CN117590770B - 基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法 - Google Patents

基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法 Download PDF

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    • A61F9/045—Eye-shades or visors; Shields beside, between or below the eyes

Abstract

本发明提供了基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，属于睡眠眼罩技术领域，包括：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期；基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值；基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值；基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令；实现了对睡眠眼罩的智能控制，也避免了对睡眠眼罩的过度控制。

Description

基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法
技术领域
本发明涉及睡眠眼罩技术领域，特别涉及基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法。
背景技术
目前，睡眠眼罩是用于遮挡光线和排除干扰以辅助使用者进入睡眠状态的智能穿戴设备，随着睡眠眼罩产品的层出不穷，越来越多具有丰富功能的睡眠眼罩浮现于市场中，例如按摩、加热、音乐播放等。为了提高使用者的使用体验，存在部分应用智能控制技术的睡眠眼罩以实现对睡眠眼罩的智能控制。
但是，现有的睡眠眼罩的智能自动控制技术都是基于预设的定时控制程序或者对使用者控制睡眠眼罩的控制习惯进行深度学习后生成的智能自动控制程序，这两种智能控制技术实现方式中前者实现自动控制的方式较为死板、智能化程度过低，后者若深度学习的使用者的历史控制指令记录不够量或者其使用习惯没有足够的规律性，也会导致其出现过度自动控制或者未按使用者实际需求进行控制的问题，即出现智能控制精度低的问题。
因此，本发明提出了基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法。
发明内容
本发明提供基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，用以基于睡眠眼罩的历史控制指令记录分析出表征使用者的指令控制习惯的周期控制指令线程，并通过对历史控制指令记录中的历史眼动状态数据和历史生理状态数据的分析，分析出表征周期控制指令线程中的控制指令与历史眼动状态数据和历史生理状态数据之间对应关系的触发阈值，进而结合使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及触发阈值，对周期控制指令线程进行实时按需调整，不仅基于对使用者控制习惯的深度学习实现了对睡眠眼罩的智能控制，也结合眼动状态数据和生理状态数据，避免了对睡眠眼罩的过度控制或者未按使用者实际需求进行控制的问题，提高了智能控制精度，也提高了睡眠眼罩的智能化程度。
本发明提供基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，包括：
S1：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期；
S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值；
S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值；
S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令。
优选的，S1：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
S101：基于不同语义层次，对持续时长超出最小持续时长的历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令的详细指令语义进行上位概括，获得每个历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义；
S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
优选的，S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
确定出所有语义层次的大小；
确定出基于历史控制指令记录的持续时长确定出最小预测周期总数，并基于最小预测周期总数和指令误差比，计算出最小指令重复次数；
基于历史控制指令记录中包含的指令总数与最小预测周期总数，计算出最小重复指令组数；
基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
优选的，基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组，若是，则判断历史控制指令记录中的相同指令语义组总数是否不小于最小重复指令组数，若是，则将最小语义层次当作目标语义层次；
当历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中不存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组或总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组的总数小于最小重复指令组数时，则判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在第二小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组，直至确定出总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组且在当下语义层次下的所有相同指令语义组的总数不小于最小重复指令组数时，则将当前的语义层次当作目标语义层次；
基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期。
优选的，基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
在历史控制指令记录中确定出包含在目标语义层次下对应的所有相同指令语义组中单个指令语义且彼此间隔时间最小的指令语义组，当作第一指令语义组；
将相邻第一指令语义组之间存在的指令语义当作剩余指令语义，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期。
优选的，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出剩余指令语义总组数是否不小于最小指令重复次数，若是，则按照语义层次从小到大的顺序对剩余指令语义进行不断上位概括，并判断所有剩余指令语义组在所有相同语义层次下的上位概括指令语义之间是否存在相同，若是，则基于指令划分习惯将剩余指令语义合并至第一指令语义组，获得周期指令语义组；
否则，将第一指令语义组当作周期指令语义组；
确定出不同指令语义在所有周期指令语义组中的间隔时间均值，基于周期指令语义组中所有指令语义的发出顺序和不同指令语义的间隔时间均值，生成周期控制指令线程；
基于周期控制指令线程的持续时段特征确定出控制周期。
优选的，S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值，包括：
S201：基于控制周期对使用者的历史眼动状态数据进行周期划分，获得多个周期历史眼动状态数据；
S202：确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间；
S203：将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史眼动状态数据中对应发出时间的历史眼动状态瞬时数据的均值，当作对应控制指令的眼动状态数据触发阈值。
优选的，S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值，包括：
基于控制周期对使用者的历史生理状态数据进行周期划分，获得多个周期历史生理状态数据；
确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间；
将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史生理状态数据中对应发出时间的历史生理状态瞬时数据的均值，当作对应控制指令的生理状态数据触发阈值。
优选的，S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
确定出当前时刻在当前控制周期中的所属时刻，基于所属时刻确定出当前的初始控制指令；
基于所属时刻和当前的初始控制指令在周期控制指令线程中的发出时刻，确定出预测提前时间；
基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及预测提前时间，预测出使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据；
基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令。
优选的，基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据满足眼动状态数据触发阈值且生理状态瞬时数据满足生理状态数据触发阈值时，则将当前的初始控制指令当作睡眠眼罩的最新控制指令；
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据不满足眼动状态数据触发阈值或生理状态瞬时数据不满足生理状态数据触发阈值时，则将周期控制指令线程中的相邻下一控制指令当作新的当前的初始控制指令进行判断，直至确定出睡眠眼罩的最新控制指令。
本发明区别于现有技术的有益效果为：基于睡眠眼罩的历史控制指令记录分析出表征使用者的指令控制习惯的周期控制指令线程，并通过对历史控制指令记录中的历史眼动状态数据和历史生理状态数据的分析，分析出表征周期控制指令线程中的控制指令与历史眼动状态数据和历史生理状态数据之间对应关系的触发阈值，进而结合使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及触发阈值，对周期控制指令线程进行实时按需调整，不仅基于对使用者控制习惯的深度学习实现了对睡眠眼罩的智能控制，也结合眼动状态数据和生理状态数据，避免了对睡眠眼罩的过度控制或者未按使用者实际需求进行控制的问题，提高了智能控制精度，也提高了睡眠眼罩的智能化程度。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法流程图；
图2为本发明实施例中的另一种基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法流程图；
图3为本发明实施例中的再一种基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本发明提供了基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，参考图1，包括：
S1：对历史控制指令记录（即为包含使用者对当前睡眠眼罩发出的所有控制指令的记录，其中，控制指令例如有：控制加热、控制按摩频率、力度，控制配有缓解眼睛疲劳发光片的明暗程度、睡眠时间长短、定点唤醒功能控制等）中包含的所有历史控制指令（即为历史控制指令记录中包含的控制指令）进行周期分析，获得周期控制指令线程（即为表征使用者在控制周期内的发出控制指令的习惯的、包含多个控制指令及其对应的发出时间的记录线程）和控制周期（即为使用者对睡眠眼罩的控制规律遵循的周期）；
步骤S1基于睡眠眼罩的历史控制指令记录分析出表征使用者的指令控制习惯的周期控制指令线程；
S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据（即为包含历史控制指令记录对应的时段内的使用者的眼动状态数据，其中，眼动状态数据例如有使用者的眼动频率等），分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值（即为触发对应控制指令时眼动状态数据应该满足的阈值，例如眼动频率阈值）；
S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据（即为包含历史控制指令记录对应的时段内的使用者的生理状态数据，其中，生理状态数据例如有使用者的脑波数据、心率等），分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值（即为触发对应控制指令时生理转台数据应该满足的阈值，例如心率阈值）；
步骤S2和S3通过对历史控制指令记录中的历史眼动状态数据和历史生理状态数据的分析，分析出表征周期控制指令线程中的控制指令与历史眼动状态数据和历史生理状态数据之间对应关系的触发阈值；
S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令（即为睡眠眼罩在接下来时间内第一个应该执行的控制指令）。
结合使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及触发阈值，对周期控制指令线程进行实时按需调整，不仅基于对使用者控制习惯的深度学习实现了对睡眠眼罩的智能控制，也结合眼动状态数据和生理状态数据，避免了对睡眠眼罩的过度控制或者未按使用者实际需求进行控制的问题，提高了智能控制精度，也提高了睡眠眼罩的智能化程度。
该实施例中的睡眠眼罩可以具有利用光辅助（发光片）实现的晨光缓解疲劳的功能、按摩、加热、连接有睡眠蓝牙耳机（连接手机或者手表）、监测睡眠状态，自动启动睡眠耳机（自动播放音乐）用耳机和眼罩隔绝外界环境，辅助睡眠，辅助睡眠、脑波监测睡眠状态等功能。
实施例2：
在实施例1基础上，S1：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，参考图2，包括：
S101：基于不同语义层次（即为语义的详细程度，例如：控制指令的详细指令语义为将睡眠眼罩的输出温度从25度加到35度，则其在从小到大的语义层次下对应的指令语义依次可以是：将睡眠眼罩的输出温度从25度加到35度，将睡眠眼罩的输出温度调高、调节睡眠眼罩的输出温度等），对持续时长超出最小持续时长（即为预设的历史控制指令记录需要满足的最小的持续时长）的历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令的详细指令语义（即为控制指令在最小语义层次下对应的语义指令，也是最清楚最详细表述其指令含义的语义指令）进行上位概括，获得每个历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义；
S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
基于多个语义层次对历史控制指令周期中的所有历史控制指令的详细语义指令进行不断上位概括，以便于在历史控制指令记录中找出指令语义相同的历史控制指令，进而实现对历史控制指令记录中的历史控制指令的周期性的分析。
实施例3：
在实施例2基础上，S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，参考图3，包括：
确定出所有语义层次的大小；
确定出基于历史控制指令记录的持续时长确定出最小预测周期总数（即为历史控制指令记录中包含的历史控制周期的总数可能的最小值，其计算方式为：历史控制指令记录的持续时长与周期持续时长最大值的比值向上取整后的数值），并基于最小预测周期总数和指令误差比（即为预设的单个控制周期中不符合周期性质的控制指令的数量在单个控制周期内所有控制指令的总数中的占比，其计算方式为：不同历史控制周期中不符合周期性质的控制指令的总数与历史控制周期中包含的所有历史控制指令的总数的比值），计算出最小指令重复次数（即为满足周期性质的控制指令在历史控制指令记录中的最少出现次数，其计算方式为：最小指令重复次数＝最小预测周期总数×(1-指令误差比)）；
基于历史控制指令记录中包含的指令总数与最小预测周期总数，计算出最小重复指令组数（即为历史控制指令记录中满足周期性质的不同控制指令的总数，其计算方式为：最小重复指令组数=指令总数与最小预测周期总数的比值向上取整后的数值）；
基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
该实施例中的符合周期性质的含义为历史控制指令记录中存在与对应控制指令在某一层的语义层次下对应的指令语义相同的多个（总数不小于最小指令重复次数的）控制指令。
该实施例中，历史控制周期即为历史控制指令记录中包含的控制周期对应的时段。
基于历史控制指令记录的持续时长确定出最小预测周期总数，并进一步地，结合指令误差比和历史控制指令记录中包含的指令总数，计算出最小重复指令组数和最小指令重复次数，确定出指令组数阈值和指令总数阈值，以实现对周期分析过程中历史控制指令是否满足周期性质的具体限制，进而获得周期分析后得出的周期控制指令线程和控制周期。
实施例4：
在实施例3基础上，基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组（即为包含在最小语义层次下对应的全部相同的指令语义的组合），若是，则判断历史控制指令记录中的相同指令语义组总数是否不小于最小重复指令组数，若是，则将最小语义层次当作目标语义层次（即为可以基于历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令在其下对应的指令语义，实现对历史控制指令记录的周期分析）；
当历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中不存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组或总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组的总数小于最小重复指令组数时，则判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在第二小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组，直至确定出总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组且在当下语义层次下的所有相同指令语义组的总数不小于最小重复指令组数时，则将当前的语义层次当作目标语义层次；
基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期。
以最小指令重复次数和最小重复指令组数为依据，对历史控制指令记录在不同语义层次下的指令语义进行划分归类，以分析出周期性满足要求的目标语义层次，并基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，实现对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令的准确周期划分并获得周期控制指令线程和控制周期。
实施例5：
在实施例4基础上，基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
在历史控制指令记录中确定出包含在目标语义层次下对应的所有相同指令语义组中单个指令语义且彼此间隔时间（即不同指令语义对应的历史控制指令的发出时刻之间的间隔时间）最小的指令语义组，当作第一指令语义组（即为包含每个相同指令语义组中的一个指令语义的指令语义组合）；
将相邻第一指令语义组（此处的相邻第一指令语义组即为表征两个第一指令语义组各自对应的所有历史控制指令在历史控制指令记录中覆盖的时段相邻）之间存在的指令语义当作剩余指令语义，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期。
该实施例中，例如有三个相同指令语义组：第一个相同指令语义组为[a1,a2,a3,a4]，第二个相同指令语义组为[b1,b2,b3,b4]，第三个相同指令语义组为[c1,c2,c3,c4]，则第一指令语义组有[a1,b1,c1]，其中，a1,a2,a3,a4、b1,b2,b3,b4、c1,c2,c3,c4都表示单个的指令语义。
通过对所有相同指令语义组的重新组合，生成第一指令语义组，并结合相邻第一语义组之间存在的剩余指令语义，实现对历史控制指令记录的准确周期划分。
实施例6：
在实施例5基础上，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出剩余指令语义总组数是否不小于最小指令重复次数，若是，则按照语义层次从小到大的顺序对剩余指令语义进行不断上位概括，并判断所有剩余指令语义组在所有相同语义层次下的上位概括指令语义（即为对剩余指令语义进行上位概括后确定出的指令语义，每次上位概括都是确定出其在更高一个语义层次下的指令语义）之间是否存在相同（即是否存在某个语义层次使得所有剩余指令语义组之间存在在该语义层次下的上位概括指令语义之间互相相同的上位概括指令语义），若是，则基于指令划分习惯（例如习惯将剩余控制指令划分至相邻第一指令语义组中较前的第一指令语义组中）将剩余指令语义合并至第一指令语义组，获得周期指令语义组（即为包含一个历史控制周期中的所有历史控制指令对应的指令语义的组合）；
否则，将第一指令语义组当作周期指令语义组；
确定出不同指令语义在所有周期指令语义组中的间隔时间均值，基于周期指令语义组中所有指令语义的发出顺序和不同指令语义的间隔时间均值，生成周期控制指令线程（即为基于周期指令语义组中每个指令语义发出顺序确定出对应历史控制指令的发出顺序，基于相同语义指令的历史控制指令在所有周期指令语义组中的发出顺序对应的序数的均值，对对应的周期指令语义组中的所有指令语义进行排序，获得历史控制指令的顺序，基于历史控制指令的顺序确定出相邻历史控制指令，基于相邻历史控制指令对应的指令语义在所有周期指令语义组中的间隔时间的均值，确定出其二者之间发出时刻的间隔时间，基于历史控制指令的顺序以及相邻历史控制指令之间发出时刻的间隔时间，生成周期控制指令线程）；
基于周期控制指令线程的持续时段特征（即为周期控制指令线程的持续时段上的特征）确定出控制周期（即为将与周期控制指令线程中第一个历史控制指令的指令语义相同的所有历史控制指令的发出时刻的均值当作控制周期的起始时刻，并将与周期控制指令线程中最后一个历史控制指令的指令语义相同的所有历史控制指令的发出时刻的均值当作控制周期的终止时刻）。
通过对剩余指令语义的上位概括判断出剩余指令语义是否存在周期性，并基于其判断结果实现对第一指令语义组的重组与否，进而实现对包含单个历史控制周期中所有历史控制指令对应的指令语义的准确归类划分，以保证最终获得的周期控制指令线程和控制周期的准确度。
实施例7：
在实施例1基础上，S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值，包括：
S201：基于控制周期对使用者的历史眼动状态数据进行周期划分，获得多个周期历史眼动状态数据（即为使用者在单个控制周期内的部分历史眼动状态数据）；
S202：确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间（即以所属历史控制周期的开始时刻为零时刻，对应的历史控制指令的实际发出时刻相对于零时刻的时刻，例如所属历史控制周期的开始时刻为10时，对应的历史控制指令的实际发出时刻为10时10分，则历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间为第10分）；
S203：将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史眼动状态数据中对应发出时间的历史眼动状态瞬时数据（即历史眼动状态数据中单个时刻的历史眼动状态数据的瞬时值，例如瞬时眼动频率）的均值，当作对应控制指令的眼动状态数据触发阈值。
该实施例中，历史控制周期即为历史控制指令记录中包含的控制周期对应的时段。
通过对历史眼动状态数据的周期划分，并将历史控制指令在每个历史控制周期中的历史眼动状态数据中的瞬时值的求平均，确定出对应历史控制指令的眼动状态数据的触发阈值，即准确分析出对应控制指令的另一个触发条件，以避免对睡眠眼罩的过度控制。
实施例8：
在实施例1基础上，S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值，包括：
基于控制周期对使用者的历史生理状态数据进行周期划分，获得多个周期历史生理状态数据（即为使用者在单个控制周期内的部分历史生理状态数据）；
确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间；
将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史生理状态数据中对应发出时间的历史生理状态瞬时数据（即历史生理状态数据中单个时刻的历史生理状态数据的瞬时值，例如瞬时心率等）的均值，当作对应控制指令的生理状态数据触发阈值。
通过对历史生理状态数据的周期划分，并将历史控制指令在每个历史控制周期中的历史生理状态数据中的瞬时值的求平均，确定出对应历史控制指令生理状态数据的触发阈值，即准确分析出对应控制指令的再一个触发条件，以进一步地避免对睡眠眼罩的过度控制。
实施例9：
在实施例1基础上，S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
确定出当前时刻在当前控制周期中的所属时刻（即当前时刻为当前控制周期开始时刻其的第几分钟或第几秒），基于所属时刻确定出当前的初始控制指令（将周期控制指令线程中所属时刻之后第一个需要执行的控制指令当作当前的初始控制指令，当前的初始控制指令意为判断是否为接下来第一个需要被执行的控制指令）；
基于所属时刻和当前的初始控制指令在周期控制指令线程中的发出时刻，确定出预测提前时间（即所属时刻相对于当前的初始控制指令在周期控制指令线程中的发出时刻提前的时间间隔）；
基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及预测提前时间，预测出使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据（即为对使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据进行趋势分析以预测出使用者在预测提前时间后（例如10秒后）的眼动状态数据的瞬时值和生理状态数据的瞬时值（例如生成其数值变动曲线，基于数值变动曲线的变动规律对其进行延长，基于延长后的数值变动曲线预测出其在预测提前时间后的瞬时值））；
基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻（即为相对于当前时刻，预测提前时间之后的时刻，也是当前的初始控制指令在周期控制指令线程中的发出时刻）的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令。
基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，实现从眼动状态数据和生理状态数据另外两个方面判断是否按照周期控制指令线程对对应初始控制指令进行触发的判断，更进一步地避免了对睡眠眼罩的过度控制。
实施例10：
在实施例9基础上，基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据满足（是否“满足”具体根据判断需求而定，若触发对应控制指令需要不小于对应的眼动状态数据触发阈值时，则当在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据不小于对应的眼动状态数据触发阈值时，判定其“满足”眼动状态数据触发阈值）眼动状态数据触发阈值且生理状态瞬时数据满足（是否“满足”具体根据判断需求而定，若触发对应控制指令需要不小于对应的生理状态数据触发阈值时，则当在当前的初始控制指令的应触发时刻的生理状态瞬时数据不小于对应的生理状态数据触发阈值时，判定其“满足”生理状态数据触发阈值）生理状态数据触发阈值时，则将当前的初始控制指令当作睡眠眼罩的最新控制指令；
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据不满足眼动状态数据触发阈值或生理状态瞬时数据不满足生理状态数据触发阈值时（此处是否“不满足”的判断方法意同前述是否“满足”的判断过程），则将周期控制指令线程中的相邻下一控制指令当作新的当前的初始控制指令进行判断，直至确定出睡眠眼罩的最新控制指令。
基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，实现从眼动状态数据和生理状态数据另外两个方面的阈值判断，帕努单出是否按照周期控制指令线程对对应初始控制指令进行触发的判断，更进一步地避免了对睡眠眼罩的过度控制。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，包括：
S1：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期；
S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值；
S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值；
S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令；
其中，步骤S2：基于控制周期和使用者的历史眼动状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的眼动状态数据触发阈值，包括：
S201：基于控制周期对使用者的历史眼动状态数据进行周期划分，获得多个周期历史眼动状态数据；
S202：确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间；
S203：将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史眼动状态数据中对应发出时间的历史眼动状态瞬时数据的均值，当作对应控制指令的眼动状态数据触发阈值；
其中，步骤S3：基于控制周期和使用者的历史生理状态数据，分析出周期控制指令线程中每个控制指令的生理状态数据触发阈值，包括：
基于控制周期对使用者的历史生理状态数据进行周期划分，获得多个周期历史生理状态数据；
确定出包含周期控制指令线程中每个历史控制指令的历史控制周期，并确定出历史控制指令在每个所属历史控制周期中的发出时间；
将周期控制指令线程中每个控制指令的所有所属历史控制周期对应的周期历史生理状态数据中对应发出时间的历史生理状态瞬时数据的均值，当作对应控制指令的生理状态数据触发阈值；
其中，步骤S4：基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
确定出当前时刻在当前控制周期中的所属时刻，基于所属时刻确定出当前的初始控制指令；
基于所属时刻和当前的初始控制指令在周期控制指令线程中的发出时刻，确定出预测提前时间；
基于使用者的实时眼动状态数据和实时生理状态数据以及预测提前时间，预测出使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据；
基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令。
2.根据权利要求1所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，S1：对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
S101：基于不同语义层次，对持续时长超出最小持续时长的历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令的详细指令语义进行上位概括，获得每个历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义；
S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
3.根据权利要求2所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，S102：基于历史控制指令记录中所有历史控制指令在不同语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
确定出所有语义层次的大小；
确定出基于历史控制指令记录的持续时长确定出最小预测周期总数，并基于最小预测周期总数和指令误差比，计算出最小指令重复次数；
基于历史控制指令记录中包含的指令总数与最小预测周期总数，计算出最小重复指令组数；
基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期。
4.根据权利要求3所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，基于最小指令重复次数和最小重复指令组数，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期分析，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组，若是，则判断历史控制指令记录中的相同指令语义组总数是否不小于最小重复指令组数，若是，则将最小语义层次当作目标语义层次；
当历史控制指令记录中的所有历史控制指令在最小语义层次下对应的指令语义中不存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组或总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组的总数小于最小重复指令组数时，则判断出历史控制指令记录中的所有历史控制指令在第二小语义层次下对应的指令语义中，是否存在总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组，直至确定出总数不小于最小指令重复次数的相同指令语义组且在当下语义层次下的所有相同指令语义组的总数不小于最小重复指令组数时，则将当前的语义层次当作目标语义层次；
基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期。
5.根据权利要求4所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，基于历史控制指令记录中的所有历史控制指令在目标语义层次下对应的指令语义，对历史控制指令记录中包含的所有历史控制指令进行周期划分，获得周期控制指令线程和控制周期，包括：
在历史控制指令记录中确定出包含在目标语义层次下对应的所有相同指令语义组中单个指令语义且彼此间隔时间最小的指令语义组，当作第一指令语义组；
将相邻第一指令语义组之间存在的指令语义当作剩余指令语义，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期。
6.根据权利要求5所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，基于历史控制指令记录中的所有剩余指令语义和所有第一指令语义组，确定出周期控制指令线程和控制周期，包括：
判断出剩余指令语义总组数是否不小于最小指令重复次数，若是，则按照语义层次从小到大的顺序对剩余指令语义进行不断上位概括，并判断所有剩余指令语义组在所有相同语义层次下的上位概括指令语义之间是否存在相同，若是，则基于指令划分习惯将剩余指令语义合并至第一指令语义组，获得周期指令语义组；
否则，将第一指令语义组当作周期指令语义组；
确定出不同指令语义在所有周期指令语义组中的间隔时间均值，基于周期指令语义组中所有指令语义的发出顺序和不同指令语义的间隔时间均值，生成周期控制指令线程；
基于周期控制指令线程的持续时段特征确定出控制周期。
7.根据权利要求1所述的基于智能穿戴的睡眠眼罩智能控制方法，其特征在于，基于使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据和生理状态瞬时数据以及眼动状态数据触发阈值和生理状态数据触发阈值，对周期控制指令线程进行实时调整，获得睡眠眼罩的最新控制指令，包括：
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据满足眼动状态数据触发阈值且生理状态瞬时数据满足生理状态数据触发阈值时，则将当前的初始控制指令当作睡眠眼罩的最新控制指令；
当使用者在当前的初始控制指令的应触发时刻的眼动状态瞬时数据不满足眼动状态数据触发阈值或生理状态瞬时数据不满足生理状态数据触发阈值时，则将周期控制指令线程中的相邻下一控制指令当作新的当前的初始控制指令进行判断，直至确定出睡眠眼罩的最新控制指令。
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