CN113693564A - 基于人工智能的睡眠质量监测方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及人工智能技术及数字医疗领域，提供基于人工智能的睡眠质量监测方法，包括：当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。本申请给用户提供了更加精准的睡眠质量侦测，以睡眠信息推荐。
Description
技术领域
本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的睡眠质量监测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
现如今，社会压力越来越大，保证充足的睡眠时间及良好的睡眠质量对职场人士尤为重要。随着日常生活智能化程度的提高，通过应用程序与智能移动终端如智能手机、平板电脑、穿戴式设备等的结合，可以采集用户睡眠时的体征参数，以判断用户的睡眠质量。由于在此过程中移动终端需要实时运作，需要耗费大量的电能，而且部分体征参数只能间接采集，导致采集的参数不够精确，可能造成睡眠质量的误判。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种基于人工智能的睡眠质量监测方法、装置、设备及存储介质，其目的在于解决现有技术中检测结果的准确率较低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于人工智能的睡眠质量监测方法，该方法包括：
当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
优选的，所述当用户躺卧于智能床时，判断用户是否入睡，包括：
当所述三个压力感应器中的至少两个压力感应器侦测到压力时，确定用户躺卧于所述智能床上。
优选的，所述判断用户是否入睡，还包括：
通过所述三个感应器每隔预设时间侦测所述智能床所受压力，获得所述三个感应器侦测到的压力变化平均值；
判断所述压力变化平均值是否小于或等于预设值，当所述压力变化平均值小于或等于所述预设值时，判定用户已经入睡，当所述压力变化平均值大于所述预设值时，判定用户未入睡。
优选的，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，包括：
通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将所述压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
优选的，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，还包括：
通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将所述压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
优选的，所述方法还包括：
每隔预设周期输出所述睡眠质量检测报告。
优选的，所述方法还包括：
获取所述用户的地理位置，根据在不同所述地理位置所对应的所述睡眠质量进行分析，形成所述用户的推荐睡眠区域。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于人工智能的睡眠质量监测装置，所述装置包括：
判断模块，用于当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
第一采集模块，用于当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
第二采集模块，用于采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
确定模块，用于根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
分析模块，用于根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的程序，所述程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述基于人工智能的睡眠质量监测方法。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有基于人工智能的睡眠质量监测程序，所述基于人工智能的睡眠质量监测程序被处理器执行时，实现所述基于人工智能的睡眠质量监测方法的步骤。
本申请当用户躺卧于智能床时，判断用户是否入睡；当判定用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数；采集用户在睡眠过程中的体征参数；根据采集的用户在睡眠过程中的体征参数确定用户的稳定睡眠时长；根据入睡时间及睡醒时间确定用户当前睡眠的总时长；根据环境参数、体征参数、稳定睡眠时长及睡眠总时长分析用户的睡眠质量，提高了侦测精度，给用户提供了更加精准的睡眠质量侦测，以及更加全面的睡眠信息推荐。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明电子设备较佳实施例的示意图；
图2为图1中基于人工智能的睡眠质量监测装置较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明基于人工智能的睡眠质量监测方法较佳实施例的流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。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。
参照图1所示，为本发明电子设备1较佳实施例的示意图。
该电子设备1包括但不限于：存储器11、处理器12、显示器13及网络接口14。所述电子设备1通过网络接口14连接网络，获取原始数据。其中，所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System ofMobilecommunication，GSM)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi通话网络等无线或有线网络。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述电子设备1的外部存储设备，例如该电子设备1配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器11还可以既包括所述电子设备1的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器11通常用于存储安装于所述电子设备1的操作系统和各类应用软件，例如基于人工智能的睡眠质量监测程序10的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器12在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述电子设备1的总体操作，例如执行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行基于人工智能的睡眠质量监测程序10的程序代码等。
显示器13可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中显示器13可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-EmittingDiode，OLED)触摸器等。显示器13用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的工作界面，例如显示数据统计的结果。
网络接口14可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，该网络接口14通常用于在所述电子设备1与其它电子设备之间建立通信连接。
图1仅示出了具有组件11-14以及基于人工智能的睡眠质量监测程序10的电子设备1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，所述电子设备1还可以包括目标用户接口，目标用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的目标用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的目标用户界面。
该电子设备1还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路、传感器和音频电路等等，在此不再赘述。
在上述实施例中，处理器12执行存储器11中存储的基于人工智能的睡眠质量监测程序10时可以实现如下步骤：
当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图2关于基于人工智能的睡眠质量监测装置100实施例的功能模块图以及图3关于基于人工智能的睡眠质量监测方法实施例的流程图的说明。
参照图2所示，为本发明基于人工智能的睡眠质量监测装置100的功能模块图。
本发明所述基于人工智能的睡眠质量监测装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于人工智能的睡眠质量监测装置100可以包括判断模块110、第一采集模块120、第二采集模块130、确定模块140及分析模块150。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
判断模块110，用于当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床包括至少三个压力感应器，分别装设于所述智能床的两端及中间位置。
在本发明的至少一个实施例中，所述当用户躺卧于智能床时，判断用户是否入睡，包括：
当所述三个压力感应器中的至少两个压力感应器侦测到压力时，确定用户躺卧于所述智能床上。
在本发明的至少一个实施例中，用户在床上睡着时，长时间处于一种较为静止状态，相应地，智能床所受压力会保持在一个较为稳定的状态。
在本发明的至少一个实施例中，所述判断用户是否入睡，还包括：
通过所述三个感应器每隔预设时间侦测所述智能床所受压力，获得所述三个感应器侦测到的压力变化平均值；
判断所述压力变化平均值是否小于或等于预设值，当所述压力变化平均值小于或等于所述预设值时，判定用户已经入睡，当所述压力变化平均值大于所述预设值时，判定用户未入睡。
第一采集模块120，用于当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度。
在本发明的至少一个实施例中，所述环境参数包括，但不仅限于，地理位置、声音强度、光照强度。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括定位单元，用于对所述智能床当前所在位置进行定位以获取所述智能床的地理位置。其中，所述定位单元为GPS定位模组，所述地理位置可以是经纬度，也可以是睡眠区域的名称，例如客厅、卧室、休息室、会议室等。所述智能床可以预先存储不同场景下各个睡眠区域的地理位置范围。例如当所述智能床在公司或单位时，公司或单位可以提供专门供员工休息睡眠的区域，此时所述睡眠区域包括工位、会议室、休息室或其他适合的区域。当所述智能床在用户家中时，用户可以预先设置睡眠区域，可以包括客厅、主卧、次卧、客房、书房等。
在本发明的至少一个实施例中，当所述智能床的定位在一地理位置范围内时，可以确定所述智能床位于所述地理位置范围对应的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括声音感应器，用于采集周围环境的声音强度。其中，所述声音强度可以是用户睡眠过程中的最大声音强度，也可以是平均声音强度或强度大于预设值的声音所持续的时间。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括光线感应器，用于侦测周围环境的光照强度。其中，所述光照强度可以是用户睡眠过程中的最大光照强度，也可以是平均光照强度或强度大于预设值的光线所持续的时间。
在本发明的其他实施例中，也可以当用户躺卧于所述智能床上时就开始采集智能床周围的环境参数，同时判定用户在预设时间段内仍未入睡时，根据环境参数分析用户无法入睡的潜在原因。
在本发明的其他实施例中，所述环境参数还可以包括温度、湿度。
第二采集模块130，用于采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率。
在本发明的至少一个实施例中，所述体征参数包括，但不仅限于，呼吸声音、呼吸频率、心率、翻转频率。
在本发明的至少一个实施例中，所述声音感应器对用户的呼吸声音进行训练，使得在声音采集的过程中与环境噪音区分开。所述呼吸声音参数可以是用户睡眠过程中的最大呼吸声音强度，也可以是平均呼吸声音强度或强度大于预设值的呼吸声音所持续的时间。
进一步，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，包括：
通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将所述压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
具体地，人在呼吸时伴随胸腔的起伏，胸腔的起伏过程中，给所述智能床施加的压力不同，因此可以通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括光电感应器，用于通过对血液信号进行光电转换以侦测用户的心率。
进一步，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，还包括：
通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将所述压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
具体地，用户在睡眠过程中翻转时，所述智能床的受力区域有较大的不同，因此可以通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
在本发明的其他实施例中，根据需求，所述体征参数还可以包括其他健康参数如脉搏、血氧、血糖、血压等。
确定模块140，用于根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长。
在本发明的至少一个实施例中，当用户的每项体征参数的变化值小于预设值时，确定用户进入稳定睡眠，此时开始统计每个体征参数的变化值小于预设值的持续时间。
在本发明的其他实施例中，也可以以任一项或几项体征参数作为判断基准。
分析模块150，用于根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，当判定用户入睡时，记录入睡时间。当压力感应器未侦测到压力时，说明用户已经睡醒并起床，此时记录睡醒时间。另外，用户还可能睡醒时未立即起床，也可以当压力感应器侦测到的压力变化平均值大于预设值时，说明用户已经睡醒，此时记录睡醒时间。然后进一步根据入睡时间及睡醒时间之间的时间间隔作为用户当前睡眠的总时长。
在本发明的至少一个实施例中，根据采集到的环境参数、特征参数、稳定睡眠时长及睡眠总时长根据预设的评分规则对每项参数进行评分，然后将多项参数的评分和作为用户睡眠质量的评分，用户可以通过评分清楚地了解自己的睡眠质量。
在本发明的至少一个实施例中，还可以给每项参数设置权重，从而结合每项参数的权重及评分确定睡眠质量的评分，得到用户的睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，还可以根据睡眠质量检测报告的评分设置相应的等级，例如优秀、良好、一般、较差。
进一步，还包括：
每隔预设周期输出所述睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，所述睡眠质量检测报告可以包括所述预设周期内用户每次睡眠的各项参数、睡眠质量及提示信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述提示信息可以包括改善建议及健康预警。其中，所述改善建议可以针对各项参数中的异常参数，进行大数据分析，结合其他人的改善方案提供多个改善建议。所述健康预警基于具体的体征参数，例如呼吸声音异常，可能打鼾或呼吸暂停；心率异常可能有心脏病风险等。
进一步，还包括：
获取所述用户的地理位置，根据在不同所述地理位置所对应的所述睡眠质量进行分析，形成所述用户的推荐睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括显示屏，用于显示当前时间段内推荐的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，可以统计用户在各时间段内在不同地点睡眠的睡眠质量，然后确定当前时间段内最佳睡眠质量对应的睡眠区域，将确定睡眠区域作为推荐显示在所述显示屏上，如此当用户打算在当前时间段内睡眠时，可以通过所述显示屏了解合适的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，根据用户制定的闹钟提供智能唤醒。
在本发明的至少一个实施例中，用户制定的闹钟为一个预设的时间范围。当当前时间到达所述时间范围内时，实时侦测用户是否处于浅睡眠状态，当侦测到用户处于浅睡眠状态时，输出第一闹铃以唤醒用户。当当前时间到达所述时间范围的阈值，每隔预设时间输出第二闹铃以唤醒用户。其中，所述第一闹铃的声音强度小于所述第二闹铃。当用户处于浅睡眠状态时，一般使用声音较轻的闹铃就可以唤醒用户，并且用户在浅睡眠状态唤醒时，可以减少用户的疲惫感。为提高容错率，在闹钟时间将过时，输出声音更大的闹铃，以保证可以唤醒用户，避免延误时间。
此外，本发明还提供一种基于人工智能的睡眠质量监测方法。参照图3所示，为本发明基于人工智能的睡眠质量监测方法的实施例的方法流程示意图。电子设备1的处理器12执行存储器11中存储的基于人工智能的睡眠质量监测程序10时，实现基于人工智能的睡眠质量监测方法，包括步骤S101-S105。以下对各个步骤进行具体说明。
S101：当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床包括至少三个压力感应器，分别装设于所述智能床的两端及中间位置。
在本发明的至少一个实施例中，所述当用户躺卧于智能床时，判断用户是否入睡，包括：
当所述三个压力感应器中的至少两个压力感应器侦测到压力时，确定用户躺卧于所述智能床上。
在本发明的至少一个实施例中，用户在床上睡着时，长时间处于一种较为静止状态，相应地，智能床所受压力会保持在一个较为稳定的状态。
在本发明的至少一个实施例中，所述判断用户是否入睡，还包括：
通过所述三个感应器每隔预设时间侦测所述智能床所受压力，获得所述三个感应器侦测到的压力变化平均值；
判断所述压力变化平均值是否小于或等于预设值，当所述压力变化平均值小于或等于所述预设值时，判定用户已经入睡，当所述压力变化平均值大于所述预设值时，判定用户未入睡。
S102：当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度。
在本发明的至少一个实施例中，所述环境参数包括，但不仅限于，地理位置、声音强度、光照强度。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括定位单元，用于对所述智能床当前所在位置进行定位以获取所述智能床的地理位置。其中，所述定位单元为GPS定位模组，所述地理位置可以是经纬度，也可以是睡眠区域的名称，例如客厅、卧室、休息室、会议室等。所述智能床可以预先存储不同场景下各个睡眠区域的地理位置范围。例如当所述智能床在公司或单位时，公司或单位可以提供专门供员工休息睡眠的区域，此时所述睡眠区域包括工位、会议室、休息室或其他适合的区域。当所述智能床在用户家中时，用户可以预先设置睡眠区域，可以包括客厅、主卧、次卧、客房、书房等。
在本发明的至少一个实施例中，当所述智能床的定位在一地理位置范围内时，可以确定所述智能床位于所述地理位置范围对应的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括声音感应器，用于采集周围环境的声音强度。其中，所述声音强度可以是用户睡眠过程中的最大声音强度，也可以是平均声音强度或强度大于预设值的声音所持续的时间。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括光线感应器，用于侦测周围环境的光照强度。其中，所述光照强度可以是用户睡眠过程中的最大光照强度，也可以是平均光照强度或强度大于预设值的光线所持续的时间。
在本发明的其他实施例中，也可以当用户躺卧于所述智能床上时就开始采集智能床周围的环境参数，同时判定用户在预设时间段内仍未入睡时，根据环境参数分析用户无法入睡的潜在原因。
在本发明的其他实施例中，所述环境参数还可以包括温度、湿度。
S103：采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率。
在本发明的至少一个实施例中，所述体征参数包括，但不仅限于，呼吸声音、呼吸频率、心率、翻转频率。
在本发明的至少一个实施例中，所述声音感应器对用户的呼吸声音进行训练，使得在声音采集的过程中与环境噪音区分开。所述呼吸声音参数可以是用户睡眠过程中的最大呼吸声音强度，也可以是平均呼吸声音强度或强度大于预设值的呼吸声音所持续的时间。
进一步，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，包括：
通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将所述压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
具体地，人在呼吸时伴随胸腔的起伏，胸腔的起伏过程中，给所述智能床施加的压力不同，因此可以通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括光电感应器，用于通过对血液信号进行光电转换以侦测用户的心率。
进一步，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，还包括：
通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将所述压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
具体地，用户在睡眠过程中翻转时，所述智能床的受力区域有较大的不同，因此可以通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
在本发明的其他实施例中，根据需求，所述体征参数还可以包括其他健康参数如脉搏、血氧、血糖、血压等。
S104：根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长。
在本发明的至少一个实施例中，当用户的每项体征参数的变化值小于预设值时，确定用户进入稳定睡眠，此时开始统计每个体征参数的变化值小于预设值的持续时间。
在本发明的其他实施例中，也可以以任一项或几项体征参数作为判断基准。
S105：根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，当判定用户入睡时，记录入睡时间。当压力感应器未侦测到压力时，说明用户已经睡醒并起床，此时记录睡醒时间。另外，用户还可能睡醒时未立即起床，也可以当压力感应器侦测到的压力变化平均值大于预设值时，说明用户已经睡醒，此时记录睡醒时间。然后进一步根据入睡时间及睡醒时间之间的时间间隔作为用户当前睡眠的总时长。
在本发明的至少一个实施例中，根据采集到的环境参数、特征参数、稳定睡眠时长及睡眠总时长根据预设的评分规则对每项参数进行评分，然后将多项参数的评分和作为用户睡眠质量的评分，用户可以通过评分清楚地了解自己的睡眠质量。
在本发明的至少一个实施例中，还可以给每项参数设置权重，从而结合每项参数的权重及评分确定睡眠质量的评分，得到用户的睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，还可以根据睡眠质量检测报告的评分设置相应的等级，例如优秀、良好、一般、较差。
进一步，还包括：
每隔预设周期输出所述睡眠质量检测报告。
在本发明的至少一个实施例中，所述睡眠质量检测报告可以包括所述预设周期内用户每次睡眠的各项参数、睡眠质量及提示信息。
在本发明的至少一个实施例中，所述提示信息可以包括改善建议及健康预警。其中，所述改善建议可以针对各项参数中的异常参数，进行大数据分析，结合其他人的改善方案提供多个改善建议。所述健康预警基于具体的体征参数，例如呼吸声音异常，可能打鼾或呼吸暂停；心率异常可能有心脏病风险等。
进一步，还包括：
获取所述用户的地理位置，根据在不同所述地理位置所对应的所述睡眠质量进行分析，形成所述用户的推荐睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，所述智能床还包括显示屏，用于显示当前时间段内推荐的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，可以统计用户在各时间段内在不同地点睡眠的睡眠质量，然后确定当前时间段内最佳睡眠质量对应的睡眠区域，将确定睡眠区域作为推荐显示在所述显示屏上，如此当用户打算在当前时间段内睡眠时，可以通过所述显示屏了解合适的睡眠区域。
在本发明的至少一个实施例中，根据用户制定的闹钟提供智能唤醒。
在本发明的至少一个实施例中，用户制定的闹钟为一个预设的时间范围。当当前时间到达所述时间范围内时，实时侦测用户是否处于浅睡眠状态，当侦测到用户处于浅睡眠状态时，输出第一闹铃以唤醒用户。当当前时间到达所述时间范围的阈值，每隔预设时间输出第二闹铃以唤醒用户。其中，所述第一闹铃的声音强度小于所述第二闹铃。当用户处于浅睡眠状态时，一般使用声音较轻的闹铃就可以唤醒用户，并且用户在浅睡眠状态唤醒时，可以减少用户的疲惫感。为提高容错率，在闹钟时间将过时，输出声音更大的闹铃，以保证可以唤醒用户，避免延误时间。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器等等中的任意一种或者几种的任意组合。所述计算机可读存储介质中包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储根据区块链节点的使用所创建的数据，存储程序区存储有基于人工智能的睡眠质量监测程序10，所述基于人工智能的睡眠质量监测程序10被处理器执行时，实现如下操作：
当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
在另一个实施例中，本发明所提供的基于人工智能的睡眠质量监测方法，为进一步保证上述所有出现的数据的私密和安全性，上述所有数据还可以存储于一区块链的节点中。例如二维码、识别码等等，这些数据均可存储在区块链节点中。
需要说明的是，本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，本发明还可应用于智慧医疗，从而推动智慧城市的建设即数字医疗的发展。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于人工智能的睡眠质量监测方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语"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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，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、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
需要说明的是，上述本发明实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用于使得一台电子设备(可以是手机，计算机，电子装置，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述方法包括：
当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述当用户躺卧于智能床时，判断用户是否入睡，包括：
当所述三个压力感应器中的至少两个压力感应器侦测到压力时，确定用户躺卧于所述智能床上。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述判断用户是否入睡，还包括：
通过所述三个感应器每隔预设时间侦测所述智能床所受压力，获得所述三个感应器侦测到的压力变化平均值；
判断所述压力变化平均值是否小于或等于预设值，当所述压力变化平均值小于或等于所述预设值时，判定用户已经入睡，当所述压力变化平均值大于所述预设值时，判定用户未入睡。
4.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，包括：
通过压力感应器对呼吸频率进行侦测，将所述压力感应器侦测到的压力变化作为一次呼吸。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，还包括：
通过压力感应器实时侦测所述智能床的受力范围，将所述压力感应器侦测到的受力范围变化作为一次翻转。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
每隔预设周期输出所述睡眠质量检测报告。
7.如权利要求1所述的基于人工智能的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述用户的地理位置，根据在不同所述地理位置所对应的所述睡眠质量进行分析，形成所述用户的推荐睡眠区域。
8.一种基于人工智能的睡眠质量监测装置，其特征在于，所述装置包括：
判断模块，用于当用户躺卧于智能床时，判断所述用户是否入睡；
第一采集模块，用于当判定所述用户入睡时，采集所述智能床周围的环境参数，所述环境参数包括：地理位置、声音强度及光照强度；
第二采集模块，用于采集所述用户在睡眠过程中的体征参数，所述体征参数包括：呼吸声音、呼吸频率、心率及翻转频率；
确定模块，用于根据所述用户在睡眠过程中的所述体征参数，确定所述用户的稳定睡眠时长；
分析模块，用于根据入睡时间及睡醒时间，确定所述用户的睡眠总时长，并根据所述环境参数、所述体征参数、所述稳定睡眠时长及所述睡眠总时长进行分析，得到所述用户的睡眠质量检测报告。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的程序，所述程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述基于人工智能的睡眠质量监测方法。
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存储有基于人工智能的睡眠质量监测程序，所述基于人工智能的睡眠质量监测程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述基于人工智能的睡眠质量监测方法的步骤。
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