CN116350907A - 婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置，包括：获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号及第一睡眠引导行为，基于第一睡眠和中断信息、第一困倦信号及第一睡眠引导行为确定困倦模式和睡眠引导模式；获取婴幼儿在第一时间段内的累计睡眠时长、当前清醒时长以及当前困倦信号，基于第一时间段内的累计睡眠时长、当前清醒时长、当前困倦信号以及困倦模式计算困倦分值，基于困倦分值确定困倦状态；获取婴幼儿的当前睡眠引导行为及当前睡眠引导行为对应的持续时间，基于当前睡眠引导行为对应的持续时间、困倦分值以及睡眠引导模式计算引导分值，基于引导分值确定入睡状态。该方法可基于婴幼儿的自身特征为婴幼儿生成具有针对性的睡眠引导。
Description
技术领域
本发明涉及婴幼儿睡眠辅助技术领域，尤其涉及一种婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置。
背景技术
人的一生有1/3的时间在睡眠中度过，新生儿大部分时间都在睡觉，睡眠的重要性不言而喻；缺乏睡眠会使婴幼儿烦躁、哭闹、精神亢奋或萎靡，长期缺乏睡眠会影响婴幼儿大脑的发育以及认知的发展；并且如果婴幼儿的睡眠状况差，父母也会疲惫不堪，进而产生一系列不良情绪，影响身体健康，这又会直接影响亲子互动的质量，并不利于婴幼儿的成长。每一个父母都希望孩子入睡后，自己也能够闭上眼睛心无挂碍的享受睡眠；但是作为新手爸妈，哄孩子及时入睡、并教会孩子学会自主入睡存在着诸多困难，如不了解婴幼儿睡眠规律、不能敏锐的察觉婴幼儿个性化需求、不能及时调整睡眠环境问题、作息问题和哄睡方法、不能预判哄睡结局而放弃坚持正确哄睡方法等。
大人根据孩子的情况，帮助孩子进入睡眠以及学会如何睡觉即是婴幼儿睡眠引导。目前，婴幼儿照料者均是通过读物、短视频等科普关于婴幼儿睡眠引导的知识，即婴幼儿照料者需要在纷繁复杂的信息中自行筛选和学习适合自家孩子的睡眠引导。该方法所获取到的睡眠引导没有考虑婴幼儿个体之间的差异性，如对于同月龄的婴幼儿，其具体的困倦模式也不同，从而导致基于现有的方法获取到的睡眠引导不具有针对性。因此，如何为婴幼儿生成具有针对性的睡眠引导是亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置，以解决现有技术中存在的一个或多个问题。
根据本发明的一个方面，本发明公开了一种婴幼儿睡眠引导辅助方法，所述方法包括：
获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；所述困倦模式包括累计睡眠时长权重、清醒时长权重以及困倦信号权重，所述睡眠引导模式包括困倦分值权重和睡眠引导行为对应的持续时间权重；
获取婴幼儿在第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长以及当前困倦信号，基于获取到的所述第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长、当前困倦信号以及所述困倦模式计算所述婴幼儿的困倦分值，基于所述婴幼儿的困倦分值确定所述婴幼儿当前的困倦状态；
获取婴幼儿的当前睡眠引导行为以及当前睡眠引导行为对应的持续时间，基于所述婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间、困倦分值以及所述睡眠引导模式计算所述婴幼儿的引导分值，基于所述婴幼儿的引导分值确定所述婴幼儿的入睡状态。
在本发明一些实施例中，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；包括：
获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息，基于所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息计算所述婴幼儿的累计睡眠各时长和清醒各时长；
获取所述婴幼儿的第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于所述婴幼儿的累计睡眠各时长、清醒各时长、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
在本发明一些实施例中，所述困倦分值的计算方式为：
F1＝WS*∑HS+WW*HW+WD*SD；
其中，F1代表困倦分值，∑HS代表在第一时间段内的累计睡眠时长，HW代表婴幼儿的当前清醒时长，SD代表当前困倦信号，WS代表累计睡眠时长权重，WW代表当前清醒时长权重、WD代表当前困倦信号权重，；和/或
所述引导分值的计算方式为：
F2＝WS*∑SG+WF*F1；
其中，F2代表引导分值，WS代表睡眠引导行为对应的持续时间权重，WF代表困倦分值权重，∑SG代表婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间，F1代表困倦分值。
在本发明一些实施例中，所述困倦状态包括：适合哄睡、需及时哄睡和困到疲惫需耐心安抚并及时哄睡；
所述入睡状态包括：入睡容易、入睡一般、入睡较难以及入睡困难。
在本发明一些实施例中，所述方法还包括：
获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的作息事件参考值和环境信息参考值；
获取所述婴幼儿的实际作息事件，基于所述婴幼儿的作息事件参考值和实际作息事件判断所述婴幼儿的作息事件是否正常；
获取所述婴幼儿所处的实际环境信息，基于所述婴幼儿的环境信息参考值和所处的实际环境信息判断所述婴幼儿所处的实际环境是否适宜；
其中，所述作息事件包括活动量事件、吃奶量事件、辅食量事件、喝水量事件及大小便事件，所述环境信息包括温度、湿度、噪音以及亮度。
在本发明一些实施例中，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；包括：
获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值，将所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值分别与获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为进行叠加得到第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为，基于所述第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
在本发明一些实施例中，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式，包括：
获取所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为；
将所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为输入至训练好的神经网络模型，得到所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
在本发明一些实施例中，所所述困倦信号包括哈欠、揉眼、烦躁以及哭闹，所述睡眠引导行为包括亲喂、瓶喂、音乐、哼唱、横抱、竖抱、抱走、抱坐、摇、蹲、拍和抚触。
根据本发明的另一方面，本发明还公开了一种婴幼儿睡眠引导辅助系统，该系统包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如上任一实施例所述方法的步骤。
根据本发明的再一方面，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一实施例所述方法的步骤。
通过利用本发明实施例所公开的婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置，基于婴幼儿的困倦分值可确定所述婴幼儿当前的困倦状态，以及基于婴幼儿的引导分值可确定所述婴幼儿的入睡状态，从而使得婴幼儿照料者可方便的获取到适合该婴幼儿的睡眠引导，从而便于辅助婴幼儿快速且轻松入睡以及便于婴幼儿照料者及时了解婴幼儿的睡眠状态。
本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大，即，相对于依据本发明实际制造的示例性装置中的其它部件可能变得更大。在附图中：
图1为本发明一实施例的婴幼儿睡眠引导辅助方法的流程示意图。
图2为本发明一实施例的婴幼儿睡眠引导辅助系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在此，需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。
应该强调，术语“包括/包含/具有”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。
在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。
图1为本发明一实施例的婴幼儿睡眠引导辅助方法的流程示意图，如图1所示，该婴幼儿睡眠引导辅助方法至少包括步骤S10至S30。
步骤S10：获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；所述困倦模式包括累计睡眠时长权重、清醒时长权重以及困倦信号权重，所述睡眠引导模式包括困倦分值权重和睡眠引导行为对应的持续时间权重。
在该步骤中，婴幼儿的第一睡眠和中断信息可包括：婴幼儿的各次睡眠的起始时间、结束时间、睡眠时长和各次睡眠中断(醒着)的起始时间、结束时间以及总时长等。而获取到的婴幼儿的第一困倦信号以及第一睡眠引导行为分别为婴幼儿每次睡眠对应的困倦信号和睡眠引导行为。示例性的，困倦信号包括哈欠、揉眼、烦躁以及哭闹等，而睡眠引导行为可包括亲喂、瓶喂、音乐、哼唱、横抱、竖抱、抱走、抱坐、摇、蹲、拍和抚触。
例如，获取到的一名6月龄婴幼儿的第一次睡眠的困倦信号为哈欠，发生在清醒3小时后，而婴幼儿的第一次睡眠的睡眠引导行为为亲喂，亲喂时长10分钟；获取到的婴幼儿的第二次睡眠的困倦信号为哈欠，发生在清醒3小时后，而婴幼儿的第二次睡眠的睡眠引导行为为抱走，抱走时长30分钟；获取到的婴幼儿的第三次睡眠的困倦信号为哈欠，发生在清醒2.5小时后，而婴幼儿的第三次睡眠的睡眠引导行为为亲喂，亲喂时长30分钟；由上述的三次睡眠的困倦信号、清醒时长和睡眠引导行为可知，该婴幼儿的困倦模式为发生困倦信号为哈欠时可进入睡眠；并且该婴幼儿在同样睡眠引导行为条件下，清醒3小时比清醒2.5小时时容易进入睡眠。还可发现在同样困倦信号和清醒时长条件下，睡眠引导行为亲喂比抱走容易进入睡眠。由此可知，该步骤中的婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式是基于获取到的婴幼儿的多次睡眠的睡眠和中断信息、困倦信号以及睡眠引导行为确定的，即困倦模式可辅助判断婴幼儿困倦程度，而睡眠引导模式可辅助判断婴幼儿入睡难易。
在一实施例中，困倦信号为哭闹，则此时哭闹信号包括音量、时长、以及是否有眼泪等信息，进一步的，基于哭闹音量、时长、以及是否有眼泪等数据也可计算哭闹分值，此时哭闹分值作为困倦信号。在该实施例中，通过哭闹分值作为哭闹的困倦信号，则使得获取到的婴幼儿的困倦信号更个性化，且更具有针对性。可以理解的是，该实施例中所列举的哭闹困倦信号仅是一种实施方式，在其他实施例中，困倦信号还可为除哭闹之外的其他信号。类似的，所获取到的引导行为具体的也可为引导行为分值，引导行为分值具体的可由引导行为的等级以及引导行为持续时长确定。
在另一实施例中，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；包括：获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息，基于所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息计算所述婴幼儿的累计睡眠各时长和清醒各时长；获取所述婴幼儿的第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于所述婴幼儿的累计睡眠各时长、清醒各时长、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
在另一实施例中，在计算所述婴幼儿的累计睡眠各时长和清醒各时长时，还可根据婴幼儿的第一睡眠和中断信息生成婴幼儿的作息时间表。示例性的，婴幼儿的作息时间表中包括睡眠时间、睡眠时长、清醒时间、睡觉次数及清醒时长等信息。例如，对于0-6周的婴幼儿，每次睡眠时长为2至3小时，并且两次睡眠之间的相隔时间较短；对于6周-3个月的婴幼儿，每天睡眠的总时长为16-18小时，其中包括白天的3次小睡和黄昏的一次小觉，每次清醒时长为1-1.5小时；对于4-8个月的婴幼儿，每天睡眠的总时长为14至15小时，其中包括白天的2次小睡和黄昏的一次小觉；对于9-12个月的婴幼儿，每天睡眠的总时长为14小时，其中包括白天的2次小睡，两次小睡的总时长为3小时左右。
在该实施例中，可通过相应的婴幼儿睡眠引导辅助系统的主控板按键输入婴幼儿各次睡眠对应的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，并且婴幼儿睡眠引导辅助系统在接收到通过主控板按键输入的婴幼儿各次睡眠对应的第一睡眠和中断信息后生成婴幼儿个性化的作息时间表。示例性的，主控板上布置有各困倦信号和各睡眠引导行为对应的按键。
进一步的，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式，还可以包括：获取所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为；将所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为输入至训练好的神经网络模型，得到所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
在该实施例中，基于神经网络算法确定婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。首先可构建神经网络模型，并获取训练数据集，基于训练数据集对神经网络模型进行预训练以更新模型内初始参数，从而得到训练好的神经网络模型。
步骤S20：获取婴幼儿在第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长以及当前困倦信号，基于获取到的所述第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长、当前困倦信号以及所述困倦模式计算所述婴幼儿的困倦分值，基于所述婴幼儿的困倦分值确定所述婴幼儿当前的困倦状态。
在该步骤中，第一时间段可为24小时，婴幼儿的当前清醒时长为婴幼儿上次睡眠结束至当前时间之间的时长，当前困倦信号为婴幼儿当前表现出来的困倦信号，如哈欠。该步骤是基于获取到的婴幼儿的第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长、当前困倦信号以及在步骤S10中确定的该婴幼儿的困倦模式判断婴幼儿当前是否需要进行哄睡。
示例性的，困倦状态可包括：适合哄睡、需及时哄睡和困到疲惫需耐心安抚并及时哄睡。其中，困倦分值的计算方式为：
F1＝WS*∑HS+WW*HW+WD*SD；
其中，F1代表困倦分值，WS、WW、WD均代表权重参数，∑HS代表第一时间段内的累计睡眠时长，HW代表婴幼儿的当前清醒时长，SD代表当前困倦信号；具体的，WS代表累计睡眠时长权重，WW代表当前清醒时长权重、WD代表当前困倦信号权重。而若所选取的第一时间段的时长为24小时，则此时∑HS可表示为∑H24S。
不难理解的，婴幼儿的困倦状态可基于F1的分值范围被划分，如F1在第一范围内对应于“婴幼儿困了适合哄睡”的困倦状态，而F1在第二范围内对应于“婴幼儿很困需要及时哄睡”的困倦状态，而F1在第三范围内对应于“婴幼儿困到疲惫需耐心安抚并及时哄睡”的困倦状态。并且进一步的，基于F1的各取值范围与困倦状态之间的对应关系可生成预制行为调整表。可以理解的，在该实施例中对于困倦状态的划分仅是一种示例，其具体的可根据实际应用场景进行相应改变。
步骤S30：获取婴幼儿的当前睡眠引导行为以及当前睡眠引导行为对应的持续时间，基于所述婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间、困倦分值以及所述睡眠引导模式计算所述婴幼儿的引导分值，基于所述婴幼儿的引导分值确定所述婴幼儿的入睡状态。
在该步骤中，婴幼儿的当前睡眠引导行为可为亲喂、瓶喂、音乐、哼唱、横抱、竖抱、抱走、抱坐、摇、蹲、拍和抚触中的其中一个，如婴幼儿的当前睡眠引导行为为亲喂时，则当前睡眠引导行为对应的持续时间为自哄睡开始至婴幼儿进入睡眠亲喂行为所持续的时间。婴幼儿的入睡状态具体的可包括入睡容易、入睡一般、入睡较难以及入睡困难。该步骤是基于获取到的婴幼儿的当前睡眠引导行为、当前睡眠引导行为对应的持续时间、步骤S20中确定的困倦分值以及步骤S10中确定的婴幼儿的睡眠引导模式确定婴幼儿是否容易入睡。
其中，在对应的婴幼儿睡眠引导辅助系统中，婴幼儿的当前睡眠引导行为以及当前睡眠引导行为对应的持续时间也可通过主控板上的按键输入。而婴幼儿的引导分值的计算公式示例性的可为：
F2＝WS*∑SG+WF*F1；
其中，F2代表引导分值，WS、WF均代表权重参数，∑SG代表婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间，F1代表困倦分值；具体的，WS代表睡眠引导行为对应的持续时间权重，WF代表困倦分值权重。
不难理解的，婴幼儿的入睡状态可基于F2的分值范围进行划分，如F2在第一范围内对应于“入睡容易：宝宝渐渐安静后将很快入睡”的入睡状态，而F2在第二范围内对应于“入睡一般：预计10分钟后，宝宝将安静下来并且入睡”的入睡状态，而F2在第三范围内对应于“入睡较难：宝宝较难入睡，需继续坚持20分钟或换种方式引导”的入睡状态，而F2在第四范围内对应于“入睡困难：需耐心安抚且换种方式引导”的入睡状态。可以理解的，在该实施例中对于入睡状态的划分仅是一种示例，其具体的可根据实际应用场景进行相应改变。并且与困倦状态类似的，基于F2的各取值范围与入睡状态之间的对应关系可生成预制行为调整表。
在本发明的另一实施例中，婴幼儿睡眠引导辅助方法还包括如下步骤：获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的作息事件参考值和环境信息参考值；获取所述婴幼儿的实际作息事件，基于所述婴幼儿的作息事件参考值和实际作息事件判断所述婴幼儿的作息事件是否正常；获取所述婴幼儿所处的实际环境信息，基于所述婴幼儿的环境信息参考值和所处的实际环境信息判断所述婴幼儿所处的实际环境是否适宜；其中，所述作息事件包括活动量事件、吃奶量事件、辅食量事件、喝水量事件、大小便事件，所述环境信息包括温度、湿度、噪音以及亮度。
相应的，婴幼儿的月龄信息可通过主控板上的按键输入，并且当确定了婴幼儿的作息事件参考值和环境信息参考值之后，则基于获取到的婴幼儿的实际作息事件以及实际环境信息可判断婴幼儿的作息事件是否正常以及婴幼儿所处的实际环境是否适宜。当判断出婴幼儿的作息事件不正常或婴幼儿所处的实际环境不适宜时，则可进一步的可通过提示模块提示婴幼儿照料者。
在本发明一些实施例中，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；具体包括：获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值，将所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值分别与获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为进行叠加得到第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为，基于所述第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。在该实施例中，基于第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为确定的婴幼儿的困倦模式中的累计睡眠时长权重、清醒时长权重以及困倦信号权重为更新后的权重，而基于第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为确定的婴幼儿的睡眠引导模式中的困倦分值权重和睡眠引导行为对应的持续时间权重也为更新后的权重。
对应的，本发明还提供了一种婴幼儿睡眠引导辅助系统，该系统包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如上任一实施例所述方法的步骤。
示例性的，婴幼儿睡眠引导辅助系统可包括环境信息采集模块、基本信息和作息事件记录模块、作息评估模块、数据分析模块、提示模块和环境控制模块等。环境信息采集模块用于采集婴幼儿所处环境的温度、湿度、亮度、噪声，其可以内置时钟，并包括传感器以及采集外部环境数据的其他外接仪器等，环境信息采集模块将传感器和外接仪器采集的环境信息对应的信号传输至系统。基本信息和作息事件记录模块用于记录婴幼儿月龄、健康状态，还可用于记录婴幼儿的困倦信号以及活动量、吃奶量、辅食量、喝水量、大小便等作息事件，上述的婴幼儿的基本信息以及作息事件可由婴幼儿照料者输入；并且为了实时获取婴幼儿的困倦信号，该基本信息和作息事件记录模块还可外接睡眠检测仪。作息评估模块用于对婴幼儿睡眠情况进行评估，并为婴幼儿生成个性化的睡眠引导。数据分析模块用于接收和分析环境信息采集模块、基本信息和作息事件记录模块发送的数据，数据分析模块进一步的还可结合作息评估模块以及预制行为调整表，将睡眠指导发送至提示模块。提示模块用于实时显示环境信息和及时提示婴幼儿照料者调整睡眠引导行为以及调整睡眠环境。环境控制模块可与智能家居(如集成空调、灯、窗帘、加湿器等)连接，智能家居通过环境控制模块进行控制可方便的调整婴幼儿的睡眠环境。
示例性的，上述的各模块可集成在主控板上，婴幼儿睡眠引导辅助装置除了包括主控板之外，还可设有显示屏以及按键，则通过显示屏可完成提示，而基于按键可实现各数据的输入操作；为了便于夜间操作，则按键还可为夜明按键。除此之外，数据的输入也可通过触摸屏实现，而信息的提示也可通过语音播报器实现等。
在一实施例中，作息评估模块内置机器学习模型，模型融合婴幼儿睡眠基础特征、婴幼儿个性化需求特征以及睡眠引导行为等，用于确定困倦模式和睡眠引导模式。其中，基础特征基于各月龄健康婴幼儿作息数据确定，包括困倦信号、各月龄(或周龄)作息时间表、引导行为。个性化需求特征包括个性化困倦信号、个性化作息时间表、照料者个性化睡眠引导行为。最终输出的睡眠引导(包括困倦状态及入睡状态)由由困倦模式和睡眠引导模式计算得到。示例性的，困倦信号包括种类、等级、时长等信息，其中困倦信号中的哭闹信号可包括音量、时长、是否有眼泪等信息，睡眠引导行为包括种类、等级及其时长等信息，睡眠质量包括睡眠与中断行为及其睡眠时长等信息，其他作息行为包括其他作息行为事件及其时长等信息。可以理解的，当照料者逐渐降低睡眠引导行为等级并成功引导婴幼儿入睡后，婴幼儿即可以学会自主入睡。
具体的，采用该婴幼儿睡眠引导辅助系统时，可通过主控板上的按键输入婴幼儿的睡眠及中断信息、睡眠引导行为以及困倦信号，婴幼儿的睡眠及中断信息、睡眠引导行为以及困倦信号作为输入值代入训练好的神经网络模型，随即输出婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。该系统进一步将婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式发送至数据分析模块，数据分析模块通过困倦模式辅助确定婴幼儿当前的困倦状态，数据分析模块还通过婴幼儿的睡眠引导模式辅助确定婴幼儿的入睡状态。
另外，数据分析模块接收到婴幼儿的实际作息事件以及实际环境信息之后，进一步的还将婴幼儿的实际作息事件与婴幼儿的作息事件参考值进行对比，将婴幼儿所处的实际环境信息与婴幼儿的环境信息参考值进行对比，当比对结果为不适宜时，则发送提示信息至提示模块。
在一实施例中，婴幼儿睡眠引导辅助系统包括显示屏和主控板按键，显示屏包括睡眠引导显示区、环境信息显示区和菜单，菜单内设年月日时钟设置子菜单、出生日期及月(周)龄设置子菜单、是否生病设置子菜单。主控板按键包括困倦信号区、引导行为区、睡眠及中断区、其他作息事件区和环境控制区；困倦信号区可设置哈欠、揉眼、烦躁、哭闹等困倦信号，引导行为区可设置亲喂、瓶喂、横抱、竖抱、抱走、抱坐、摇、蹲、拍和抚触等行为，睡眠与中断行为区可设置清醒、安静、熟睡、翻身、蹬被、哼唧、自言自语、趴睡、哭闹和起身行为，其他作息事件区可设置趴、爬、坐、站走、玩耍、喂食(母乳、奶粉、辅食)、喝水、大小便(换尿布)等事件。
在一具体实施例中，如图2所示，该系统包括按键和显示屏70、环境信息采集模块、基本信息和作息事件记录模块、作息评估模块、数据分析模块以及环境控制模块。其中，按键和显示屏包括睡眠引导提示语区、睡眠环境提示区、困倦信号输入键10、日常作息输入键20、睡眠引导行为输入键30、菜单键60、环境控制键50、睡眠及中断信息输入键40。环境信息采集模块包括环境传感器、采集外部环境数据的其他外接仪器和内置时钟。基本信息和作息事件记录模块用于接收婴幼儿照料者输入的按键信息，作息评估模块包括婴幼儿睡眠模型。数据分析模块用于接收和分析环境信息采集模块、基本信息和作息事件记录模块的数据，数据分析模块进一步的还可结合作息评估模块以及预制行为调整表，发送睡眠指导至显示屏。环境控制模块用于接收环境控制键和数据分析模块的指令，并进一步发送指令给环境终端。
通过上述实施例可以发现，本发明所公开的婴幼儿睡眠引导辅助方法及装置，基于婴幼儿的困倦分值可确定所述婴幼儿当前的困倦状态，以及基于婴幼儿的引导分值可确定所述婴幼儿的入睡状态，从而使得婴幼儿照料者可方便的获取到适合该婴幼儿的睡眠引导，从而便于辅助婴幼儿快速入睡以及便于婴幼儿照料者及时了解婴幼儿的睡眠状态。
另外，该发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一实施例所述方法的步骤。
本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，所述方法包括：
获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；所述困倦模式包括累计睡眠时长权重、清醒时长权重以及困倦信号权重，所述睡眠引导模式包括困倦分值权重和睡眠引导行为对应的持续时间权重；
获取婴幼儿在第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长以及当前困倦信号，基于获取到的所述第一时间段内的累计睡眠时长、婴幼儿的当前清醒时长、当前困倦信号以及所述困倦模式计算所述婴幼儿的困倦分值，基于所述婴幼儿的困倦分值确定所述婴幼儿当前的困倦状态；
获取婴幼儿的当前睡眠引导行为以及当前睡眠引导行为对应的持续时间，基于所述婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间、困倦分值以及所述睡眠引导模式计算所述婴幼儿的引导分值，基于所述婴幼儿的引导分值确定所述婴幼儿的入睡状态。
2.根据权利要求1所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；包括：
获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息，基于所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息计算所述婴幼儿的累计睡眠各时长和清醒各时长；
获取所述婴幼儿的第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于所述婴幼儿的累计睡眠各时长、清醒各时长、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
3.根据权利要求1所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，所述困倦分值的计算方式为：
F1＝WS*∑HS+WW*HW+WD*SD；
其中，F1代表困倦分值，∑HS代表在第一时间段内的累计睡眠时长，HW代表婴幼儿的当前清醒时长，SD代表当前困倦信号，WS代表累计睡眠时长权重，WW代表当前清醒时长权重、WD代表当前困倦信号权重；和/或
所述引导分值的计算方式为：
F2＝WS*∑SG+WF*F1；
其中，F2代表引导分值，WS代表睡眠引导行为对应的持续时间权重，WF代表困倦分值权重，∑SG代表婴幼儿的当前睡眠引导行为对应的持续时间，F1代表困倦分值。
4.根据权利要求1所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，所述困倦状态包括：适合哄睡、需及时哄睡和困到疲惫需耐心安抚并及时哄睡；
所述入睡状态包括：入睡容易、入睡一般、入睡较难以及入睡困难。
5.根据权利要求1所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的作息事件参考值和环境信息参考值；
获取所述婴幼儿的实际作息事件，基于所述婴幼儿的作息事件参考值和实际作息事件判断所述婴幼儿的作息事件是否正常；
获取所述婴幼儿所处的实际环境信息，基于所述婴幼儿的环境信息参考值和所处的实际环境信息判断所述婴幼儿所处的实际环境是否适宜；
其中，所述作息事件包括活动量事件、吃奶量事件、辅食量事件、喝水量事件及大小便事件，所述环境信息包括温度、湿度、噪音以及亮度。
6.根据权利要求1所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式；包括：
获取所述婴幼儿的月龄信息，基于所述月龄信息确定所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值，将所述婴幼儿的睡眠和中断信息参考值、困倦信号参考值以及睡眠引导行为参考值分别与获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为进行叠加得到第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为，基于所述第二睡眠和中断信息、第二困倦信号以及第二睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
7.根据权利要求5所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，获取婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为，基于获取到的所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为确定所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式，包括：
获取所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为；
将所述婴幼儿的第一睡眠和中断信息、第一困倦信号以及第一睡眠引导行为输入至训练好的神经网络模型，得到所述婴幼儿的困倦模式和睡眠引导模式。
8.根据权利要求5所述的婴幼儿睡眠引导辅助方法，其特征在于，所所述困倦信号包括哈欠、揉眼、烦躁以及哭闹，所述睡眠引导行为包括亲喂、瓶喂、音乐、哼唱、横抱、竖抱、抱走、抱坐、摇、蹲、拍和抚触。
9.一种婴幼儿睡眠引导辅助系统，该系统包括处理器和存储器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现如权利要求1至8中任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述方法的步骤。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102844070A (zh) * | 2009-12-07 | 2012-12-26 | 马克·欣尼克 | 保持婴儿睡眠和避免婴儿适应性的方法和装置 |
| CN104699248A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-06-10 | 小米科技有限责任公司 | 音频播放的控制方法及装置、电子设备 |
| CN106658178A (zh) * | 2017-01-03 | 2017-05-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种显示控制装置及其控制方法 |
| US20170182283A1 (en) * | 2015-12-23 | 2017-06-29 | Rovi Guides, Inc. | Methods and systems for enhancing sleep of a user of an interactive media guidance system |
| JP2018068962A (ja) * | 2016-11-04 | 2018-05-10 | 国立大学法人大阪大学 | 安眠装置 |
| KR20180122905A (ko) * | 2017-05-06 | 2018-11-14 | (주)센서랩 | 전자식 수면 보조장치 |
| CN111248904A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-09 | 佛山市木记信息技术有限公司 | 一种婴幼儿看护装置及其方法 |
| WO2021124540A1 (ja) * | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 株式会社ファーストアセント | 乳幼児養育支援システムおよび寝かしつけ開始検出装置 |
| JP2023101317A (ja) * | 2022-01-07 | 2023-07-20 | 花王株式会社 | 睡眠判定システム、睡眠判定方法及び睡眠判定プログラム |
-
2023
- 2023-02-09 CN CN202310117610.9A patent/CN116350907B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102844070A (zh) * | 2009-12-07 | 2012-12-26 | 马克·欣尼克 | 保持婴儿睡眠和避免婴儿适应性的方法和装置 |
| CN104699248A (zh) * | 2015-03-24 | 2015-06-10 | 小米科技有限责任公司 | 音频播放的控制方法及装置、电子设备 |
| US20170182283A1 (en) * | 2015-12-23 | 2017-06-29 | Rovi Guides, Inc. | Methods and systems for enhancing sleep of a user of an interactive media guidance system |
| JP2018068962A (ja) * | 2016-11-04 | 2018-05-10 | 国立大学法人大阪大学 | 安眠装置 |
| CN106658178A (zh) * | 2017-01-03 | 2017-05-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种显示控制装置及其控制方法 |
| KR20180122905A (ko) * | 2017-05-06 | 2018-11-14 | (주)센서랩 | 전자식 수면 보조장치 |
| WO2021124540A1 (ja) * | 2019-12-20 | 2021-06-24 | 株式会社ファーストアセント | 乳幼児養育支援システムおよび寝かしつけ開始検出装置 |
| CN111248904A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-09 | 佛山市木记信息技术有限公司 | 一种婴幼儿看护装置及其方法 |
| JP2023101317A (ja) * | 2022-01-07 | 2023-07-20 | 花王株式会社 | 睡眠判定システム、睡眠判定方法及び睡眠判定プログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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