CN114176511A - 睡眠监测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能家居技术领域，具体公开了一种睡眠监测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的探测数据，探测数据由探测设备对目标区域进行探测得到，探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；根据目标检测信息确定目标区域是否存在监测对象；若确定目前区域存在监测对象，则根据第一方位信息和探测设备的第二方位信息，确定监测对象是否为睡眠姿态；若确定监测对象为睡眠姿态，则获取监测对象的体征数据，体征数据用于对监测对象的睡眠状态进行分析；本方案可以保证睡眠分析结果的准确性和有效性。

Description

睡眠监测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种睡眠监测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着用户健康意识的提高，越来越多的用户通过体征监测设备(例如智能枕头、睡眠带、智能手环)等来进行睡眠状态下的体征数据采集，并向服务端上报体征数据以进行睡眠分析。

相关技术中，在监测对象处于离床情况或者监测对象在床上坐着时出现将监测对象误识别为处于睡眠状态，并将误识别为睡眠状态下监测对象的体征数据用于进行睡眠分析，导致睡眠分析结果的准确度和可靠性低。

发明内容

鉴于上述问题，本申请实施例提出了一种睡眠监测方法、装置、电子设备及存储介质，以改善上述问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种睡眠监测方法，所述方法包括：获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象；若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态；若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种睡眠监测装置，所述装置包括：探测数据获取模块，用于获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；第一确定模块，用于根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象；第二确定模块，用于若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态；体征数据获取模块，用于若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

在一些实施例中，所述目标检测信息包括回波信号强度信息；第一确定模块，包括：第一确定单元，用于根据所述回波信号强度信息确定回波信号强度是否超过设定阈值；存在确定单元，用于若确定超过设定阈值，则确定所述目标区域存在监测对象。

在一些实施例中，所述第一方位信息包括垂直角度信息；所述第二方位信息指示了所述探测设备的高度信息；第二确定模块，包括：重心高度计算单元，用于根据所述垂直角度信息和所述探测设备的高度信息，计算所述监测对象的重心高度；睡眠姿态确定单元，用于若所述重心高度位于第一高度范围，则确定所述监测对象为睡眠姿态；非睡眠姿态确定单元，用于若所述重心高度位于第二高度范围，则确定所述监测对象为非睡眠姿态，其中，所述第二高度范围内的高度值大于所述第一高度范围内的高度值。

在一些实施例中，所述体征数据由体征监测设备采集得到；睡眠监测装置还包括：设备类型识别模块，用于根据所述体征数据携带的设备标识信息对所述体征监测设备进行设备类型识别；第一上报模块，用于若识别所述体征监测设备为智能手环，则将针对所述监测对象的体征数据上报到服务端。

在一些实施例中，睡眠监测装置还包括：躺卧姿态识别单元，用于若识别所述体征监测设备为智能枕头或者睡眠带，则根据所述目标探测信息进行躺卧姿态识别；修正单元，用于若确定所述监测对象为右侧卧姿态，对所述体征数据进行修正；第二上报单元，用于将修正后的体征数据上报到服务端。

在一些实施例中，所述体征数据包括心跳信号的强度信息，修正单元进一步用于增大所述心跳信号的增益。

在一些实施例中，睡眠监测装置还包括：不上报确定模块，用于若确定所述目标区域不存在监测对象，则不向服务端上报目标体征监测设备所采集的所述体征数据；其中，所述目标体征监测设备包括位于所述指定睡眠区域中的睡眠带、智能枕头和智能手环中的至少一种。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如上所述睡眠监测方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现如上所述睡眠监测方法。

在本申请的方案中，由于结合探测设备来针对目标区域进行探测，得到探测数据，并根据探测数据中的目标检测信息判断目标区域是否存在监测对象，并在确认存在监测对象的情况下，进一步根据探测数据中第一方位信息和探测设备的第二方位信息来识别监测对象是否为睡眠姿态，并在确定监测对象为睡眠姿态的情况下才获取监测对象的体征数据，以将监测对象的体征数据用于对监测对象的睡眠状态进行分析，由此实现在确认目标区域中存在监测对象，且监测对象位于睡眠姿态时才获取监测对象的体征数据。本方案有效保证了所获取到用于睡眠分析的体征数据的有效性，从而可以保证睡眠分析结果的准确性和可靠性。

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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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是根据本申请一实施例示出的适用于本方案的应用场景的示意图。

图2A是根据本申请一实施例示出了在用户终端的交互界面中进行设定睡眠区域的示意图。

图2B是根据一具体实施例示出了毫米波雷达传感器与床在房间中的设置平面图。

图3是根据本申请的一个实施例示出的睡眠监测方法的流程图。

图4是根据本申请一实施例示出的步骤330的流程图。

图5是根据本申请一实施例示出的在终端显示睡眠分析结果的界面显示图。

图6是根据本申请一实施例示出的睡眠监测方法的流程图。

图7是根据一实施例示出的问睡眠监测装置的框图。

图8示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

需要说明的是：在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1是根据本申请一实施例示出的适用于本方案的应用场景的示意图，如如图1所示，该智能家居系统100包括毫米波雷达传感器110、体征监测设备120、中间互联设备130和服务端140。中间互联设备130可以通过有线或者无线网络与服务端140通信连接，服务端140可以是物理服务器、服务器集群或者云端服务器，在此不进行具体限定。中间互联设备130可以是网关设备或者路由器、或者其他边缘计算设备(例如空调伴侣)，在此不进行具体限定。当中间互联设备为网关设备时，毫米波雷达传感器110和体征监测设备120均可以加入中间互联设备130创建的局域网。

毫米波雷达传感器110可以安装于卧室等提供睡眠区域的房间中，从而对房间中的睡眠区域进行雷达探测，以获得探测数据。毫米波雷达传感器110是工作在毫米波(波长1～10mm，频率30～300GHz)波段探测的雷达，其通过向睡眠区域发射毫米波，通过分析毫米波被反射后所得到回波信号来确定对象与毫米波雷达传感器110的相对位置。

毫米波雷达传感器110可以是多发多收阵列天线的雷达，即其中设有阵列排布的多个发射天线和多个接收天线，

毫米波雷达传感器110可以用于测距离、测速度和测方位角，具体的，测速度的原理为：通过发射天线给目标物连续发送电磁波的探测信号，然后由接收天线接收从目标物返回的回波信号，通过探测信号(发射信号、回波信号)的飞行(往返)时间来获得与目标物的距离。测速度的原理为：根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的信号的频率变化就可以得到目标物相对于毫米波雷达传感器的运动速度，简单来说就是相对速度正比于频率变化量。测方位角(垂直角度、水平角度)的原理为：通过并列的接收天线收到同一目标物反射的回波信号的相位差来计算得到目标物的方位角。从而通过该毫米波雷达传感器110可以获得与目标物的距离、水平角度、垂直角度、回波信号强度，水平角度和距离可以反映对象所处空间的坐标，垂直角度可以反映目标物的重心。

体征监测设备120用于监测并采集对象的体征数据，该体征数据至少包括呼吸频率(BR)和心率(HR)。体征监测设备120可以是智能手环、睡眠带、智能枕头等，在此不进行具体限定。

其中，智能手环是可穿戴设备，其一般通过加速度传感器的震动获取人的运动情况，通过光学反馈获取人的心率特征。

睡眠带是非穿戴式体征监测设备，其一般通过压电薄膜方式获取人的呼吸、心率和体动等体征状态，根据体征和不同睡眠状态下的体征特征，推理人所处的睡眠状态(深睡，浅睡，REM(Rapid Eye Movement，快速动眼期)，清醒)。

智能枕头也是非穿戴式体征监测设备，是通过将压电薄膜传感器植入枕头，进而让枕头具备智能监测人体体征的功能。可以理解的是，当智能枕头不与人接触时，无法判定人的姿势是坐姿或其他姿势。

在一些实施例中，该智能家居系统中还包括用户终端150，该用户终端150可以显示交互界面，在将体征数据上报到服务端140后，服务端140在进行睡眠分析后可以将睡眠分析结果发送到用户终端150，以在用户终端150的交互界面中显示睡眠分析结果。进一步的，基于用户终端的交互界面，用户还可以设定进行睡眠分析结果的主动推送、语音播放等。

在一些实施例中，用户终端150还可以显示针对体征监测设备的参数设置界面，例如，设定体征监测设备的名称、型号等，在此不进行具体限定。

在一些实施例中，用户终端150还可以显示毫米波雷达传感器的控制页面，在该控制页面中可以显示毫米波雷达传感器的设备信息(例如设备型号、设备名称)，进一步的，该控制页面还可以用于用户输入毫米波雷达传感器的安装位置信息(例如安装高度)，进而将毫米波雷达传感器的安装位置信息发送到服务端140或者进一步发送到中间互联设备130。

在一些实施例中，毫米波雷达传感器的控制页面还可以用于用户进行睡眠区域设定，从而，毫米波雷达传感器可以将所设定的睡眠区域作为目标区域，在后续进行睡眠监测的过程中，仅针对目标区域进行雷达探测，而不需要针对目标区域外的其他区域进行雷达探测，提高毫米波雷达传感器的探测效率。

图2A是根据本申请一实施例示出了在用户终端的交互界面中设定目标区域的示意图，在房间中当人在床对角线两角站立后，让毫米波雷达传感器获取到对角坐标，从而确定床的边缘位置；也可以让人移动到床正中间获取床中心坐标，然后在交互界面内设定床大小对应的矩形；或者通过拖拽界面中床的区域到指定大小。在确定房间中的床在交互界面中对应的显示区域大小后，可以在图2A中的下方贴图选择区域中选取床，并将所确定床在交互界面中对应的显示区域标记为床，则该被标记为床的显示区域即为目标区域在显示界面中对应的区域。

图2B是根据一具体实施例示出了毫米波雷达传感器与床在房间中的设置平面图，如图2B所示，毫米波雷达传感器正对床设置，其中，在竖直方向上，毫米波雷达传感器的高度高于床的上表面。

在一些实施例中，本申请的睡眠监测方法可以由中间互联设备执行，也可以由中间互联设备、体征监测设备和毫米波雷达传感器交互实现，在此不进行具体限定。

在一些实施例中，若本申请的方法由中间互联设备、体征监测设备和雷达传感器交互实现，雷达传感器在确定目标区域中存在监测对象时，可以将探测数据中的垂直角度信息可以作为第一方位信息，发送到体征监测设备，以使体征监测设备进行睡眠姿态识别，并在识别为睡眠姿态的情况下，将体征数据上报到中间互联设备，进而通过中间互联设备将体征数据上传到服务端。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

图3是根据本申请的一个实施例示出的睡眠监测方法的流程图，该方法可以由图1中的中间互联设备执行，或者由智能家居系统中的体征监测设备、雷达传感器和中间互联设备交互执行，在此不进行具体限定。参照图3所示，该方法至少包括步骤310至340，详细介绍如下：

步骤310，获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息。

目标区域可以按照图2所示的过程进行自定义设定。在一些实施例中，该目标区域可以是房间中的床平面所在的平面区域，在一些实施例中，为了避免因用户多次靠近床边被误识别为在床上，还可以将房间中床所在的水平面区域按照设定尺寸增量进行扩大后的区域作为目标区域。当然，在其他实施例中，目标区域还可以是其他可以供人员睡眠的物体所在的平面区域，例如沙发所在的平面区域。

在本方案中，探测设备可以是可以进行方位探测的设备，探测设备可以是雷达传感器，该雷达传感器可以是毫米波雷达传感器，其可以是多发多收阵列天线的雷达，该毫米波雷达传感器中阵列设有多个发射天线和多个接收天线。在设定好目标区域后，该毫米波雷达传感器中的发射天线面向目标区域发送探测信号，若探测信号在传播途径中遇到障碍物，则该探测信号会被障碍物反射，将探测信号被障碍物反射后的信号称为回波信号。

在一些实施例中，探测数据中的目标检测信息可以是回波信号强度信息，其用于指示回波信号的强度。

第一方位信息用于指示障碍物与探测设备之间的方位，其中，第一方位信息可以包括垂直角度信息，垂直角度信息用于指示在竖直平面上障碍物与探测设备(例如毫米波雷达传感器)之间的角度。

一般而言，毫米波雷达传感器用于探测运动物体的距离、速度等信息，因此，为了减少处理量，毫米波雷达传感器中配置了静态杂波滤除算法，用于滤除多普勒速度为零的信号去除，从而保留多普勒速度不为零的信号。具体在本方案的应用场景中，对于毫米波雷达传感器而言，由于提供目标区域的物体为静止物体，因此目标区域为多普勒速度为零的物体，因此，毫米波雷达传感器所探测到的探测数据是过滤了被目标区域所反射的回波信号。

可以理解的是，当目标区域表面存在其他物品的情况下，位于指定区域表面的物品也会将探测信号进行反射。当位于目标区域表面的物体为非活体物品，例如玩具娃娃，由于非活体物品不存在生命体征也没有位移变化，因此，被非活体物品反射得到的回波信号也会被过滤掉。

反之，若位于目标区域表面的物体为活体物，例如人体等，由于活体物具有生命体征，其心脏等会跳动，以及呼吸活动会引起体表的微小起伏，而活体物心脏跳动或者呼吸活动等引起的体表微小起伏会被毫米波雷达传感器探测到，因此，毫米波雷达传感器会将活体物表面因心脏跳动或者呼吸活动引起的起伏变化的体表区域视为多普勒速度不为零的区域。因此，在该种情况下，毫米波雷达传感器的探测数据包括活体物表面因心脏跳动或者呼吸活动发生起伏的区域所反射的回波信号的信息，例如回波信号强度，接收到回波信号的时间等。

垂直角度信息用于指示所检测到活体物相对于毫米波雷达传感器在竖直方向上的角度。可以理解的是，若毫米波雷达在目标区域未监测到活体物，则探测数据中的垂直角度信息为空。

步骤320，根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象。

在本方案中，监测对象为活体物。更具体的，监测对象为人。

在一些实施例中，所述目标检测信息包括回波信号强度信息；步骤320，包括：根据所述回波信号强度信息确定回波信号强度是否超过设定阈值；若确定超过设定阈值，则确定所述目标区域存在监测对象。

在本方案中，在竖直方向上，探测设备的安装高度高于目标区域的高度。因此，若目标区域上存在监测对象，则在相同位置，被监测对象所反射得到的回波信号的强度高于被目标区域相同位置所反射得到的回波信号的强度。因此，在一些实施例中，可以根据目标区域中对应位置处所反射得到回波信号的回波信号强度来指定该设定阈值，可以理解的是，由于目标区域相对面积较大，仅此可以将目标区域划区域来确定设定阈值。例如，若目标区域中包括一个子区域，为子区域A，则可以将目标区域中子区域A对应的设定阈值确定为子区域A所对应的参考强度值，子区域A对应的参考强度值可以是子区域A所反射的回波信号的平均回波信号强度，或者最大回波信号强度等，当然，在另一些实施例中，还可以将子区域A对应的设定阈值确定为参考强度值与常数T的和，其中，T大于零。

可以理解的是，在设定阈值是分区域设定的情况下，则也是按照为一区域对应的设定阈值来判断被该区域所发射的回波信号的回波信号强度是否超过设定阈值。

如果一区域所发射回波信号强度超过该区域所对应的设定阈值，则表明该区域为多普勒速度非零的区域，从而表明该区域存在体动信息，表明该区域为一活体的胸腔区域或者腹部区域，进而可以确定目标区域存在监测对象。

反之，若回波信号强度信息指示的回波信号强度值不超过设定阈值，表明该目标区域不存在位移，进而确定目标区域不存在监测对象。

步骤330，若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态。

在一些实施例中，所述第一方位信息包括垂直角度信息；所述第二方位信息指示了所述探测设备的高度信息。如图4所示，步骤330，包括：

步骤410，根据所述垂直角度信息和所述探测设备的高度信息，计算所述监测对象的重心高度。

如上所描述，若确定目标区域存在监测对象，则对应的，探测数据中的垂直角度信息不为空，其指示了探测设备与监测对象在竖直方向上的夹角。进一步的，由于探测设备可以基于发射信号与回波信号之间的时间差确定探测设备与监测对象之间的目标距离，则根据目标距离和二者在竖直方向上的夹角，可以确定探测设备与监测对象在竖直方向上的目标高度差。在此基础上，由于探测设备的安装高度高于目标区域，且探测设备的高度信息指示了探测设备的安装高度，因此，将探测设备的安装高度减去目标高度差，即得到监测对象的重心高度。

步骤420，若所述重心高度位于第一高度范围，则确定所述监测对象为睡眠姿态。

步骤430，若所述重心高度位于第二高度范围，则确定所述监测对象为非睡眠姿态，其中，所述第二高度范围内的高度值大于所述第一高度范围内的高度值。

可以理解的是，监测对象在睡眠姿态时的重心高度低于在非睡眠姿态时的重心高度，因此，通过设定第一高度范围和第二高度范围来识别监测对象是否为睡眠姿态。

举例来说，由于一般床的高度为0.5m，可以设定第一高度范围为(0.5m，0.8m)，第二高度范围为(1m，1.2m)，则若确定监测对象在目标区域的重心高度为0.6m，则表明该监测对象为睡眠姿态；若确定监测对象在目标区域的重心高度为1.1m，则确定该监测对象在目标区域为非睡眠姿态。

步骤340，若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

当确定目标区域存在监测对象且监测对象在目标区域中为睡眠姿态，则表明此时监测对象处于待入眠或者入眠状态，从而，此时监测对象的体征数据是对应于睡眠状态的数据，将所获取的体征数据用于进行睡眠分析，可以保证睡眠分析结果的有效性和准确性。

基于监测对象的体征数据可以分析该监测对象的睡眠特征，例如睡眠状态(深睡、浅睡、REM(Rapid Eye Movement，快速动眼期)、清醒)、睡眠时长、睡眠时间段等。

在本申请的方案中，由于结合探测来针对目标区域进行探测，得到探测数据，并根据探测数据中的目标检测信息判断目标区域是否存在监测对象，并在确认存在监测对象的情况下，进一步根据探测数据中的第一方位信息和探测设备的第二方位信息来识别监测对象是否为睡眠姿态，并在确定监测对象为睡眠姿态的情况下才获取监测对象的体征数据，由此实现在确认目标区域中存在监测对象，且监测对象位于睡眠姿态时才获取监测对象的体征数据；有效保证了所获取到用于睡眠分析的体征数据的有效性，从而可以保证睡眠分析结果的准确性和可靠性。

在一些实施例中，在步骤340之后，该方法还可以包括：将所获取的监测对象的体征数据上报到服务端，由服务端根据监测对象的体征数据对监测对象进行睡眠分析。

本实施例的方案可以有效解决现有技术中在监测对象处于离床情况下，或者监测对象在床上坐着时将监测对象误识别为监测对象处于睡眠状态，而向服务端上报无效的体征数据的情况，大幅减少了向服务端上报无效的体征数据的数据量，节省了数据传输资源。而且，本方案有效保证了向服务端所上报的体征数据对于睡眠分析的有效性，避免因向服务端上报过多对于睡眠分析无效的数据导致额外增大服务端的数据处理压力。进一步的，由于本方案保证了向服务端所上报体征数据的有效性，可以保证服务器进行睡眠分析所得到睡眠分析结果的准确性。

在一些实施例中，该方法还包括：若确定所述目标区域不存在监测对象，则不向服务端上报目标体征监测设备所采集的所述体征数据；其中，所述目标体征监测设备包括位于所述目标区域中的睡眠带、智能枕头和智能手环中的至少一种。

当确定目标区域中不存在监测对象，则此时位于目标区域中的睡眠带、智能枕头、智能手环所采集到的数据并不是监测对象在目标区域时的体征数据，因此，不向服务端上报目标体征监测设备所采集的体征数据，从而节省数据传输资源，而且避免浪费服务端的处理资源。

在一些实施例中，若本方案由图1所示的中间互联设备执行，则该中间互联设备在确定目标区域不存在监测对象后，若接收到体征数据，则基于体征数据中携带的体征设备标识进行体征设备类型识别，若确定所接收到的体征数据来源于智能枕头和/或睡眠带，则不向服务端上报所接收到的体征数据；若基于体征设备标识确定所接收到的体征数据来源于智能手环，由于智能手环一般用于随时采集用户的心率信息，则可以向将智能手环所采集到的心率信息上报到服务端；在一些实施例中，在将智能手环所采集到的心率信息上报到服务端的同时，也将所识别到的目标区域的状态信息上报到服务端，目标区域的状态信息即指此时目标区域中不存在监测对象，从而，即使服务端接收到智能手环采集的心率信息，也不会误识别监测对象处于目标区域。

在一些实施例中，中间互联设备在确定目标区域不存在监测对象后，还可以向目标区域中的智能枕头和/或睡眠带发送第一指令，该第一指令用于指示智能枕头和/或睡眠带不向服务端上报体征数据，反之，在中间互联设备在确定目标区域存在监测对象且监测对象处于睡眠姿态时，中间互联设备向目标区域中的智能枕头和/或睡眠带发送第二指令，该第二指令用于指示智能枕头和/或睡眠带恢复向服务端上报体征数据。

在一些实施例中，该方法还包括：若确定所述监测对象不是睡眠姿态，则不向所述服务端上报体征数据。

可以理解的是，睡眠姿态包括仰卧姿态和侧卧姿态，侧卧姿态进一步包括左侧卧姿态和右侧卧姿态。若确定监测对象不是睡眠姿态，则监测对象在目标区域为坐下姿态。

用户可以坐在目标区域中看书、看视频、看电视等，由于当用户处于坐下姿态看书、看视频或者看电视的情况下，睡眠带以及智能枕头会因为采集的信号强度有限，识别成较低的心率或呼吸，服务端易误判监测对象为睡眠状态，而且，用户坐下看视频时，由于手环无运动，智能手环也易误判监测对象为睡眠状态。在本实施例中，在确定监测对象不是睡眠姿态时，不向服务端上报体征数据，从而可以有效解决现有技术中服务端基于监测对象在坐下姿态时的体征数据误识别监测对象为睡眠状态的问题，可以降低服务端误判断监测对象为睡眠状态的概率。

在一些实施例中，在确定监测对象不是睡眠姿态时，例如确定监测对象为坐下姿态时，在不上报体征数据的情况下，还可以向服务端上报监测对象的姿态信息，该姿态信息用于指示监测对象为坐下姿态。例如，若体征监测设备为睡眠带或者智能枕头，则在确定监测对象为坐下姿态时，仅向服务端上报监测对象的姿态信息，而不上报睡眠带或者智能枕头所采集到的体征数据，从而避免服务端根据睡眠带或者智能枕头所采集到的体征数据误识别监测对象为睡眠状态。

在一些实施例中，由于智能手环是接触式穿戴设备，其采集到的心率和呼吸等数据较为准确，在该种情况下，为避免服务端仅根据智能手环采集到的心率数据和呼吸数据误判监测对象为睡眠状态，在确定监测对象为坐下姿态时，还可以将智能手环采集到的体征数据和监测对象的姿态信息(即监测对象为坐下姿态)都上报到服务端。

服务端接收到体征数据后，可以基于所接收到的体征数据进行睡眠特征分析。图5是根据本申请一实施例示出的在终端显示睡眠分析结果的界面显示图，在图5所示的界面图中，显示了服务端在指定天数(图5中示出的是07月05日星期一)基于体征数据进行睡眠时长统计所得到的睡眠时长，为“6小时49分钟”。进一步的，在图5所示的界面中还进一步进行了每种睡眠状态(浅睡时长、深睡时长、快速眼动、清醒时长)对应的时长和占比，即浅睡时长(55％)为3小时45分钟；深睡时长(25％)为1小时41分钟；快速眼动(20％)为1小时23分钟；清醒时长(0％)为0小时0分钟。在图5中还进一步显示了基于每种睡眠状态的时长和占比进行的打分，即睡眠质量分数为“86”。当然，图5仅仅是根据本申请一实施例示出的睡眠分析结果的示例性举例，不能认为是对本申请使用范围的限制。

在一些实施例中，步骤340之后，该方法还包括：根据所述体征数据携带的设备标识信息对所述体征监测设备进行设备类型识别；若识别所述体征监测设备为智能手环，则将针对所述监测对象的体征数据上报到服务端。由于智能手环是可穿戴式设备，每一种睡眠姿态下对智能手环所采集的体征数据没有影响，因此，在该种情况下，可以将智能手环所采集的体征数据直接上报到服务端。

在一些实施例中，体征监测设备的设备类型包括智能手环、智能枕头和睡眠带；在本方案中，可以设定每种设备的类型的体征监测设备对应的标识符，例如0表示智能手环，1表示智能枕头，2表示睡眠带，在体征监测设备向中间互联设备上报体征数据时，将标识符添加到体征数据中，从而，后续可以从体征数据中提取所携带的标识符(即为设备标识信息)来进行设备类型识别。

在一些实施例中，步骤340，还包括：若识别所述体征监测设备为智能枕头或者睡眠带，则根据所述目标检测信息进行躺卧姿态识别；若确定所述监测对象为右侧卧姿态，对所述体征数据进行修正；将修正后的体征数据上报到服务端。

如上所描述，探测设备所检测到的回波信号来自发生体动的胸腔区域以及腹部区域，而不同躺卧姿势下胸腔正对探测设备的面积不同，面积越大回波信号强度越大。仰卧相对侧卧而言，监测对象仰卧时胸腔正对探测设备的面积最大，因此，仰卧时的回波信号强度最大；左侧卧和右侧卧时胸腔正对探测设备的面积也存在差异。因此，可以针对仰卧、左侧卧和右侧卧分别设定回波信号强度范围，依次为第一信号强度范围、第二信号强度范围和第三信号强度范围，其中，第一信号强度范围中的强度值大于第二信号强度范围中的强度值，也大于第三强度范围中的强度值。

从而，可以基于设定的第一信号强度范围、第二信号强度范围和第三信号强度范围，以及当前的回波信号强度信息来识别监测对象为仰卧姿态、左侧卧姿态还是右侧卧姿态。

当监测对象为右侧卧姿态时，由于人的心脏在左侧，当体征监测设备为智能枕头和睡眠带时，人体心脏距离智能枕头和睡眠带较远，因此，此时智能枕头和睡眠带所采集到的心跳信号比实际的心跳信号偏低，因此，在该种情况下，需要将体征数据进行修正。

在一些实施例中，所述体征数据包括心跳信号的强度信息，所述对所述体征数据进行修正，包括：增大所述心跳信号的增益。在具体实施例中，心跳信号的增益可以通过实验来确定。

在另一些实施例中，进行体征数据修正的方式还可以是动态调整智能枕头或者睡眠带中压电薄膜的运放增益，获得更准确的心率数据，实现由智能枕头或者睡眠带自身进行体征数据的修正。

图6是根据本申请一实施例示出的睡眠监测方法的流程图，该方法可以由图1所示的中间互联设备执行，如图6所示，该方法包括：

步骤610，设定目标区域。

步骤620，确定目标区域是否存在监测对象，若存在，则执行步骤630；若不存在，则不上报体征数据。

步骤630，识别监测对象是否为睡眠姿态；若为是，则执行步骤640；若为否，则向服务端上报监测对象为坐姿状态；

步骤640，识别监测对象的躺卧姿态；若识别躺卧姿态为仰卧姿态，则执行步骤650；若识别躺卧姿态为右侧卧姿态，则执行步骤660；

步骤650，将体征数据上报到服务端；之后，服务端可以基于监测对象的体征数据进行睡眠分析，得到睡眠分析结果，进一步的，还可以基于睡眠分析结果执行针对智能家居系统中设定的自动化方案。

步骤660，对体征数据进行修正。具体的，可以将体征数据中的心率信号对应的增益增大。

通过如上实施例，可以保证向服务端所上报体征数据的准确性和有效性，进而可以提升服务端的睡眠分析效率。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述方法实施例。

图7是根据一实施例示出的睡眠监测装置的框图，如图7所示，该睡眠监测装置包括：探测数据获取模块710，用于获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；第一确定模块720，用于根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象；第二确定模块730，用于若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态；体征数据获取模块740，用于若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

在一些实施例中，所述目标检测信息包括回波信号强度信息；第一确定模块720，包括：第一确定单元，用于根据所述回波信号强度信息确定回波信号强度是否超过设定阈值；存在确定单元，用于若确定超过设定阈值，则确定所述目标区域存在监测对象。

在一些实施例中，所述第一方位信息包括垂直角度信息；所述第二方位信息指示了所述探测设备的高度信息；第二确定模块730，包括：重心高度计算单元，用于根据所述垂直角度信息和所述探测设备的高度信息，计算所述监测对象的重心高度；睡眠姿态确定单元，用于若所述重心高度位于第一高度范围，则确定所述监测对象为睡眠姿态；非睡眠姿态确定单元，用于若所述重心高度位于第二高度范围，则确定所述监测对象为非睡眠姿态，其中，所述第二高度范围内的高度值大于所述第一高度范围内的高度值。

在一些实施例中，所述体征数据由体征监测设备采集得到；睡眠监测装置还包括：设备类型识别模块，用于根据所述体征数据携带的设备标识信息对所述体征监测设备进行设备类型识别；第一上报模块，用于若识别所述体征监测设备为智能手环，则将针对所述监测对象的体征数据上报到服务端。

在一些实施例中，睡眠监测装置还包括：躺卧姿态识别单元，用于若识别所述体征监测设备为智能枕头或者睡眠带，则根据所述目标探测信息进行躺卧姿态识别；修正单元，用于若确定所述监测对象为右侧卧姿态，对所述体征数据进行修正；第二上报单元，用于将修正后的体征数据上报到服务端。

在一些实施例中，所述体征数据包括心跳信号的强度信息，修正单元进一步用于增大所述心跳信号的增益。

在一些实施例中，睡眠监测装置还包括：不上报确定模块，用于若确定所述目标区域不存在监测对象，则不向服务端采集目标体征监测设备所采集的所述体征数据；所述目标体征监测设备包括位于所述目标区域中的睡眠带、智能枕头和智能手环中的至少一种。

图8示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 803中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，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，上述模块、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，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读存储介质承载计算机可读指令，当该计算机可读存储指令被处理器执行时，实现上述任一实施例中的方法。

根据本申请的一个方面，还提供了一种电子设备，其包括：处理器；存储器，存储器上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，实现上述任一实施例中的方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一实施例中的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种睡眠监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；

根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象；

若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态；

若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测信息包括回波信号强度信息；

所述根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象，包括：

根据所述回波信号强度信息确定回波信号强度是否超过设定阈值；

若确定超过设定阈值，则确定所述目标区域存在监测对象。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一方位信息包括垂直角度信息；所述第二方位信息指示了所述探测设备的高度信息；

所述根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态，包括：

根据所述垂直角度信息和所述探测设备的高度信息，计算所述监测对象的重心高度；

若所述重心高度位于第一高度范围，则确定所述监测对象为睡眠姿态；

若所述重心高度位于第二高度范围，则确定所述监测对象为非睡眠姿态，其中，所述第二高度范围内的高度值大于所述第一高度范围内的高度值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述体征数据由体征监测设备采集得到；

所述获取所述监测对象的体征数据之后，所述方法还包括：

根据所述体征数据携带的设备标识信息对所述体征监测设备进行设备类型识别；

若识别所述体征监测设备为智能手环，则将针对所述监测对象的体征数据上报到服务端。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述体征数据携带的设备标识信息对所述体征监测设备进行设备类型识别之后，所述方法还包括：

若识别所述体征监测设备为智能枕头或者睡眠带，则根据所述目标检测信息进行躺卧姿态识别；

若确定所述监测对象为右侧卧姿态，对所述体征数据进行修正；

将修正后的体征数据上报到服务端。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述体征数据包括心跳信号的强度信息，所述对所述体征数据进行修正，包括：增大所述心跳信号的增益。

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：

若确定所述目标区域不存在监测对象，则不向服务端上报目标体征监测设备所采集的所述体征数据；其中，所述目标体征监测设备包括位于所述指定睡眠区域中的睡眠带、智能枕头和智能手环中的至少一种。

8.一种睡眠监测装置，其特征在于，所述装置包括：

探测数据获取模块，用于获取目标区域的探测数据，所述探测数据由探测设备对所述目标区域进行探测得到，所述探测数据包括目标检测信息和第一方位信息；

第一确定模块，用于根据所述目标检测信息确定所述目标区域是否存在监测对象；

第二确定模块，用于若确定所述目前区域存在监测对象，则根据所述第一方位信息和所述探测设备的第二方位信息，确定所述监测对象是否为睡眠姿态；

体征数据获取模块，用于若确定所述监测对象为睡眠姿态，则获取所述监测对象的体征数据，所述体征数据用于对所述监测对象的睡眠状态进行分析。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

Images