值，则确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型；

若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

结合第一方面，在第一方面第二种可能的实施方式中，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，所述控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度，包括：

根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

结合第一方面，在第一方面第三种可能的实施方式中，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。

结合第一方面，在第一方面第四种可能的实施方式中，所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

第二方面，本申请实施例提供了一种光照调节设备的控制装置，所述装置包括：

采集单元，用于采集用户的睡眠数据；

输入输出单元，用于将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

调节单元，用于控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

结合第二方面，在第二方面第一种可能的实施方式中，所述装置还包括模型训练单元，用于对所述预先训练好的光照强度预测模式进行训练；所述模型训练单元包括：

获取子单元，用于获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度；

输入子单元，用于将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度；

确定子单元，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度小于或等于设定的相似度阈值，则确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型；

参数调整子单元，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

结合第二方面，在第二方面第二种可能的实施方式中，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，所述调节单元包括：

调节子单元，用于根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

结合第二方面，在第二方面第三种可能的实施方式中，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。

结合第二方面，在第二方面第四种可能的实施方式中，所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；

其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；

所述通信接口用于外部设备之间的信息传输；

所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如第一方面所述的光照调节设备的控制方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的光照调节设备的控制方法的步骤。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本申请实施例提供的一种光照调节设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过采集用户的睡眠数据；将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。解决了现有的照明设备功能单一，无法满足用户在不同情境环境下对光照亮度的不同需求的问题，可以依据用户的睡眠数据(例如，睡眠深度等级)，结合用户睡眠的时间段以及自然时间点，控制光照调节设备调节光照强度，智能化的为用户的睡眠质量提供人性化的方式，极大便利用户的生活。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请实施例提供的一种光照调节设备的控制方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种光照调节设备的控制方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的训练好的光照强度预测模型的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的又一种光照调节设备的控制方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种光照调节设备的控制装置结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的服务器。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。

本申请实施例提供了一种光照调节设备的控制方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

S101、采集用户的睡眠数据。

可选的，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

可选的，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

本申请实施例根据用户的睡眠深度等级调节光照调节设备的光照亮度，根据智能床垫获取的用户的睡眠时长监测数据以及入睡状态、浅睡状态、深睡状态的时间点，同时采集用户的翻身次数，根据用户不同的睡眠深度等级与睡眠时间的对应关系的曲线图，采用渐变式调节光照调节设备(例如，灯具)的亮度，且对用户睡眠不产生刺激性作用，即灯光以微乎其微渐变式产生变化，对睡眠中肉眼刺激性微弱至忽略不计。

S102、将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的。

根据人体基本指标数据、智能床垫获取的睡眠时长监测数据以及入睡状态、浅睡状态、深睡状态的时间点和翻身次数，以不同时间点对应的睡眠深度等级曲线图智能健康化渐变式调节灯光亮度，利用神经网路实现最佳睡眠光照亮度推荐，为用户提供最佳睡眠状态。

S103、控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

本申请实施例应用在具备普通灯光所具有的功能的情形下依据用户睡眠深度等级实现灯光亮度渐变式变化，智能便利化改变灯光，使用户逐渐进入睡眠环境，避免用户的失眠现象的发生，提高睡眠质量，以不同时间点对应的睡眠深度等级曲线图实现便利化、健康化、人性化和智能化得睡眠效果，同时依据时间点，避免早晨时灯光亮度过强以及外界阳光的光照过强对用户肉眼产生刺激性作用，实现对用户健康保护作用。

本申请实施例解决了现有的照明设备功能单一，无法满足用户在不同情境环境下对光照亮度的不同需求的问题，可以依据用户的睡眠数据(例如，睡眠深度等级)，结合用户睡眠的时间段以及自然时间点，控制光照调节设备调节光照强度，智能化的为用户的睡眠质量提供人性化的方式，极大便利用户的生活。

为了便于理解本申请实施例，下面通过具体的实施例来进行描述。

如图2所示，图2示出了另一种光照调节设备的控制方法，该方法用于对预先训练好的光照强度预测模型进行训练，该方法包括以下步骤：

S201、获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度。

S202、将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度。

S203、判断所述光照强度与所述历史光照强度的相似度是否小于或等于设定的相似度阈值，若是，则执行步骤S204；否则，若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则执行步骤S205。

S204、确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型。

S205、通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

如图3所示，图3示出了本申请实施例的训练好的光照强度预测模型的结构示意图，训练好的光照强度预测模型的输入层用于接收用户的睡眠数据，例如，包括用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图、睡眠时长、睡眠状态以及对应的时间点、翻身次数、室内光照强度和外界阳光强度等；训练好的光照强度预测模型的隐藏层设有多个隐藏节点，例如包括隐藏节点1，隐藏节点2…..隐藏节点n-1，隐藏节点n；训练好的光照强度预测模型的输出层用于输出适合用户当前睡眠的最佳灯光强度，将最佳灯光强度作为目标光照强度进行推荐。

如图4所示，图4示出了又一种光照调节设备的控制方法的流程图，该方法包括以下步骤：

S401、判断用户是否进入睡眠状态，如果是，执行步骤S402；否则，执行步骤S403；

S402、根据用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，智能调节光照调节设备的光照强度，执行步骤S404。

S403、光照强度不变化。

S404、判断用户半夜睁眼是否去洗手间，如果是，则执行步骤S05；否则，执行步骤S406。

S405、渐变式调节光照调节设备的光照强度使用户肉眼适应环境。

S406、根据用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图继续调节光照调节设备的光照强度使用户再次入睡，执行步骤S407。

S407、根据当前日期、时间段、外界阳光亮度判别用户是否起床，如果是，则执行步骤S408，否则，执行步骤S409。

S408、渐变式调节光照调节设备的光照强度使用户肉眼适应环境。

S409、根据用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，继续调节光照调节设备的光照强度使用户再次入睡。

光照对用户的睡眠质量影响很大，强烈的光照对用户眼睛产生刺激性作用，同时用户在睡眠过程中醒来后如果直接开灯，强光也会对用户的眼睛产生影响，本发申请实施例根据用户的睡眠深度层次调节光照亮度，实现智能健康化调节光照亮度，提高睡眠质量的同时保护用户眼睛的健康。

用户在睡觉前一般会有一个渐渐进入睡眠状态的过程，目前多数是在强烈光照的情形下关闭光源，用户不能直接适应昏暗的睡眠环境，肉眼也不会直接适应其状态。用户可在躺在床上准备入睡的情形下，根据用户的睡眠时间点以及睡眠深度等级智能化调节光照亮度，使用户逐渐进入睡眠。

在用户进入深度睡眠状态时，灯光处于关闭状态，在用户处于浅睡且用户状态模糊或者起床去洗手间时灯光会渐变式变亮，使用户逐渐适应灯光亮度。倘若是早晨起床时刻，会根据用户睡眠时间段与睡眠深度等级曲线图以及光照强度和时间日期等数据为用户调节最佳的睡眠环境。

本申请实施例根据睡眠深度层次调节光照亮度，为用户提供便利化、健康化、人性化和智能化得睡眠效果，同时依据时间点，避免早晨时灯光亮度过强以及光照过强对用户肉眼产生刺激性作用，实现对用户健康保护作用，避免失眠现象的发生，提高睡眠质量。

如图5所示，图5示出了一种光照调节设备的控制装置结构示意图，所述装置包括：

采集单元51，用于采集用户的睡眠数据；

输入输出单元52，用于将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

调节单元53，用于控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

在本申请另一实施例中，所述装置还包括模型训练单元(图中未示出)，用于对所述预先训练好的光照强度预测模式进行训练；所述模型训练单元(图中未示出)包括：

获取子单元(图中未示出)，用于获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度；

输入子单元(图中未示出)，用于将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度；

确定子单元(图中未示出)，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度小于或等于设定的相似度阈值，则确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型；

参数调整子单元(图中未示出)，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

在本申请另一实施例中，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，所述调节单元33包括：

调节子单元(图中未示出)，用于根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

在本申请另一实施例中，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。

在本申请另一实施例中，所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

如图6所示，本实施例公开一种电子设备，包括：处理器601、存储器602、通信接口603和总线604；

其中，所述处理器601、存储器602、通信接口603通过所述总线604完成相互间的通信；

所述通信接口603用于外部设备之间的信息传输；所述外部设备例如为用户设备UE；

所述处理器601用于调用所述存储器602中的程序指令，以执行如各方法实施例所提供的方法的步骤，例如包括：

采集用户的睡眠数据；

将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

可以理解，本发明实施例中的存储器602可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasablePROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(StaticRAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(SynchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DoubleDataRateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(SynchlinkDRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambusRAM，DRRAM)。本文描述的存储器602旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、数字信号处理设备(DSPDevice，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本文所述功能的单元来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

本申请实施例还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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现各方法实施例所述的光照调节设备的控制方法的步骤，例如包括：

采集用户的睡眠数据；

将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种光照调节设备的控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集用户的睡眠数据；

将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练好的光照强度预测模型通过以下方式进行训练：

获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度；

将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度；

若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度小于或等于设定的相似度阈值，则确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型；

若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，所述控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度，包括：

根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

6.一种光照调节设备的控制装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，用于采集用户的睡眠数据；

输入输出单元，用于将所述睡眠数据输入到预先训练好的光照强度预测模型，以使所述预先训练好的光照强度预测模型输出与所述睡眠数据对应的目标光照强度，其中，所述预先训练好的光照强度预测模型是通过对所述用户的历史睡眠数据训练得到的；

调节单元，用于控制光照调节设备从当前光照强度调节至所述目标光照强度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括模型训练单元，用于对所述预先训练好的光照强度预测模式进行训练；所述模型训练单元包括：

获取子单元，用于获取所述用户的历史睡眠数据和与所述历史睡眠数据对应的历史光照强度；

输入子单元，用于将所述历史睡眠数据作为训练样本输入到初始的光照强度预测模型，以使所述初始的光照强度预测模型输出光照强度；

确定子单元，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度小于或等于设定的相似度阈值，则确定所述初始的光照强度预测模型训练成功，得到所述训练好的光照强度预测模型；

参数调整子单元，用于若所述光照强度与所述历史光照强度的相似度大于设定的相似度阈值，则通过调整所述初始的光照强度预测模型中的参数，继续对所述初始的光照强度预测模型进行训练，直至所述初始的光照强度预测模型训练成功。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述睡眠数据包括用于表示所述用户的睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，所述调节单元包括：

调节子单元，用于根据所述用于表示睡眠深度等级和睡眠时间的对应关系的曲线图，控制所述光照调节设备从当前光照强度逐渐调节至所述目标光照强度。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户的睡眠深度等级通过获取到的所述用户的生理参数和/或所述用户所在的环境参数中的一种或多种来确定；其中，所述用户的生理参数包括睡眠时长、睡眠状态和翻身次数，所述环境参数包括室内光照强度。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述睡眠状态包括浅睡状态、入睡状态和深睡状态中的一种或多种。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；

其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；

所述通信接口用于外部设备之间的信息传输；

所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1至5中任意一项所述的光照调节设备的控制方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的光照调节设备的控制方法的步骤。

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