CN114052671A - 睡眠监测提醒方法、装置、智能穿戴设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于健康监测技术领域，公开了一种睡眠监测提醒方法、装置、智能穿戴设备及存储介质。本发明通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，在生理特征监测信息和/或睡眠噪声监测信息存在异常时，根据生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息对用户进行睡眠提醒。由于本发明是根据用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，判断用户的睡眠是否正常，在用户睡眠不正常时，对用户进行睡眠提醒，实现了对用户睡眠状态进行精准监测，并在用户睡眠存在异常时及时进行睡眠提醒，有效提升了用户的睡眠体验。
Description
技术领域
本发明涉及健康监测技术领域，尤其涉及一种睡眠监测提醒方法、装置、智能穿戴设备及存储介质。
背景技术
睡眠是人类不可缺少的生理过程，正常人在睡觉时，气道是开放的，气流可以顺利地通过气道，发出平稳、安静的呼吸声。而睡觉爱打呼噜的人，在夜间睡眠时，由于上气道塌陷或者鼻部有息肉等组织病变，导致通气不畅。当气流通过狭窄部位时，气流回旋便引起了气道内壁振动，从而出现我们听到的鼾声。当呼吸道狭窄程度越来越严重，甚至变得完全堵塞时，则有可能会导致呼吸暂停，在医学上称之为“阻塞性睡眠呼吸暂停综合征”，睡眠呼吸反复暂停，易造成机体严重缺氧，形成低血氧症。
随着信息化水平的快速提高，智能穿戴设备已逐渐普及，伴随着人们对自身健康的的需求也越来越高，利用智能穿戴设备的普及率与便携性增加对人体健康的检测，成为了智能穿戴设备的重要研究方向。目前，智能穿戴设备只能通过检测人体心率来对用户进行睡眠监测，睡眠监测数据单一导致无法精准地对用户的睡眠健康进行监测，因此无法给予用户有效的睡眠提醒。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种睡眠监测提醒方法、装置、智能穿戴设备及存储介质，旨在解决现有技术睡眠监测数据单一导致无法给予用户有效的睡眠提醒的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种睡眠监测提醒方法，所述方法包括以下步骤：
在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息；
在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
可选地，所述在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息之前，所述方法还包括：
判断所述用户是否为重点监测用户；
在所述用户为所述重点监测用户时，执行在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息的步骤。
可选地，所述判断所述用户是否为重点监测用户，包括：
获取用户的体脂参数和历史运动数据；
根据所述体脂参数和所述历史运动数据判断所述用户是否为重点监测用户。
可选地，所述在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，包括：
在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息；
对所述初始生理特征信息和所述初始睡眠噪声信息分别进行降噪，获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息；
对所述目标生理特征信息和所述目标睡眠噪声信息分别进行信号放大，获得所述用户的所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息。
可选地，所述在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息，包括：
在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的血氧参数和心率参数；
根据所述血氧参数和所述心率参数生成所述初始生理特征信息，并获取所述用户的初始睡眠噪声信息。
可选地，所述在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒之后，所述方法还包括：
根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息生成所述用户的睡眠数据；
根据所述睡眠数据生成运动建议提醒。
可选地，所述根据所述睡眠数据生成运动建议提醒之后，所述方法还包括：
检测是否存在已连接的关联设备；
在检测到与关联设备连接时，发送所述睡眠数据和所述运动建议提醒至所述关联设备，以使所述关联设备根据所述睡眠数据和所述运动建议提醒进行可视化展示。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种睡眠监测提醒装置，所述睡眠监测提醒装置包括：
信息获取模块，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息；
睡眠提醒模块，用于在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能穿戴设备，所述智能穿戴设备包括：存储器、通信模块、检测模块、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的睡眠监测提醒程序，所述睡眠监测提醒程序配置为实现如上文所述的睡眠监测提醒方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有睡眠监测提醒程序，所述睡眠监测提醒程序被处理器执行时实现如上文所述的睡眠监测提醒方法的步骤。
本发明通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。由于本发明是根据用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，判断用户的睡眠是否正常，在用户睡眠不正常时，对用户进行睡眠提醒，实现了对用户睡眠状态进行精准监测，并在用户睡眠存在异常时及时进行有效的睡眠提醒，提升了用户的睡眠体验。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的智能穿戴设备的结构示意图；
图2为本发明睡眠监测提醒方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明睡眠监测提醒方法第一实施例的睡眠监测提醒设备的模块连接示意图；
图4为本发明睡眠监测提醒方法第一实施例的睡眠监测提醒设备的模块结构位置示意图；
图5为本发明睡眠监测提醒方法第二实施例的流程示意图；
图6为本发明睡眠监测提醒装置第一实施例的结构框图。
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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的睡眠监测提醒设备结构示意图。
如图1所示，该智能穿戴设备设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对智能穿戴设备设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及睡眠监测提醒程序。
在图1所示的智能穿戴设备设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明智能穿戴设备设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在智能穿戴设备设备中，所述智能穿戴设备设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的睡眠监测提醒程序，并执行本发明实施例提供的睡眠监测提醒方法。
本发明实施例提供了一种睡眠监测提醒方法，参照图2，图2为本发明一种睡眠监测提醒方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述睡眠监测提醒方法包括以下步骤：
步骤S10：在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息。
应当理解的是，本实施例方法的执行主体可以是具有可穿戴、数据处理、网络通信以及程序运行功能的睡眠监测提醒设备，例如智能手表、智能手环以及其它智能穿戴设备等，或者是其他能够实现相同或相似功能的装置或设备，以下统一称为睡眠监测提醒设备进行说明。
参照图3，图3为睡眠监测提醒设备的模块连接示意图，睡眠监测提醒设备可以包括：微处理器模块、移动通信模块、MIC模块、运动检测模块、体脂检测模块、PPG模块以及ECG模块，其中，微处理器模块与移动通信模块、MIC模块、运动检测模块、体脂检测模块、PPG模块以及ECG模块连接。
参照图4，图4为睡眠监测提醒设备的模块结构位置示意图，睡眠监测提醒设备中可以安装有4个MIC模块，其中，各MIC模块分别安装在睡眠监测提醒设备的四周，PPG模块以及ECG模块安装在睡眠监测提醒设备的中心位置。
需要说明的是，睡眠状态可以是睡眠监测提醒设备佩戴用户睡眠时的状态，睡眠状态可以是入睡状态、浅度睡状态、深度睡眠状态或延伸深度睡眠状态等睡眠状态，本实施例不加以限定。
生理特征监测信息可以是用户在处于睡眠状态时的人体生理参数，生理特征监测信息可以是体温信息、心率信息、血氧信息以及血压信息等生理信息。
睡眠噪声监测信息可以是用户在处于睡眠状态时睡眠监测提醒设备通过麦克风(Microphone，MIC)模块监测得到的噪声信息，睡眠噪声监测信息可以是用户的呼噜噪声或磨牙噪声等睡眠噪声，也可以是其它睡眠噪声。睡眠监测提醒设备获取的睡眠噪声监测信息可以是夹杂着环境噪声的睡眠噪声。
睡眠监测提醒设备可以通过监测用户的活动状态以及活动状态维持时间来判断用户是否处于睡眠状态，也可以是监测用户的心率来判断用户是否处于睡眠状态，本实施例对此不加以限制。
应当理解的是，为了准确地对用户的睡眠健康状态进行监测，因此需要在用户处于睡眠状态时，对用户的体温信息、心率信息、血氧信息以及血压信息等生理特征监测信息以及睡眠噪声信息进行监测。
进一步地，为了针对重点监测用户进行睡眠监测，上述步骤S10之前，还包括：
步骤S11：判断所述用户是否为重点监测用户。
应当理解的是，为了针对身体健康较差或睡眠状态较差的用户进行重点监测，需要对用户的历史记录健康数据和睡眠数据进行分析，以判断是否需要对该用户进行重点睡眠监测。
需要说明的是，重点监测用户可以是健康程度较差或睡眠状态较差的用户。
步骤S12：在所述用户为所述重点监测用户时，执行在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息的步骤。
应当理解的是，在对用户的历史记录健康数据和睡眠数据进行分析，若用户的身体健康较差或睡眠状态较差，则需要对该用户的睡眠健康进行重点监测。
进一步地，为了准确判断是否需要对用户进行重点监测，上述步骤S11包括：
步骤S111：获取用户的体脂参数和历史运动数据。
需要说明的是，体脂参数可以是体脂检测模块采集的用户脂肪重量在人体总体重中所占的比例。历史运动数据可以是运动检测模块记录的用户日常运动数据，历史运动数据可以判断该用户是否属于经常参加体育运动的群体。
步骤S112：根据所述体脂参数和所述历史运动数据判断所述用户是否为重点监测用户。
应当理解的是，睡眠监测提醒设备可以根据用户的体脂参数判断用户是否属于肥胖人群，根据用户的历史运动数据可以判断用户是否属于经常参加体育运动的群体，若用户属于肥胖人群并且用户不属于经常参加体育运动的群体，则判断用户为重点监测用户，需要对该用户进行重点监测。
在具体实现中，例如，睡眠监测提醒设备可以获取用户的体脂参数过高，并且用户的历史运动数据过少，则判断用户属于肥胖人群，并且用户不属于经常参加体育运动的群体，因此该用户的睡眠健康存在异常的概率很大，判定该用户属于重点监测用户，需要对该用户进行重点监测。
步骤S20：在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
需要说明的是，睡眠提醒可以是在用户睡眠健康存在异常时，对进行提醒以使用户调整睡眠环境或睡眠方式。睡眠提醒可以是睡眠姿态调整提醒、睡眠环境调整提醒或睡眠方式调整提醒等提醒，也可以是其它睡眠提醒，本实施例不加以限定。
应当理解的是，睡眠监测提醒设备在生理特征监测信息存在异常问题、睡眠噪声监测信息存在异常问题或生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息都存在异常问题时，判定此时用户的睡眠健康存在异常问题，需要及时根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息分析睡眠异常的原因，以根据睡眠异常原因对用户进行睡眠提醒，以使确保用户的睡眠健康。
在具体实现中，睡眠监测提醒设备在监测到用户的体温信息、心率信息、血氧信息或血压信息等生理特征监测信息存在异常问题时判定用户的睡眠健康存在异常问题，用户的呼噜噪声或磨牙噪声等睡眠噪声监测信息存在异常问题时判定用户的睡眠健康存在异常问题，需要及时根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息分析睡眠异常的原因，以根据睡眠异常原因对用户进行睡眠提醒，以使确保用户睡眠健康。
例如，睡眠监测提醒设备在监测到用户的体温低于35°、心率低于60次/min、血氧浓度低于94％或血压低于60mmHG时判定用户的睡眠健康存在异常问题，用户的呼噜噪声或磨牙噪声等睡眠噪声监测信息超过60dB时判定用户的睡眠健康存在异常问题，需要及时根据用户的心率、血氧浓度、血压以及睡眠噪音存在异常问题时分析睡眠异常的原因，以根据睡眠异常原因对用户进行睡眠提醒。用户体温过低则提醒用户盖被子或调整睡眠环境，用户心率过低、血氧浓度过低或血压过低则提醒用户调整睡眠姿态或睡眠环境，用户呼噜噪音或磨牙噪音过大则提醒用户调整睡眠姿态，以使确保用户睡眠健康。
进一步地，为了在对用户进行睡眠提醒后，使用户进行有效运动，上述步骤S20之后，还包括：
步骤S21：根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息生成所述用户的睡眠数据。
需要说明的是，睡眠数据可以是对用户睡眠过程进行睡眠记录的睡眠信息。
应当理解的是，睡眠数据可以清晰地反映用户在睡眠过程中的异常信息以及其它睡眠数据，用户可以通过睡眠数据了解自己的睡眠状态，并根据睡眠数据进行就医问诊或进行运动改善。
步骤S22：根据所述睡眠数据生成运动建议提醒。
需要说明的是，运动建议提醒可以是对用户进行运动方案建议的提醒，运动建议提醒可以是有氧运动建议提醒或无氧运动建议提醒，也可以是其它类型的运动建议提醒。
进一步地，为了在用户关联设备上显示运动建议提醒和睡眠数据，上述步骤S22之后，还包括：
步骤S221：检测是否存在已连接的关联设备。
需要说明的是，关联设备可以是用户的终端设备，例如手机、电脑或平板电脑等设备。
应当理解的是，睡眠监测提醒设备可以通过WIFI或蓝牙等无线连接方式与关联设备连接。
步骤S222：在检测到与关联设备连接时，发送所述睡眠数据和所述运动建议提醒至所述关联设备，以使所述关联设备根据所述睡眠数据和所述运动建议提醒进行可视化展示。
应当理解的是，在检测到与关联设备连接时，为了清晰准确地向用户展示睡眠数据和运动建议提醒，需要发送所述睡眠数据和所述运动建议提醒至所述关联设备，以使所述关联设备根据所述睡眠数据和所述运动建议提醒进行可视化展示。
本实施例通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。由于本发明是根据用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，判断用户的睡眠是否正常，在用户睡眠不正常时，对用户进行睡眠提醒，实现了对用户睡眠状态进行精准监测，并在用户睡眠存在异常时及时进行有效的睡眠提醒，提升了用户的睡眠体验。
参考图5，图5为本发明一种睡眠监测提醒方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤S10还包括：
步骤S101：在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息。
需要说明的是，初始生理特征信息可以是未经过处理的原始生理特征信号，初始生理特征信息未经过滤波降噪以及信号放大之前，无法从中获得精准的生理特征信息。初始生理特征信息可以是睡眠监测提醒设备通过内置的PPG传感器模块以及ECG传感器模块采集的原始生理信号。
初始睡眠噪声信息可以是未经过处理的原始睡眠噪声信号，初始睡眠噪声信息未经过滤波降噪以及信号放大之前，初始睡眠噪声信息夹杂有环境噪声或其他干扰噪声，因此无法从中获得精准的生理特征信息。初始睡眠噪声信息可以是睡眠监测提醒设备通过内置的MIC传感器模块采集的原始声音信号。
在具体实现中，睡眠监测提醒设备在检测到用户在预设时间内为进行活动或用户心率低于预设睡眠阈值时，判定用户处于睡眠状态，通过内置的PPG传感器模块以及ECG传感器模块采集用户的原始生理特征信号，并通过内置的MIC传感器模块采集用户的原始睡眠噪声信号。
进一步地，为了更加准确的对用户的睡眠状态进行监测，上述步骤S101还包括：
步骤S1011：在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的血氧参数和心率参数。
需要说明的是，血氧参数和心率参数可以通过睡眠监测提醒设备中的PPG模块和ECG模块采集。PPG模块可以是血氧浓度传感器，PPG模块可以采集用户的血氧饱和浓度。ECG模块可以是心率传感器，ECG模块可以采集用户的心率。
步骤S1012：根据所述血氧参数和所述心率参数生成所述初始生理特征信息，并获取所述用户的初始睡眠噪声信息。
需要说明的是，血氧参数可以是用户的血氧饱和浓度，心率参数可以是用户的心跳频率，也可以是用户的动脉搏动频率。初始睡眠噪声信息可以通过睡眠监测提醒设备中的MIC模块进行采集。
MIC模块可以是麦克风传感器模块，MIC模块可以在用户处于睡眠状态时采集用户睡眠时的噪声，MIC模块采集的睡眠噪声可以是用户的呼噜噪声或磨牙噪声，也可以是用户睡眠环境的环境噪声。
步骤S102：对所述初始生理特征信息和所述初始睡眠噪声信息分别进行降噪，获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息。
应当理解的是，为了消除用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息中的噪声信号，剔除干扰信息，以获得更加精准的生理特征信息和睡眠特征信息，从而有效的对用户的睡眠健康进行监测，并在用户睡眠健康异常时及时进行睡眠提醒。
需要说明的是，目标生理特征信息可以是将初始生理特征信息进行滤波或降噪得到的有效生理特征信息。目标睡眠噪声信息可以是将初始睡眠噪声信息进行滤波或降噪得到的有效睡眠噪声信息。
在具体实现中，睡眠监测提醒设备分别对PPG传感器模块和ECG传感器模块采集到的初始生理特征信号以及MIC传感器模块采集到的初始睡眠噪声信号进行滤波降噪，以获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息。
步骤S103：对所述目标生理特征信息和所述目标睡眠噪声信息分别进行信号放大，获得所述用户的所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息。
应当理解的是，为了更加精准的对滤波消噪后获得的目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息进行分析，需要对目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息进行信号放大，以获得更加有效的生理特征信息和睡眠噪声信息。
需要说明的是，生理特征监测信息可以是将目标生理特征信息进行信号放大后得到的生理特征信号。睡眠噪声监测信息可以是将目标睡眠噪声信息进行信号放大后得到的睡眠噪声信号。
在具体实现中，睡眠监测提醒设备对分别对PPG传感器模块和ECG传感器模块采集到的初始生理特征信号以及MIC传感器模块采集到的初始睡眠噪声信号进行滤波降噪后，再对降噪的目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息进行信号放大，以获得更加有效的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息。
本实施例通过在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息，对所述初始生理特征信息和所述初始睡眠噪声信息分别进行降噪，获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息，对所述目标生理特征信息和所述目标睡眠噪声信息分别进行信号放大，获得所述用户的所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息。由于本发明是通过对采集到的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息分别进行降噪和信号放大，以获得更加精准有效的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，有效地对用户睡眠状态时的生理特征和睡眠噪声进行准确处理，从而实现了对用户的睡眠健康进行精准监测，并在用户睡眠健康异常时及时进行睡眠提醒，提升了用户的睡眠体验。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有睡眠监测提醒程序，所述睡眠监测提醒程序被处理器执行时实现如上文所述的睡眠监测提醒方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
参照图6，图6为本发明睡眠监测提醒装置第一实施例的结构框图。
如图6所示，本发明实施例提出的睡眠监测提醒装置包括：
信息获取模块10，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息；
睡眠提醒模块20，用于在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
进一步地，所述信息获取模块10，还用于判断所述用户是否为重点监测用户，在所述用户为所述重点监测用户时，执行在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息的步骤。
进一步地，所述信息获取模块10，还用于获取用户的体脂参数和历史运动数据，根据所述体脂参数和所述历史运动数据判断所述用户是否为重点监测用户。
进一步地，所述信息获取模块10，还用于在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息，对所述初始生理特征信息和所述初始睡眠噪声信息分别进行降噪，获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息，对所述目标生理特征信息和所述目标睡眠噪声信息分别进行信号放大，获得所述用户的所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息。
进一步地，所述信息获取模块10，还用于在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的血氧参数和心率参数，根据所述血氧参数和所述心率参数生成所述初始生理特征信息，通过MIC模块获取所述用户的初始睡眠噪声信息。
进一步地，所述睡眠提醒模块20，还用于根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息生成所述用户的睡眠数据，根据所述睡眠数据生成运动建议提醒。
进一步地，所述睡眠提醒模块20，还用于检测是否存在已连接的关联设备，在检测到与关联设备连接时，发送所述睡眠数据和所述运动建议提醒至所述关联设备，以使所述关联设备根据所述睡眠数据和所述运动建议提醒进行可视化展示。
本实施例通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。由于本发明是根据用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，判断用户的睡眠是否正常，在用户睡眠不正常时，对用户进行睡眠提醒，实现了对用户睡眠状态进行精准监测，并在用户睡眠存在异常时及时进行有效的睡眠提醒，提升了用户的睡眠体验。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的睡眠监测提醒方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。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、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
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。
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一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，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)
1.一种睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述睡眠监测提醒方法包括：
在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息；
在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
2.如权利要求1所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息之前，所述方法还包括：
判断所述用户是否为重点监测用户；
在所述用户为所述重点监测用户时，执行在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息的步骤。
3.如权利要求2所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述判断所述用户是否为重点监测用户，包括：
获取用户的体脂参数和历史运动数据；
根据所述体脂参数和所述历史运动数据判断所述用户是否为重点监测用户。
4.如权利要求1所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息，包括：
在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息；
对所述初始生理特征信息和所述初始睡眠噪声信息分别进行降噪，获得目标生理特征信息和目标睡眠噪声信息；
对所述目标生理特征信息和所述目标睡眠噪声信息分别进行信号放大，获得所述用户的所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息。
5.如权利要求4所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的初始生理特征信息和初始睡眠噪声信息，包括：
在检测到所述用户处于睡眠状态时，获取所述用户的血氧参数和心率参数；
根据所述血氧参数和所述心率参数生成所述初始生理特征信息，并获取所述用户的初始睡眠噪声信息。
6.如权利要求1至5中任一项所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒之后，所述方法还包括：
根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息生成所述用户的睡眠数据；
根据所述睡眠数据生成运动建议提醒。
7.如权利要求6所述的睡眠监测提醒方法，其特征在于，所述根据所述睡眠数据生成运动建议提醒之后，所述方法还包括：
检测是否存在已连接的关联设备；
在检测到与关联设备连接时，发送所述睡眠数据和所述运动建议提醒至所述关联设备，以使所述关联设备根据所述睡眠数据和所述运动建议提醒进行可视化展示。
8.一种睡眠监测提醒装置，其特征在于，所述睡眠监测提醒装置包括：
信息获取模块，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的生理特征监测信息和睡眠噪声监测信息；
睡眠提醒模块，用于在所述生理特征监测信息和/或所述睡眠噪声监测信息存在异常时，根据所述生理特征监测信息和所述睡眠噪声监测信息对所述用户进行睡眠提醒。
9.一种智能穿戴设备，其特征在于，所述智能穿戴设备包括：存储器、通信模块、检测模块、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的睡眠监测提醒程序，所述睡眠监测提醒程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的睡眠监测提醒方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有睡眠监测提醒程序，所述睡眠监测提醒程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的睡眠监测提醒方法。
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2021
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