CN111870793B - 一种温度预调节方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种温度预调节方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于智能家居技术领域。本申请通过获取空调覆盖范围内用户的心率信号；基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数；若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值；按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。本发明实施例能够预先调节用户所需的环境温度，使环境温度与每个睡眠阶段身体需要的最佳温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
Description
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种温度预调节方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着人们对生活品质要求的不断提高，以及科技的逐步发展，智能家用电器越来越多的被应用于家庭生活中。其中，空调作为制冷设备，在调节和改善人们的室内空间环境方面，逐渐成为每个家庭必不可少的家用电器。
目前，一些空调的睡眠模式可以自动调节温度，但是，在夜间睡眠时，用户仍有时候会感觉到“时冷时热”，即环境温度与每个睡眠阶段身体需要的最佳温度不匹配，影响用户睡眠质量。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种温度预调节方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决当前的室内温度与当前身体需要的最佳温度不匹配问题。具体技术方案如下：
第一方面，提供了一种温度预调节方法，所述方法包括：
获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度。
可选的，所述基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值，包括：
计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值；
若所述差值不在预设范围内，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与所述差值对应的温度调节系数；
根据所述温度调节系数及预设的目标温度值计算公式计算所述目标温度值。
可选的，所述方法还包括：
若所述差值在预设范围内，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
可选的，所述方法还包括：
判断目标温度值是否超出预设温度范围；
若确定出的目标温度值高于所述预设温度范围的较大温度阈值，将所述较大温度阈值确定为目标温度值；
若确定出的目标温度值低于所述预设温度范围的较小温度阈值，将所述较小温度阈值确定为目标温度值。
可选的，所述方法还包括：
检测所述用户是否有离床动作；
若检测到离床动作，在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作；
若所述预设时间段内有回床动作，或者，未检测到离床动作，则确定用户处于在床状态。
可选的，所述方法还包括：
若所述预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。
可选的，所述方法还包括：
若所述用户处于离床状态，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
第二方面，提供了一种温度预调节装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
计算模块：用于基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
预测模块，用于若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
第一确定模块，用于基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
调节模块，用于按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度。
可选的，所述第一确定模块，用于：
计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值；
用于若所述差值不在预设范围内，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与所述差值对应的温度调节系数；
用于根据所述温度调节系数及预设的目标温度值计算公式计算所述目标温度值。
可选的，所述第一确定模块，还用于：
若所述差值在预设范围内，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
可选的，所述装置还包括：
判断模块，用于判断目标温度值是否超出预设温度范围；
第二确定模块，用于若确定出的目标温度值高于所述预设温度范围的较大温度阈值，将所述较大温度阈值确定为目标温度值；若确定出的目标温度值低于所述预设温度范围的较小温度阈值，将所述较小温度阈值确定为目标温度值。
可选的，所述装置还包括：
第一检测模块，用于检测所述用户是否有离床动作；
第二检测模块，用于若检测到离床动作，在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作；
第三确定模块，用于若所述预设时间段内有回床动作，或者，未检测到离床动作，则确定用户处于在床状态。
可选的，所述第三确定模块，还用于：
若所述预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。
可选的，所述装置还包括：
保持模块，用于若所述用户处于离床状态，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的方法步骤。
第四方面，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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。
第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面任一所述的方法。
本申请实施例有益效果：
本申请通过获取首先空调覆盖范围内用户的心率信号，然后基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数，若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，然后利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数，再基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值，最后可以按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。
本申请实施例通过预设预测模型预测用户下一时间段的预测心率变异性参数，基于用户的预测心率变异性参数和实际心率变异性参数确定目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，因为提前预测出下一时间段的预测心率变异性参数，所以可以提前计算出目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，使环境温度与用户睡眠过程中身体需要的温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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温度预调节方法的流程图；
图2为本申请实施例步骤S105的流程图；
图3为本申请实施例提供的其中一种确定目标温度值的方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的一种判断离床状态的方法的流程图；
图5为本申请实施例提供的一种温度预调节装置的结构示意图；
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
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
由于使用现有的空调睡眠模式自动调节温度方法，在夜间睡眠时，用户仍有时候会感觉到“时冷时热”，即当前的室内温度与当前身体需要的最佳温度不匹配，影响用户睡眠质量。为此，本申请实施例提供了一种温度预调节方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以应用于空调等自动调节温度的设备中。
下面将结合具体实施方式，对本申请实施例提供的一种温度预调节方法进行详细的说明，所述温度调节方法可以应用于终端中，如：空调等自动调节温度的设备中，如图1所示，具体步骤如下：
S101，获取空调覆盖范围内用户的心率信号。
在本发明实施例中，空调覆盖范围可以指一个或两个房间，该房间可以指为供用户睡眠的卧室，心率信号是指携带心率信息的信号，心率是指正常人安静状态下每分钟心跳的次数，也叫安静心率，可以为60～100次/分，可因年龄、性别或其他生理因素产生个体差异，通过心率可以得到心脏的跳动信息。
在本申请的一种实施方式中，可以通过睡眠传感设备获取空调覆盖范围内用户的生理信号，睡眠传感设备可以是睡眠监测盒、睡眠监测带、手环、微波雷达检测器中的一种或多种。生理信号中可以包括多种信号，例如：心电、脑电、肌电和呼吸等信号，利用滤波器从生理信号中提取出本方案需要的心率信号，滤波器可以采用带通(数字)滤波器，提取心率信号的频段可以选择40-120HZ。
S102，基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数。
在本申请实施例中，可以利用寻找峰值函数查找心率信号的R峰，基于R峰可以计算用户的实际心率变异性参数，心率关注每分钟的平均心跳次数,而心率变异性(HRV)则测量心脏连续跳动之间的时间(或变异性)的具体变化，通过心率变异性可以用来检测睡眠质量。其中，实际心率变异性参数可以是当前时刻之前的预设时间段(如：3分钟、10分钟)的心率变异性参数，也可以是当前时刻之前的多个预设时间段的心率变异性参数。
在一个示例中，实际心率变异性参数的计算方法可以是，计算每相邻两个R峰之间间隔(又称R-R间期)的标准差，该标准差作为实际心率变异性参数。
S103，若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数。
在该步骤之前，可以首先利用过睡眠传感设备检测用户是否处于在床状态，在床状态指用户在床上的状态。若用户处于在床状态，可以将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数。
在本申请实施例中，其中预设预测模型可以采用时间序列模型，示例性的：差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model，ARIMA)。
S104，若用户处于离床状态，保持空调覆盖范围内的环境温度不变。
在本申请实施例中，可以首先确定用户是否处于离床状态，这里离床状态指用户不在床上的状态，若用户处于离床状态，则保持空调覆盖范围内的环境温度不变，也就是以当前的实际温度值作为下一时间段的目标温度值。
S105，基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值。
医学上有研究证明，环境温度会影响心率波动，而心率变异性可以表示心率的波动情况，在人的睡眠状态由浅入深时，心率趋于平稳，所以在本申请实施例中，可以根据心率变异性参数的变化确定目标温度值。
在该步骤中，可以首先计算实际心率变异性参数和预测心率变异性参数之间的差值，再根据差值及预设温度值计算公式计算目标温度值。
S106，按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。
在本申请实施例中，确定目标温度值以后，空调可以将空调覆盖范围内的环境温度调整为目标温度值。
本申请通过获取首先空调覆盖范围内用户的心率信号，然后基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数，若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，然后利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数，再基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值，最后可以按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。
本申请实施例通过预设预测模型预测用户下一时间段的预测心率变异性参数，基于用户的预测心率变异性参数和实际心率变异性参数确定目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，因为提前预测出下一时间段的预测心率变异性参数，所以可以提前计算出目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，使环境温度与用户睡眠过程中身体需要的温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
在本申请的又一实施例中，如图2所示，步骤S105中可以包括以下步骤：
S201，计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值。
在本申请实施例中，由于人们在不同的睡眠阶段(如：深度睡眠状态、浅度睡眠状态等等)的心率变异性参数不同，所以可以通过心率变异性参数的变化情况来确定用户睡眠状态的变化情况。
所以，在该步骤中，可以用预测心率变异性参数减去实际心率变异性参数，得到两者之间的差值。示例性的，预测心率变异性参数为136，实际心率变异性参数为156，则两者差值为-20。
S202，若差值不在预设范围内，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与差值对应的温度调节系数。
在本申请实施例中，预先设置差值的预设范围，用于确定心率变异性参数波动情况，并且预先设置差异值与温度调节系数的对应关系。
在该步骤中，将差值与预设范围的边界值进行比较确定差值是否在预设范围内，若差值不在预设范围内，则表明心率变异性参数变化较大，然后，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与差值对应的温度调节系数。
对应关系可以如下表1所示：
表1
S203，根据温度调节系数及预设的目标温度值计算公式计算所述目标温度值。
在本申请实施例中，预先设置目标温度值计算公式：
目标温度值＝当前温度值+温度调节系数a*温控最小分辨率；
其中，当前温度值可以实时检测获取，温控最小分辨率由空调性能决定，通常可达到0.5甚至0.1摄氏度。确定温度调节系数之后，即可计算出目标温度值。并且由公式可知，当温度调节系数为负时，对应的是降低温度；当温度调节系数为正时，对应的是升高温度。
S204，若差值在预设范围内，保持空调覆盖范围内的环境温度不变。
在本申请实施例中，若差值在预设范围内，表示预测心率变异性参数比实际心率变异性参数低且相差不大，可以保持空调覆盖范围内的环境温度不变。
在本申请实施例中，通过计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值，再根据差值查找对应的温度调节系数，再基于温度系数计算目标温度值，由于心率变异性参数的变化情况能够体现用户的不同睡眠阶段，而用户不同睡眠阶段所需的最佳环境温度不同，所以这种基于心率变异性参数变化情况计算目标温度值的方式能够更好的反映用户在下一时间段的睡眠中最需要的目标温度值，进而在按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度后，可以便于使环境温度与用户睡眠过程中身体需要的温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
在本申请的又一实施例中，如图3所示，S105中基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值，还可以包括以下步骤：
S301，判断目标温度值是否超出预设温度范围。
在本申请实施例中，可以提前经过统计得到用户睡眠时适宜的预设温度范围，预设温度范围的最大边界阈值为较大温度阈值，最小边界阈值为较小温度阈值，示例性的，一般情况下人体适宜的温度范围为16-28摄氏度。
在该步骤中，可以将目标温度值分别与预设温度范围的较大温度阈值和较小温度阈值比较，当目标温度值小于较小温度阈值，或，大于较大温度阈值，则判定目标温度值超出预设温度范围；当目标温度值大于较小温度阈值，并且，小于较大温度阈值，则判定目标温度值没有超出预设温度范围。
例如：目标温度值为30摄氏度，预设温度范围为16-28摄氏度，即较小温度阈值为16摄氏度，较大温度阈值为28摄氏度，30摄氏度大于28摄氏度，所以该目标温度值超出预设温度范围。
S302，若确定出的目标温度值高于预设温度范围的较大温度阈值，将较大温度阈值确定为目标温度值。
在本申请实施例中，比较目标温度值与较大温度阈值的大小，若确定出的目标温度值大于预设温度范围的较大温度阈值，则将较大温度阈值确定为目标温度值。
例如：目标温度值为30摄氏度，较大温度阈值为28摄氏度，30摄氏度大于28摄氏度，所以取28摄氏度为目标温度值。
S303，若确定出的目标温度值低于预设温度范围的较小温度阈值，将较小温度阈值确定为目标温度值。
在本申请实施例中，比较目标温度值与较小温度阈值的大小，若确定出的目标温度值小于预设温度范围的较小温度阈值，则将较小温度阈值确定为目标温度值。
例如：目标温度值为12摄氏度，较小温度阈值为16摄氏度，12摄氏度小于16摄氏度，所以取16摄氏度为目标温度值。
本申请实施例中，通过预设温度范围的限定，可以使目标温度值不超出用户睡眠时适宜的预设温度范围，避免温度过高或者过低导致用户不适，保证用户的舒适度。
在本申请的又一实施例中，如图4所示，在S103之前，还包括以下步骤：
S401，检测用户是否有离床动作。
在本申请的一种实施方式中，利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测之前，在生理信号中提取体动信号，体动信号可以用于判断用户是否发生翻身、起床等行为动作，并且基于心率信号计算实际平均心率，平均心率可以用于判断用户当前时刻之前预设时间段内是否在床。
通过体动信号和平均心率检测用户是否有离床动作，若当前时刻之前预设时间段内体动信号和平均心率都不为零时，说明预设时间段内用户在床并发生了翻身、起床等行为动作，无论此时发生动作的目的是什么，判定用户当前时刻之前预设时间段内有离床动作。
S402，若检测到离床动作，在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作。
在本申请实施例中，若检测到离床动作之后，还需要在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作。其中回床动作的判断方法是：检测离床动作之后的预设时间段内平均心率是否为零，若平均心率为零则判定无回床动作，若平均心率不为零判定用户有回床动作。
S403，若预设时间段内有回床动作，则确定用户处于在床状态。
在本申请实施例中，在检测到离床动作之后若预设时间段内有回床动作，即检测到离床动作之后预设时间段内平均心率不为零，此时有可能是两种情况：一种情况是，判定的离床动作是因为用户翻身，翻身之后用户还在床上，所以预设时间段内平均心率不为零，此时判定用户处于在床状态；另一种情况是，判定的离床动作是因为用户离床，但是用户在预设时间段内又返回床上继续睡觉，此时预设时间段内平均心率也不为零，此时也判定用户处于在床状态。
S404，若预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。
在本申请实施例中，在检测到离床动作之后，若预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。即检测到离床动作之后，在当前时刻之后的预设时间段内心率一直为零，则判定预设时间段内用户处于离床状态。例如：预设时间段为5分钟，检测到离床动作之后的5分钟内平均心率为零，说明床上没人，用户处于离床状态。
若未检测到离床动作，确定用户一直在床上，所以用户处于在床状态。
本申请实施例中，通过判定用户是否处于离床状态，可以避免用户处于离床状态时继续预测，减少空调不必要的资源损耗。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种温度预调节装置，如图5所示，该装置包括：
获取模块501，用于获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
计算模块502：用于基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
预测模块503，用于若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
第一确定模块504，用于基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
调节模块505，用于按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度。
可选的，所述第一确定模块504，用于：
计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值；
用于若所述差值不在预设范围内，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与所述差值对应的温度调节系数；
用于根据所述温度调节系数及预设的目标温度值计算公式计算所述目标温度值。
可选的，所述第一确定模块504，还用于：
若所述差值在预设范围内，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
可选的，所述装置还包括：
判断模块，用于判断目标温度值是否超出预设温度范围；
第二确定模块，用于若确定出的目标温度值高于所述预设温度范围的较大温度阈值，将所述较大温度阈值确定为目标温度值；若确定出的目标温度值低于所述预设温度范围的较小温度阈值，将所述较小温度阈值确定为目标温度值。
可选的，所述装置还包括：
第一检测模块，用于检测所述用户是否有离床动作；
第二检测模块，用于若检测到离床动作，在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作；
第三确定模块，用于若所述预设时间段内有回床动作，或者，未检测到离床动作，则确定用户处于在床状态。
可选的，所述第三确定模块，还用于：
若所述预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。
可选的，所述装置还包括：
保持模块，用于若所述用户处于离床状态，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
本申请通过获取首先空调覆盖范围内用户的心率信号，然后基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数，若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，然后利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数，再基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值，最后可以按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。
本申请实施例通过预设预测模型预测用户下一时间段的预测心率变异性参数，基于用户的预测心率变异性参数和实际心率变异性参数确定目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，因为提前预测出下一时间段的预测心率变异性参数，所以可以提前计算出目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，使环境温度与用户睡眠过程中身体需要的温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信，
存储器603，用于存放计算机程序；
处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现如下步骤：
获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度。
本申请通过获取首先空调覆盖范围内用户的心率信号，然后基于心率信号计算用户的实际心率变异性参数，若用户处于在床状态，将实际心率变异性参数输入至预设预测模型，然后利用预设预测模型对用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数，再基于实际心率变异性参数和预测心率变异性参数确定目标温度值，最后可以按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度。
本申请实施例通过预设预测模型预测用户下一时间段的预测心率变异性参数，基于用户的预测心率变异性参数和实际心率变异性参数确定目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，因为提前预测出下一时间段的预测心率变异性参数，所以可以提前计算出目标温度值，进而按照目标温度值调节空调覆盖范围内的环境温度，使环境温度与用户睡眠过程中身体需要的温度相匹配，进而改善用户睡眠质量。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一温度预调节方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一温度预调节方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
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。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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 (10)
1.一种温度预调节方法，其特征在于，所述方法包括：
获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度；
其中，所述基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值，包括：
计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值；
基于所述差值和预设温度值计算公式确定目标温度值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述差值和预设温度值计算公式确定目标温度值，包括：
若所述差值不在预设范围内，在预设的差异值与温度调节系数的对应关系中，查找与所述差值对应的温度调节系数；
根据所述温度调节系数及预设的目标温度值计算公式计算所述目标温度值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述差值在预设范围内，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断目标温度值是否超出预设温度范围；
若确定出的目标温度值高于所述预设温度范围的较大温度阈值，将所述较大温度阈值确定为目标温度值；
若确定出的目标温度值低于所述预设温度范围的较小温度阈值，将所述较小温度阈值确定为目标温度值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测所述用户是否有离床动作；
若检测到离床动作，在当前时刻之后的预设时间段内检测用户是否有回床动作；
若所述预设时间段内有回床动作，则确定用户处于在床状态。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述预设时间段内未检测到回床动作，则确定用户处于离床状态。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述用户处于离床状态，保持所述空调覆盖范围内的环境温度不变。
8.一种温度预调节装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取空调覆盖范围内用户的心率信号；
计算模块：用于基于所述心率信号计算所述用户的实际心率变异性参数；
预测模块，用于若所述用户处于在床状态，将所述实际心率变异性参数输入至预设预测模型，利用所述预设预测模型对所述用户下一时间段的心率变异性参数进行预测，得到预测心率变异性参数；
确定模块，用于基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值；
调节模块，用于按照所述目标温度值调节所述空调覆盖范围内的环境温度；
其中，所述基于所述实际心率变异性参数和所述预测心率变异性参数确定目标温度值，包括：
计算预测心率变异性参数与实际心率变异性参数之间的差值；
基于所述差值和预设温度值计算公式确定目标温度值。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
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