CN112806962A - 基于tof及红外模组的小孩睡眠状态监测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请是关于一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,该方法包括:监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态;若是,则通过TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态。本申请提供的方案,将TOF模组和红外模组结合,采集小孩睡眠时的姿态信息和温度信息,用于建立睡眠模型和温度场,通过结合睡眠模型和温度场一起分析能更准确地判断小孩的实际睡眠状态。
Description
技术领域
本申请涉及监测技术领域,尤其涉及一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法。
背景技术
孩子睡觉常会不老实,家长又不能时刻看着孩子睡觉,但家长又希望在小孩的睡眠过程中,如果出现睡眠质量差,踢掉被子、发烧、掉下床和尿床等突发情况时,能及时知悉情况,进行及时处理。
专利号为CN206597015U的实用新型公开了一种基于红外测温的小孩睡眠状态监测装置,包括阵列式红外热电堆传感器、主控芯片、无线收发电路、显示屏、震动模块和电池,阵列式红外热电堆传感器用于测量婴幼儿的睡眠状态,探测范围覆盖到婴幼儿从头到脚的所有区域,通过内部生成的热成像图分析婴幼儿的睡眠状态,包括被子的覆盖范围、婴幼儿是否感冒发烧、婴幼儿睡眠的冷热感、通过体温和翻滚活动状态判断深度睡眠时间和睡眠质量、是否翻来覆去睡眠状态不佳以及是否有跌落床的风险或者已经跌落床,并能及时报警,期间所有历史数据均能记录和回放,使爸妈睡得更加放心,解决了基于传统测温传感器的防踢被产品只能检测局部温度的问题,效果更好,功能更多。
上述专利仅通过红外电堆传感器来获取小孩睡眠过程中的信息,所采集到的信息有限,导致对小孩睡眠状态的判断不够准确,不能对小孩的睡眠状态进行全面的监控。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本申请提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,该基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,能够更准确地判断小孩的实际睡眠状态。
本申请第一方面提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,包括:
监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态;
若是,则通过TOF模组采集该用户的睡眠姿态信息,根据该睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,该实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
基于该实时睡眠模型通过红外模组采集该用户的表面温度信息,建立动态温度场;
根据该实时睡眠模型和/或该动态温度场的变化,确定该用户的实际睡眠状态。
在第一方面的第一种可能实现的方法中,该睡眠姿态信息包括:
人体各个部位的相对位置信息、人体相对于床的位置信息和被子相对于人体各个部位的位置信息、枕头相对于人体各个部位的相对位置信息。
在第一方面的第二种可能实现的方法中,该若是根据该实时睡眠模型和该动态温度场的变化,则该确定该用户的实际睡眠状态,包括:
当该动态温度场的局部位置的温度发生改变时,通过根据该局部位置在该实时睡眠模型中的位置,确定该用户的实际睡眠状态的类型。
结合第一方面的第二中可能实现的方法,在第三种可能实现的方法中,该实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
该异常睡眠状态包括:尿床状态和流鼻血状态。
结合第一方面的第三中可能实现的方法,在第四种可能实现的方法中,
该通过根据该局部位置在该实时睡眠模型中的位置,确定该用户的实际睡眠状态的类型,包括:
若该局部位置为该用户的鼻唇部,则确定该用户的实际睡眠状态为流鼻血;
若该局部位置为该用户的大腿附近部位,则确定该用户的实际睡眠状态为尿床。
结合第一方面的第一种可能实现的方法,在第五种可能实现的方法中,若是仅根据该实时睡眠模型,则该确定该用户的实际睡眠状态,包括:
该实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
该异常睡眠状态包括:潜在窒息状态、掀被子状态和潜在掉床状态;
若该实时睡眠模型中人体相对于床边缘的距离小于预设的距离阈值,则确定用户的实际睡眠状态为潜在掉床状态;
若该实时睡眠模型中被子和人体的重合面积少于预设面积阈值时,则确定用户的实际睡眠状态为掀被子状态;
若该实时睡眠模型中被子和鼻子的距离小于0时,则确定用户的实际睡眠状态为潜在窒息状态。
在第一方面的第六种可能实现的方法中,若是仅根据该动态温度场的变化,则该确定该用户的实际睡眠状态,包括:
该实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
该异常睡眠状态发烧状态;
比较该动态温度场中的局部监测点的温度和预设的温度阈值,该温度阈值为人体的正常体温温度范围;若该局部监测点的温度大于该温度阈值,则确定用户的实际睡眠状态为发烧状态;
该局部监测点为基于人体模型建立的发烧监测点,该人体模型为通过该表面温度信息所建立的模型,该局部监测点包括:头部、脚底和腋窝。
结合第一方面的第三至第六种可能实现的方法,在第七种可能实现的方法中,该根据该实时睡眠模型和/或该动态温度场的变化,确定该用户的实际睡眠状态之后,还包括:
若该实际睡眠状态为异常睡眠状态,则启动提醒模块,发出提醒信号。
在第一方面的第八种可能实现的方法中,该监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态之后,还包括:
根据该实时睡眠模型确定该用户睡眠姿态保持不变的时间;
根据该睡眠姿态保持不变的时间确定用户的睡眠质量等级。
在第一方面的第九种可能实现的方法中,该监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态包括:
对目标区域进行人体检测;
若检测到人体,则判定该人体对应的用户是否处于卧床状态;
若该用户处于卧床状态,且该卧床状态的持续时间达到预设时长,则确定该用户进入睡眠状态。
本申请第二方面提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置,包括:
启动单元,用于监控目标区域内有用户进入睡眠状态时,启动相关监测装置;
TOF单元,用于采集该用户的睡眠姿态信息,根据该睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,该实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
红外单元,用于基于该实时睡眠模型通过红外模组采集该用户的表面温度信息,建立动态温度场;
判定单元,用于根据该实时睡眠模型和/或该动态温度场的变化,确定用户的实际睡眠状态。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本发明提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其通过监控到目标区域内有用户进入睡眠状态时启动TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为所述用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集用户表面温度信息,建立动态温度场;根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态。本方案通过将TOF模组和红外模组结合,采集小孩睡眠时的姿态信息和温度信息,用于建立睡眠模型和温度场,通过结合睡眠模型和温度场一起分析能更准确地判断小孩的实际睡眠状态。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述,本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本申请示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的流程示意图;
图2是本申请实施例示出的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的另一流程示意图;
图3是本申请实施例示出的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整,并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
现有的小孩睡眠状态监测方法或装置多是利用红外技术来采集小孩睡眠时的相关温度信息来确定小孩的实际睡眠状态,但是仅通过红外来采集的温度信息有限,所能确定睡眠状态有限,判断准确性较低。
针对上述问题,本申请实施例提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,能够实现对小孩睡眠状态更全面更准确的监控。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的流程示意图。
参见图1,本申请实施例种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的一个实施例包括:
101.监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态;
目标区域为房间内床的所在位置区域和床附近一米范围内的位置区域。
本实施例中,当检测到有人体进入目标区域后,开始对人体进行实时监测,根据人体在目标区域内的具体动作判定人体是否进入睡眠状态。
102.若是,则通过TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型;
所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思。飞行时间技术在广义上可理解为通过测量物体、粒子或波在固定介质中飞越一定距离所耗费时间(介质/距离/时间均为已知或可测量),从而进一步理解离子或媒介某些性质的技术。
TOF传感器使用微小的激光发射红外光,其中产生的光会从任何物体反弹并返回到传感器。根据光的发射与被物体反射后返回传感器之间的时间差,传感器可以测量物体与传感器之间的距离。
它的工作方式是首先用激光照射目标,然后用扫描仪测量反射光,然后使用光速推算出物体的距离,从而精确地计算出行进的距离。此外,然后使用激光返回时间和波长的差异来进行目标的精确数字3D表示和表面特征,并在视觉上绘制出其各个特征。
本申请实施例中,若步骤101中监测到有进入睡眠状态人体则启动TOF模组采集小孩睡眠姿态信息,通过采集到的睡眠姿态信息建立一个人体、床和其他床上用品之间的位置空间结构模型。此模型会实时根据小孩的睡眠姿势的改变,而根据采集到的实时姿态信息重新建模。
103.基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;
因为一切温度高于绝对零度的物体都在不停地向周围空间发出红外辐射能量。物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布与它的表面温度有着十分密切的关系。所以可以通过对物体自身辐射的红外能量的测量,便能准确地测定它的表面温度,这就是红外辐射测温所依据的客观基础。
物质系统内各个点上温度的集合称为温度场。它是时间和空间坐标的函数,反映了温度在空间和时间上的分布。温度T这个变量通常是空间坐标(x,y,z)和时间变量t的函数,即T=T(x,y,z,t)。该公式描述的是三维非稳态(瞬态)温度场,在此温度场中发生的导热为三维非稳态(瞬态)导热。不随时间而变的温度场称为稳态温度场,即T=T(x,y,z),此时为三维稳态导热。对于一维和二维温度场,稳态时可分别表示为T=f(x)和T=f(x,y),非稳态时则分别表示为T=f(x,t)和T=f(x,y,t)。
本申请实施中,通过红外模组采集步骤103建立的实时睡眠模型人体周围的温度信息,通过采集到的温度信息建立一个基于实时睡眠模型的动态温度场。
104.根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态。
本申请实施例中,有些睡眠状态要通过结合分析步骤102中建立的实时睡眠模型和步骤103中建立的动态温度场的变化具体变化情况,有些睡眠状态也可仅通过实时睡眠模型分析得出部分睡眠状态,或仅通过分析动态温度场即可进行确定。
本发明提供一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其通过监控到目标区域内有用户进入睡眠状态时启动TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为所述用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集用户表面温度信息,建立动态温度场;根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态。本方案通过将TOF模组和红外模组结合,采集小孩睡眠时的姿态信息和温度信息,用于建立睡眠模型和温度场,通过结合睡眠模型和温度场一起分析能更准确地判断小孩的实际睡眠状态。
为了便于理解,以下提供了基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的一个应用实施例进行说明,请参阅图2,本申请实施例中基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法的一个实施例包括:
本申请实施例将完整详细地示出基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法是如何根据实时睡眠模型和动态温度场分析确定小孩睡眠状态的。
201.监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态;
本申请实施例中,当目标区域内出现人体,对人体进行连续监控,根据监控结果判定人体是否躺在床上,若检测到人体是躺在床上,开始记录人体躺在床上的时间,当躺在床上的时间超过10分钟,则判定有人体进入睡眠状态。
202.若是,则通过TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型;
所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
睡眠姿态信息包括:人体各个部位的相对位置信息、人体相对于床的位置信息和被子相对于人体各个部位的位置信息、枕头相对于人体各个部位的相对位置信息。
本申请实施例中,若步骤201中监测到有进入睡眠状态人体则启动TOF模组采集小孩睡眠姿态信息,通过采集到的睡眠姿态信息建立一个人体、床和其他床上用品之间的位置空间结构模型。
203.基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;
在本申请实施例中,步骤203的具体内容与上述实施例1中的步骤103的内容相似,此处不作赘述
204.根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态;
实际睡眠状态可分为正常睡眠状态和异常睡眠状态,异常睡眠状态有包括:尿床状态、流鼻血状态、掀被子状态、潜在窒息状态、潜在掉床状态、发烧状态和睡眠质量差状态。
本申请实施例中,各种异常睡眠状态的判定过程为:
当小孩尿床时,尿液蒸发吸热会使小孩大腿附近的温度发生明显变化,这样动态温度场就发生变化,通过确定温度场中温度变化区域为实时睡眠模型中人体大腿附近位置即可确定小孩处于尿床状态。
当小孩流鼻血时,鼻血蒸发吸热会使鼻唇部温度发生变化,通过确定温度场中温度变化区域为实时睡眠模型中人体的鼻唇部位置,即可确定小孩处于流鼻血状态。同理可通过下巴附近位置出现温度发生变化,可确定小孩处于流口水状态。
当人体被被子覆盖的面积较小时,保暖效果会很差,可能造成小孩着凉,所以当实时模型中被子和人体的重合面积少于一定值时可确定小孩为掀被子状态,这种判定方法适用于小孩在睡眠过程中渐渐地移动出被子覆盖范围或无意识的慢慢推开或踢开被子的情况。还有一种可能是小孩在睡眠过程中无意识地突然踢开或推开掀开大部分覆盖在身体上的被子的时候,热量突然大量外溢,造成温度的极大变化,所以当动态温度场中的温度大区域地发生突变,再通过分析当前实时睡眠模型和一段时间之前的实时睡眠模型,是否被子发生明显位置变化和孩子睡眠姿势发生变化,若是,也可确定小孩处于掀被子状态。
当被子覆盖住小孩鼻子时,会使小孩呼吸困难,导致窒息,所以在实时睡眠模型中出现被子与鼻子的距离小于0时,即可确定小孩处于潜在窒息状态。
当小孩身体的躯干部分离床的边缘位置小于一定距离时,小孩存在掉下床的风险,所以当实时睡眠模型中的人体躯干部位离床边缘的距离小于设定的距离阈值时,确定小孩处于潜在掉床状态。另外也可以通过比较当前时刻睡眠模型中人体躯干部位离床边缘的距离和前一段时间睡眠模型中的人体躯干部位离床边缘的距离,当这个距离一直朝着越来越小的趋势变化,也可确定小孩处于潜在掉床状态。
因为小孩发烧的频率较高,而且发烧如果处理不及时可能会对小孩造成较大的伤害,所以本实施例中,针对发烧状态的监测在动态温度场中设定局部监测点,局部监测点包括:头部、脚底和腋窝,这几个身体部位时监控装置的重点监测位置,当局部监测点的温度大于或小于人体正常温度范围时,即可确定小孩处于发烧状态。
睡眠质量可以通过睡眠过程中的运动量作为评判标准,所以本申请实施例中,可以通过记录实时睡眠模型中每个人体睡眠姿势保持不变的时间,再设定一个时间阈值,通过比较睡眠姿势保持不变的时间和时间阈值,然后通过小孩整个睡眠过程中的比较结果分析确定用户睡眠质量的等级。
以上都是直接对建立的实时模型和动态温度场进行分析得出小孩睡眠状态,还可在服务器预设各种与异常睡眠状态相匹配的模型,通过将实时采集到的数据所建立的实时睡眠模型与预设模型进行匹配来识别更多小孩的实际睡眠状态如:睡眠过程中含手指,用嘴巴进行呼吸等。
205.若所述实际睡眠状态为异常睡眠状态,则启动提醒模块,发出提醒信号;
本申请实施例中,当步骤204中确定的实际睡眠状态为尿床状态、流鼻血状态、掀被子状态、潜在窒息状态、潜在掉床状态或发烧状态,则启动提醒模块,提醒模块可将提醒信息通过网络发送到家长的手机上,或者直接通过发出提示语音或者响铃进行提醒。同时小孩的睡眠质量的等级也可在小孩结束睡眠过程后通过提醒模块发送到用户的手机上。
提醒模块还可将整个睡眠过程形成可视化的数据发送到家长手机上,家长可以通过手机对小孩的整个睡眠过程进行回放观看。
本申请实施例,通过监控到目标区域内有用户进入睡眠状态时;则通过TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型;基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态;若所述实际睡眠状态为异常睡眠状态,则启动提醒模块,发出提醒信号。本方案通过同时利用TOF模组和红外模组对小孩睡眠状态的监控,能对多种小孩异常睡眠状态进行准确全面的监控,在出现异常睡眠状态后可及时提醒家长,避免异常睡眠状态对小孩造成不良影响。
与前述应用功能实现方法实施例相对应,本申请还提供了一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置的实施例。
图3是本申请实施例示出的基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置的结构示意图。
参见图3,该基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置包括:
启动单元301,用于监控目标区域内有用户进入睡眠状态时,启动相关监测装置。
TOF单元302,用于采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型。
红外单元303,用于基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场。
判定单元304,用于根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定用户的实际睡眠状态。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不再做详细阐述说明。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本申请的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (11)
1.一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,包括:
监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态;
若是,则通过TOF模组采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;
根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,所述睡眠姿态信息包括:
人体各个部位的相对位置信息、人体相对于床的位置信息和被子相对于人体各个部位的位置信息、枕头相对于人体各个部位的相对位置信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,若是根据所述实时睡眠模型和所述动态温度场的变化,则所述确定所述用户的实际睡眠状态,包括:
当所述动态温度场的局部位置的温度发生改变时,通过根据所述局部位置在所述实时睡眠模型中的位置,确定所述用户的实际睡眠状态的类型。
4.根据权利要求3所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,
所述实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
所述异常睡眠状态包括:尿床状态和流鼻血状态。
5.根据权利要求4所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,
所述通过根据所述局部位置在所述实时睡眠模型中的位置,确定所述用户的实际睡眠状态的类型,包括:
若所述局部位置为所述用户的鼻唇部,则确定所述用户的实际睡眠状态为流鼻血;
若所述局部位置为所述用户的大腿附近部位,则确定所述用户的实际睡眠状态为尿床。
6.根据权利要求2所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,若是仅根据所述实时睡眠模型,则所述确定所述用户的实际睡眠状态,包括:
所述实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
所述异常睡眠状态包括:潜在窒息状态、掀被子状态和潜在掉床状态;
若所述实时睡眠模型中人体相对于床边缘的距离小于预设的距离阈值,则确定用户的实际睡眠状态为潜在掉床状态;
若所述实时睡眠模型中被子和人体的重合面积少于预设面积阈值时,则确定用户的实际睡眠状态为掀被子状态;
若所述实时睡眠模型中被子和鼻子的距离小于0时,则确定用户的实际睡眠状态为潜在窒息状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,若是仅根据所述动态温度场的变化,则所述确定所述用户的实际睡眠状态,包括:
所述实际睡眠状态包括:正常睡眠状态和异常睡眠状态;
所述异常睡眠状态发烧状态;
比较所述动态温度场中的局部监测点的温度和预设的温度阈值,所述温度阈值为人体的正常体温温度范围;若所述局部监测点的温度大于所述温度阈值,则确定用户的实际睡眠状态为发烧状态;
所述局部监测点为基于人体模型建立的发烧监测点,所述人体模型为通过所述表面温度信息所建立的模型,所述局部监测点包括:头部、脚底和腋窝。
8.根据权利要求4至7任一项所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,所述根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定所述用户的实际睡眠状态之后,还包括:
若所述实际睡眠状态为异常睡眠状态,则启动提醒模块,发出提醒信号。
9.根据权利要求1所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,所述监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态之后,还包括:
根据所述实时睡眠模型确定所述用户睡眠姿态保持不变的时间;
根据所述睡眠姿态保持不变的时间确定用户的睡眠质量等级。
10.根据权利要求1所述的一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测方法,其特征在于,所述监控目标区域内是否有用户进入睡眠状态包括:
对目标区域进行人体检测;
若检测到人体,则判定所述人体对应的用户是否处于卧床状态;
若所述用户处于卧床状态,且所述卧床状态的持续时间达到预设时长,则确定所述用户进入睡眠状态。
11.一种基于TOF及红外模组的小孩睡眠状态监测装置,其特征在于,包括:
启动单元,用于监控目标区域内有用户进入睡眠状态时,启动相关监测装置;
TOF单元,用于采集所述用户的睡眠姿态信息,根据所述睡眠姿态信息建立实时睡眠模型,所述实时睡眠模型为用户和睡眠用品之间具有空间位置关系的三维立体模型;
红外单元,用于基于所述实时睡眠模型通过红外模组采集所述用户的表面温度信息,建立动态温度场;
判定单元,用于根据所述实时睡眠模型和/或所述动态温度场的变化,确定用户的实际睡眠状态。
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---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113288064A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-24 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于发送报警信息的方法、装置和设备 |
CN114543281A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-27 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 基于雷达设备的睡具位置检测方法及装置、空调室内机 |
CN114821674A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-07-29 | 合肥的卢深视科技有限公司 | 睡眠状态监测方法、电子设备及存储介质 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100130873A1 (en) * | 2008-04-03 | 2010-05-27 | Kai Sensors, Inc. | Non-contact physiologic motion sensors and methods for use |
CN101937605A (zh) * | 2010-09-08 | 2011-01-05 | 无锡中星微电子有限公司 | 基于人脸检测的睡眠监控系统 |
CN101937604A (zh) * | 2010-09-08 | 2011-01-05 | 无锡中星微电子有限公司 | 基于人体检测的睡眠监控系统及方法 |
CN105739411A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-06 | 唐小力 | 非接触式扫描温度场的防窒息防着凉监控装置及监控方法 |
CN106361293A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 广东顺德鲁棒智能技术有限公司 | 一种基于红外测温的小孩睡眠状态监测装置和方法 |
CN107727241A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-02-23 | 舒城县红叶五金塑料制品有限公司 | 睡眠状态监测方法、装置及睡眠状态监测仪 |
CN109091150A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-12-28 | 惠州市德赛工业研究院有限公司 | 睡眠体动的识别方法、睡眠质量评估方法及智能穿戴设备 |
CN109394223A (zh) * | 2017-08-17 | 2019-03-01 | 香港理工大学 | 监测人体活动的方法、装置和服务器 |
CN109419493A (zh) * | 2017-08-28 | 2019-03-05 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 身体状况预测方法、身体状况预测装置和身体状况预测程序 |
CN109691986A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-30 | 合肥镭智光电科技有限公司 | 睡眠检测系统及检测方法 |
CN110472481A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-19 | 华南师范大学 | 一种睡姿检测方法、装置及设备 |
CN110652298A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-07 | 安徽农业大学 | 一种可监测老人睡眠行为和状态的护理床及监测方法 |
CN111329447A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 人体生理参数检测方法及装置、存储介质 |
CN111919236A (zh) * | 2018-02-23 | 2020-11-10 | 艾卢诺斯公司 | 生理参数的监测 |
CN112005311A (zh) * | 2018-02-20 | 2020-11-27 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于基于睡眠架构模型向用户递送感官刺激的系统和方法 |
CN112120670A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 李倩 | 一种基于大数据的睡眠质量监测系统 |
-
2021
- 2021-01-18 CN CN202110063949.6A patent/CN112806962A/zh active Pending
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100130873A1 (en) * | 2008-04-03 | 2010-05-27 | Kai Sensors, Inc. | Non-contact physiologic motion sensors and methods for use |
CN101937605A (zh) * | 2010-09-08 | 2011-01-05 | 无锡中星微电子有限公司 | 基于人脸检测的睡眠监控系统 |
CN101937604A (zh) * | 2010-09-08 | 2011-01-05 | 无锡中星微电子有限公司 | 基于人体检测的睡眠监控系统及方法 |
CN105739411A (zh) * | 2016-03-11 | 2016-07-06 | 唐小力 | 非接触式扫描温度场的防窒息防着凉监控装置及监控方法 |
CN106361293A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-02-01 | 广东顺德鲁棒智能技术有限公司 | 一种基于红外测温的小孩睡眠状态监测装置和方法 |
CN109394223A (zh) * | 2017-08-17 | 2019-03-01 | 香港理工大学 | 监测人体活动的方法、装置和服务器 |
CN109419493A (zh) * | 2017-08-28 | 2019-03-05 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 身体状况预测方法、身体状况预测装置和身体状况预测程序 |
CN107727241A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-02-23 | 舒城县红叶五金塑料制品有限公司 | 睡眠状态监测方法、装置及睡眠状态监测仪 |
CN109091150A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-12-28 | 惠州市德赛工业研究院有限公司 | 睡眠体动的识别方法、睡眠质量评估方法及智能穿戴设备 |
CN112005311A (zh) * | 2018-02-20 | 2020-11-27 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于基于睡眠架构模型向用户递送感官刺激的系统和方法 |
CN111919236A (zh) * | 2018-02-23 | 2020-11-10 | 艾卢诺斯公司 | 生理参数的监测 |
CN109691986A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-30 | 合肥镭智光电科技有限公司 | 睡眠检测系统及检测方法 |
CN110472481A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-11-19 | 华南师范大学 | 一种睡姿检测方法、装置及设备 |
CN110652298A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-07 | 安徽农业大学 | 一种可监测老人睡眠行为和状态的护理床及监测方法 |
CN111329447A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-26 | 珠海格力电器股份有限公司 | 人体生理参数检测方法及装置、存储介质 |
CN112120670A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 李倩 | 一种基于大数据的睡眠质量监测系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113288064A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-24 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于发送报警信息的方法、装置和设备 |
CN114543281A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-27 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 基于雷达设备的睡具位置检测方法及装置、空调室内机 |
CN114543281B (zh) * | 2022-02-18 | 2023-08-18 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 基于雷达设备的睡具位置检测方法及装置、空调室内机 |
CN114821674A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-07-29 | 合肥的卢深视科技有限公司 | 睡眠状态监测方法、电子设备及存储介质 |
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