WO2017070853A1 - 一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备 - Google Patents

一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备 Download PDF

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WO2017070853A1
WO2017070853A1 PCT/CN2015/092995 CN2015092995W WO2017070853A1 WO 2017070853 A1 WO2017070853 A1 WO 2017070853A1 CN 2015092995 W CN2015092995 W CN 2015092995W WO 2017070853 A1 WO2017070853 A1 WO 2017070853A1
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value
inter
turn
curve
immovable
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PCT/CN2015/092995
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English (en)
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Inventor
刘均
康晓云
龙知才
张伟
Original Assignee
深圳还是威健康科技有限公司
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present invention relates to the field of smart terminal technologies, and in particular, to a sleep state determining method and a smart wearable device.
  • Sleep is a normal physiological activity necessary for the human body, and one third of human life is spent in sleep. Sleep can promote brain development, promote growth, eliminate fatigue, restore physical strength, consolidate memory, delay aging, enhance immunity, and protect the nervous system. Sleep disorders such as sleep disorders and sleep disorders can affect a person's mental state and are precursors and triggers for other diseases. The occurrence of sleep problems is random, unpredictable, and requires long-term sleep monitoring of patients to detect sleep problems.
  • the objective evaluation method is to evaluate the quality of sleep by measuring various physiological indexes in human sleep. Subjective assessment, patients indirectly assess the quality of sleep by filling out the evaluation scale. The subjective assessment method is simple and easy, and the cost is very high. It is suitable for large-scale use. The evaluation effect is closely related to the status of the person being evaluated.
  • An objective evaluation method provided by the prior art is to first calculate the differential accumulation of each piece of 100 acceleration data, and then calculate the differential accumulation per minute, the physical strength of one minute, the body motion strength of seven minutes, and the three-dimensional weighted smoothing.
  • Embodiments of the present invention provide a sleep state determination method and an intelligent wearable device, so that the obtained sleep monitoring result is more in line with an actual request, and more accurate.
  • a sleep state determination method including:
  • first and second immovable number curves and the body motion intensity curve are used to represent a change in the combined acceleration of different value ranges.
  • the method further includes:
  • the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a shallow sleep state.
  • the method further includes:
  • the first number is less than the set number, further acquiring a maximum activity value of the first immovable curve value that is less than or equal to the immobile number, and the body motion strength value is greater than or a third number equal to the minimum activity value of the body motion strength;
  • the intermediate time point for determining the set time interval of the sliding window is active.
  • the method further includes:
  • the method further includes:
  • an intelligent wearable device having a function of implementing controller behavior in the above method.
  • the functions may be implemented by hardware or by software executing corresponding software.
  • the hardware or software includes one or more modules corresponding to the functions described above.
  • the smart wearable device includes:
  • an acquiring unit configured to acquire, in a sliding inter-turn window in which the inter-turn length is set, a minimum sleep value in which the first immovable curve value is greater than or equal to the immovable number, and the body motion intensity curve value is less than or equal to the body The first number of maximum sleep values of the dynamic intensity;
  • the determining unit is configured to determine, when the first number is greater than or equal to the set number, that the intermediate time between the set time of the sliding window is a sleep state;
  • the acquiring unit is further configured to acquire, in the sliding inter-turn window, a second number of the minimum deep sleep value whose second immovable value is greater than or equal to the immovable number;
  • the determining unit is further configured to: if the second number is greater than or equal to the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state ;
  • first and second immovable number curves and the body motion intensity curve are used to represent a change in the combined acceleration of different value ranges.
  • the determining unit is further configured to: if the second number is less than the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is light sleep status.
  • the acquiring unit is further configured to: if the first number is less than the set number, further acquiring a maximum activity value of the first immovable curve value that is less than or equal to the immovable number, And the third value of the minimum activity value of the body motion intensity is greater than or equal to the body motion intensity value;
  • the determining unit is further configured to determine, when the third number is greater than or equal to the set number, an intermediate point in which the set length of the sliding window is set to be active.
  • the acquiring unit is further configured to acquire a combined acceleration value of a user that sets a plurality of inter-points in the inter-turn range;
  • the device further includes:
  • a generating unit configured to generate the first immovable number curve, the second immovable number curve, and the body motion intensity curve according to the change of the combined acceleration value of the plurality of inter-turn points.
  • the acquiring unit is further configured to acquire, on the first immovable number curve, a minimum sleep value of the immobile number, a maximum activity value of the immobile number, and the second immovable number Obtaining a minimum deep sleep value of the immobile number on the curve, and obtaining a maximum sleep value of the body motion strength and a minimum activity value of the body motion intensity on the body motion intensity curve.
  • a smart wearable device including: a processor;
  • the processor is configured to obtain, in a sliding inter-turn window that sets the inter-turn length, a minimum sleep value whose first immovable value is greater than or equal to the immovable number, and the body motion strength value is less than or The first number equal to the maximum sleep value of the body motion strength;
  • the processor is further configured to: if the first number is greater than or equal to the set number, determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a sleep state;
  • the processor is further configured to: acquire, in the sliding inter-turn window, a second number of a minimum deep sleep value whose second immovable value is greater than or equal to the immobile number;
  • the processor is further configured to: if the second number is greater than or equal to the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state ;
  • first and second immovable number curves and the body motion intensity curve are used to represent a change in the combined acceleration of different value ranges.
  • the processor is further configured to: if the second number is less than the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is light sleep status.
  • the processor is further configured to:
  • the body motion strength curve value is greater than or a third number equal to the minimum activity value of the body motion strength
  • the intermediate time point for determining the set time length of the sliding window is an active state.
  • the processor is further configured to:
  • the processor is further configured to acquire, on the first immovable number curve, a minimum sleep value of the immobile number, a maximum activity value of the immobile number, and the second immovable number Obtaining a minimum deep sleep value of the immobile number on the curve, and obtaining a maximum sleep value of the body motion strength and a minimum activity value of the body motion intensity on the body motion intensity curve.
  • a sleep state determination method and an intelligent wearable device provided by embodiments of the present invention may have the following beneficial effects:
  • the number of conditions for determining that the same minimum value of the first immovable curve value is greater than or equal to the immobile number and the body motion intensity value is less than or equal to the maximum sleep value of the body motion strength is greater than or equal to Setting the number, determining that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a sleep state, and the minimum immise value of the second immovable value curve value greater than or equal to the immovable number is greater than or equal to Determine the number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state, which can avoid the awake state during deep sleep or shallow sleep, so that the obtained sleep monitoring result is more consistent.
  • the actual request is more accurate.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for determining a sleep state according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of an intelligent wearable device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of another smart wearable device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for determining a sleep state according to an embodiment of the present invention, where
  • the device has multiple sensors, which can directly collect the body surface information of the wearing user, such as heart rate, and the smart wearable device can also exchange data with other smart terminals.
  • a mobile phone transmits data to these terminals for further processing, and these terminals can have a larger display screen.
  • the method comprises the following steps:
  • Step S101 In the sliding inter-turn window that sets the inter-turn length, obtain a minimum sleep value that the first immovable value curve value is greater than or equal to the immovable number, and the body motion intensity curve value is less than or equal to the body motion strength. The first number of maximum sleep values.
  • the first immovable number curve, the second immovable number curve, and the body motion intensity curve are used to represent the change of the combined acceleration of different value ranges.
  • the combined acceleration change value of the body motion intensity curve is greater than The first immovable number curve, the combined acceleration change value of the first immovable number curve is greater than the second immobile number curve, that is, the general body motion intensity curve can better reflect the combined acceleration change of the active state , and the first immovable number curve can The change of the combined acceleration of the sleep state is reflected, and if the deep sleep state and the light sleep state are to be distinguished, it is necessary to further acquire the combined acceleration change of the second immovable number curve.
  • the first immovable number curve, the second immovable number curve, and the body motion intensity curve may respectively take a 30 minute immobility curve, a 15 minute immobility curve, and a 30 minute body motion strength.
  • the curve is illustrated by an example.
  • the user state of each day can be judged in a sliding window of a set length.
  • the user state of the current middle 13th minute can be judged within a sliding window having a length of 4 with a center point of 13 in 30 minutes.
  • Step S102 whether the first number is greater than or equal to the set number. If the result of the determination is yes, proceed to step S103; otherwise, proceed to step S107.
  • Step S103 determining that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a sleep state.
  • the sliding window can be determined.
  • the intermediate point of the inter-turn length is set to a sleep state, for example, the 13th minute of the above example is a sleep state.
  • Step S104 Obtain a second number of the minimum deep sleep value of the second immovable curve value greater than or equal to the immobile number in the sliding inter-turn window.
  • the number C of the minimum deep sleep value in which the second immovable value curve value is greater than or equal to the implication number may be further acquired.
  • Step S105 whether the second number is greater than or equal to the set number, and if the result of the determination is yes, proceed to step S106; otherwise, proceed to step S109.
  • Step S106 determining that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a deep sleep state.
  • the number C is greater than or equal to the set number, for example, 3, that is, ⁇ 3, it can be judged that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state.
  • Step S107 if the first number is less than the set number, further acquiring a maximum activity value of the first immovable curve value that is less than or equal to the immobile number, and the body motion intensity curve The third number of values that are greater than or equal to the minimum activity value of the body motion strength.
  • Step S108 If the third number is greater than or equal to the set number, determine that the intermediate time between the set time lengths of the sliding window is active.
  • Step S109 If the second number is less than the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a shallow sleep state.
  • the intermediate point of the set length of the sliding window may be determined.
  • the user status is a light sleep state.
  • steps S107, S108, and S109 in FIG. 1 are optional steps, and are dotted lines in FIG. Said.
  • a method for determining a sleep state by determining that a peer does not satisfy a minimum sleep value of a first immovable value greater than or equal to an immovable number, and the body motion strength value is less than or equal to the body.
  • the number of conditions of the maximum sleep value of the dynamic intensity is greater than or equal to the set number, determining that the intermediate inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a sleep state, and the second immovable value curve value is greater than or
  • the minimum deep sleep value equal to the immovable number is greater than or equal to the set number, and further determines that the intermediate inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state, which can avoid a deep sleep or a shallow sleep process. There is a state of waking, which makes the obtained sleep monitoring result more in line with the actual request and more accurate.
  • the device 1000 includes an obtaining unit 11 and a determining unit 12 connected in sequence, and optionally, a generating unit 13 (shown by a broken line) ). among them:
  • the obtaining unit 11 is configured to acquire, in a sliding inter-turn window in which the inter-turn length is set, a minimum sleep value in which the first immovable value curve value is greater than or equal to the immovable number, and the body motion intensity curve value is less than or equal to The first number of maximum sleep values for body motion.
  • the obtaining unit 11 needs a combined acceleration value for acquiring a heart rate of a user who sets a plurality of inter-points in the inter-turn range, and the generating unit 13 is configured to use the plurality of a first immovable number curve, a second immovable number curve, and a body motion intensity curve are generated, and the obtaining unit 11 is further configured to acquire the non-moving curve on the first immovable number curve a minimum sleep value of the momentum, a maximum activity value of the immobile number, a minimum deep sleep value of the immovable number on the second immovable number curve, and acquiring the body on the body motion intensity curve The maximum sleep value of the dynamic intensity and the minimum activity value of the body motion intensity.
  • the obtained values can be stored in advance in the memory or can be obtained in real time.
  • the first immovable number curve, the second immovable number curve, and the body motion intensity curve are used to represent different values In the range of the combined acceleration change, in general, the combined acceleration change value of the body motion intensity curve is greater than the first immobile number curve, and the combined acceleration change value of the first immobile number curve is greater than the second immobile number curve, that is, the general body motion
  • the intensity curve can better reflect the change of the combined acceleration of the active state
  • the first immovable curve can reflect the change of the combined acceleration of the sleep state. If the deep sleep state and the shallow sleep state are to be distinguished, the second immoval state needs to be further acquired.
  • the combined acceleration of the number curve changes.
  • the first immovable number curve, the second immovable number curve, and the body motion intensity curve may respectively take a 30 minute immobility curve, a 15 minute immobility curve, and a 30 minute body motion strength.
  • the curve is illustrated by an example.
  • the user state of each turn point can be judged in a sliding inter-turn window that sets the inter-turn length
  • the center point in 30 minutes can be 13 in the sliding window of length 4, for the current middle
  • the 13-minute user status is judged.
  • the number A of the minimum sleep value whose 30-minute immovable curve value is greater than or equal to the immobile number is acquired, and the number of the maximum sleep value whose body motion intensity curve value is less than or equal to the body motion strength is acquired.
  • the determining unit 12 is configured to determine, when the first number is greater than or equal to the set number, an intermediate point in which the set length of the sliding window is set to a sleep state.
  • the sliding window can be determined.
  • the intermediate point of the inter-turn length is set to a sleep state, for example, the 13th minute of the above example is a sleep state.
  • the obtaining unit 11 is further configured to acquire, in the sliding inter-turn window, a second number of the minimum deep sleep value whose second immovable value is greater than or equal to the immobile number.
  • the number C of the minimum deep sleep value whose second immovable curve value is greater than or equal to the implication number may be further acquired.
  • the determining unit 12 is further configured to determine, when the second number is greater than or equal to the set number, that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state.
  • the number C is greater than or equal to the set number, for example, 3, that is, ⁇ 3, it can be judged that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a deep sleep state.
  • the obtaining unit 11 is further configured to: if the first number is less than the set number, further acquiring a maximum activity value that is less than or equal to the immovable number of the first immovable curve value, and the body The third value of the minimum activity value of the dynamic strength curve value is greater than or equal to the body motion strength.
  • the determining unit 12 is further configured to determine, when the third number is greater than or equal to the set number, an intermediate point in which the set length of the sliding window is set to be active.
  • the determining unit 12 is further configured to determine, when the second number is smaller than the set number, that the intermediate time between the set time lengths of the sliding window is a light sleep state.
  • the intermediate point of the set length of the sliding window may be determined.
  • the user status is a light sleep state.
  • an intelligent wearable device determines that a peer has a minimum sleep value that is greater than or equal to an immovable number, and a body motion strength value is less than or equal to a body.
  • the number of conditions of the maximum sleep value of the dynamic intensity is greater than or equal to the set number, determining that the intermediate inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a sleep state, and the second immovable value curve value is greater than or
  • the minimum deep sleep value equal to the immovable number is greater than or equal to the set number, and further determines that the intermediate inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a deep sleep state, which can avoid a deep sleep or a shallow sleep process.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of another smart wearable device according to an embodiment of the present invention, for implementing the function of determining the sleep state, and the device 2000 includes: a processor 21.
  • the processor 21 is configured to acquire, in a sliding inter-turn window that sets the inter-turn length, a minimum sleep value that is greater than or equal to an immovable number of the first immovable value, and the body motion strength value is less than Or the first number of the maximum sleep value equal to the body motion strength;
  • the processor 21 is further configured to: if the first number is greater than or equal to the set number, determine that the intermediate time between the set time lengths of the sliding window is a sleep state;
  • the processor 21 is further configured to: acquire, in the sliding inter-turn window, a second number of a minimum deep sleep value whose second immovable value is greater than or equal to an immovable number;
  • the processor 21 is further configured to: if the second number is greater than or equal to the set number, further determine that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is deep sleep State
  • the processor 21 may be a general-purpose processor, including a CPU, a network processor (NP), etc.; or may be a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), or a field programmable gate array (FP). GA) or other programmable logic devices.
  • DSP digital signal processor
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FP field programmable gate array
  • the processor 21 is a CPU, and the device 2000 may further include: a memory, configured to store a program
  • the program can include program code, the program code including computer operating instructions.
  • the memory may contain random access memory and may also include non-volatile memory, such as at least one disk storage.
  • the processor 21 executes the program code stored in the memory to implement the above functions.
  • the processor 21 is further configured to: if the second number is less than the set number, further determine an intermediate inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding window Light sleep state.
  • the processor is further configured to:
  • the first number is less than the set number, further acquiring a maximum activity value of the first immovable curve value that is less than or equal to the immobile number, and the body motion strength value is greater than or a third number equal to the minimum activity value of the body motion strength;
  • the intermediate time point for determining the set time interval of the sliding window is an active state.
  • the processor 21 is further configured to:
  • the processor 21 is further configured to acquire, on the first immovable number curve, a minimum sleep value of the immobile number, a maximum activity value of the immobile number, and the second Obtaining a minimum deep sleep value of the immobile number on a logarithmic curve, and obtaining a maximum sleep value of the body motion strength and a minimum activity value of the body motion intensity on the body motion intensity curve.
  • the processor 21 is also used to perform the functions of the acquisition unit 11, the determination unit 12, and the generation unit 13 shown in FIG. 2.
  • a smart wearable device determines that a peer does not satisfy a minimum sleep value that is greater than or equal to an immovable number, and a body motion strength value is less than or equal to a body. Dynamic The number of conditions of the maximum sleep value of the degree is greater than or equal to the set number, determining that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding inter-turn window is a sleep state, and the second immovable value curve value is greater than or equal to The minimum deep sleep value of the immovable number is greater than or equal to the set number, and further determines that the middle inter-turn point of the set inter-turn length of the sliding diurnal window is a deep sleep state, which can avoid during deep sleep or shallow sleep There is a state of waking, which makes the obtained sleep monitoring result more in line with the actual request and more accurate.
  • Computer readable media includes both computer storage media and communication media, including communication media including any medium that facilitates transfer of a computer program from one location to another.
  • the storage medium can be any of the available media that the computer can access.
  • the computer readable medium may include a random access memory (RAM). Read-Only Memory (ROM).
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable (Electrically Erasable Programmable) Read-Only Memory
  • CD-ROM Compact Disc Read-Only Memory
  • Any one connectable may suitably become a computer readable medium. For example, if the software is using coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, digital subscriber line
  • a disk and a disc include a compact disc (CD), a laser disc, a disc, a digital versatile disc (DVD), a floppy disc, and a Blu-ray disc, wherein the disc is usually magnetically copied, and the disc is The laser is used to optically replicate the data. Combinations of the above should also be included within the scope of the computer readable media.

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Abstract

一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备。本发明实施例通过判断同时满足第一不动数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠值的条件的个数大于或等于设定个数，确定该滑动时间窗口的设定时间长度的中间时间点为睡眠状态，以及第二不动数曲线值大于或等于不动数的最小深睡值的大于或等于设定个数，进一步确定该滑动时间窗口的设定时间长度的中间时间点为深睡状态，可避免在深睡或浅睡过程中存在清醒的状态，使得到的睡眠监控结果更符合实际请求，更准确。

Description

一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备
[0001] 技术领域
[0002] 本发明涉及智能终端技术领域， 尤其涉及一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴 设备。
[0003] 背景技术
[0004] 睡眠是人体所必需的正常生理活动， 人的生命有三分之一的吋间是在睡眠中度 过的。 睡眠能促进脑发育、 促进生长、 消除疲劳、 恢复体力、 巩固记忆、 延缓 衰老、 增强免疫和保护神经系统等作用。 睡眠紊乱以及睡眠疾病等睡眠问题会 影响人的精神状态， 并且是其他疾病发生的前兆和诱因。 睡眠问题的发生具有 随机性， 难以预测， 需要对病人进行长吋间的睡眠监测才能发现睡眠问题。
[0005] 睡眠质量是保证身体健康的重要因素， 目前常用的评价方法有主观评价法和客 观评价法两种。 客观评估法， 通过仪器测量人体睡眠中的各种生理指标评价睡 眠质量。 主观评估法， 患者通过填写评价量表间接评估睡眠质量， 主观评估方 法简便、 易行， 成本非常 ί氐， 适合大面积使用， 伹是评价效果与被评价者自身 的状态有很密切的关系。 现有技术提供的一种客观评估法是先计算每段 100个加 速度数据的差分累加， 然后计算每分钟差分累加、 求一分钟的体动强度、 七分 钟相关的体动强度及三次三角加权平滑滤波， 最后根据滤波结果判断每分钟的 睡眠状态。 由于直接利用一个七分钟相关的睡眠判别表达式不足以完全地确定 一分钟的睡眠状态， 使得现有技术存在的缺陷是在深睡或浅睡过程中存在清醒 地状态， 这就与实际不符， 造成了现有技术睡眠监控的不准确性。
[0006] 发明内容
[0007] 本发明实施例提供了一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备， 以使得到的睡 眠监控结果更符合实际请求， 更准确。
[0008] 第一方面， 提供了一种睡眠状态判断方法， 包括：
[0009] 在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值大于或等于不动数 的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠值的第一个 数；
[0010] 若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度 的中间吋间点为睡眠状态；
[0011] 在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等于不动数的最小深睡 值的第二个数；
[0012] 若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口的设 定吋间长度的中间吋间点为深睡状态；
[0013] 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值范围的合 加速度变化。
[0014] 结合第一方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述方法还包括：
[0015] 若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口的设定吋间 长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0016] 结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式， 在第二种可能的实现方式 中， 所述方法还包括：
[0017] 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲线值小于或 等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等于体动强度的最小 活动值的第三个数；
[0018] 若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间 长度的中间吋间点为活动状态。
[0019] 结合第一方面或以上第一方面的任一种可能的实现方式， 在第三种可能的实现 方式中， 所述方法还包括：
[0020] 获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的合加速度值；
[0021] 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动数曲线、 第二不 动数曲线和体动强度曲线。
[0022] 结合第一方面或以上第一方面的任一种可能的实现方式， 在第四种可能的实现 方式中， 所述方法还包括：
[0023] 在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最小睡眠值、 不动数的最大活动值
, 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最小深睡值， 以及在所述体动强 度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动强度的最小活动值。
[0024] 第二方面， 提供了一种智能可穿戴设备， 该智能可穿戴设备具有实现上述方法 中控制器行为的功能。 所述功能可以通过硬件实现， 也可以通过硬件执行相应 的软件实现。 所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
[0025] 一种可能的实现方式中， 该智能可穿戴设备包括：
[0026] 获取单元， 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值大 于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大 睡眠值的第一个数；
[0027] 判断单元， 用于若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋间窗口 的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
[0028] 所述获取单元还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等 于不动数的最小深睡值的第二个数；
[0029] 所述判断单元还用于若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步判断所 述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态；
[0030] 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值范围的合 加速度变化。
[0031] 进一步地， 所述判断单元还用于若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判 断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0032] 进一步地， 所述获取单元还用于若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获 取所述第一不动数曲线值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲 线值大于或等于体动强度的最小活动值的第三个数；
[0033] 所述判断单元还用于若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动 吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。
[0034] 进一步地， 所述获取单元还用于获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的合 加速度值；
[0035] 所述设备还包括：
[0036] 生成单元， 用于根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动 数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线。 [0037] 进一步地， 所述获取单元还用于在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最 小睡眠值、 不动数的最大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的 最小深睡值， 以及在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体 动强度的最小活动值。
[0038] 另一种可能的实现方式中， 提供了一种智能可穿戴设备， 包括： 处理器； 其中
[0039] 所述处理器， 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值 大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最 大睡眠值的第一个数；
[0040] 所述处理器还用于若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋间窗 口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
[0041] 所述处理器还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等于 不动数的最小深睡值的第二个数；
[0042] 所述处理器还用于若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步判断所述 滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态；
[0043] 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值范围的合 加速度变化。
[0044] 进一步地， 所述处理器还用于若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断 所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0045] 进一步地， 所述处理器还用于：
[0046] 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲线值小于或 等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等于体动强度的最小 活动值的第三个数；
[0047] 若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间 长度的中间吋间点为活动状态。
[0048] 进一步地， 所述处理器还用于：
[0049] 获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的合加速度值；
[0050] 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动数曲线、 第二不 动数曲线和体动强度曲线。
[0051] 进一步地， 所述处理器还用于在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最小 睡眠值、 不动数的最大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最 小深睡值， 以及在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动 强度的最小活动值。
[0052] 实施本发明实施例提供的一种睡眠状态判断方法及智能可穿戴设备， 可具有以 下有益效果：
[0053] 通过判断同吋满足第一不动数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动 强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠值的条件的个数大于或等于设定个 数， 确定该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态， 以及第二 不动数曲线值大于或等于不动数的最小深睡值的大于或等于设定个数， 进一步 确定该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态， 可避免在深睡 或浅睡过程中存在清醒的状态， 使得到的睡眠监控结果更符合实际请求， 更准 确。
[0054] 附图说明
[0055] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例中 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发 明的一些实施例， 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。
[0056] 图 1为本发明实施例提供的一种睡眠状态判断方法的流程示意图；
[0057] 图 2为本发明实施例提供的一种智能可穿戴设备的结构示意图；
[0058] 图 3为本发明实施例提供的另一种智能可穿戴设备的结构示意图。
[0059] 具体实施方式
[0060] 下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部 的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有作出创造性劳 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。
[0061] 图 1为本发明实施例提供的一种睡眠状态判断方法的流程示意图， 该方法可应 用于智能可穿戴设备， 例如智能手环， 智能手表等， 该设备具有多个传感器， 可以直接采集佩戴用户的体表信息， 例如心率， 该智能可穿戴设备还可以与其 它智能终端交互数据， 例如手机， 将数据传输给这些终端进行进一步的处理， 这些终端可具有更大的显示屏幕。
[0062] 该方法包括以下步骤：
[0063] 步骤 S101 , 在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值大于或 等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠 值的第一个数。
[0064] 在实施本实施例前， 需要获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的心率的合 加速度值， 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成第一不动数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线， 并在所述第一不动数曲线上获取所述不动数 的最小睡眠值、 不动数的最大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动 数的最小深睡值， 以及在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值 、 体动强度的最小活动值。 获取的这些值可以预先存储在存储器中， 也可以是 实吋获取。
[0065] 在这里， 第一不动数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线用于表征不同取值 范围的合加速度变化， 一般情况下， 体动强度曲线的合加速度变化值大于第一 不动数曲线， 第一不动数曲线的合加速度变化值大于第二不动数曲线， 即一般 体动强度曲线更能体现活动状态吋的合加速度变化， 第一不动数曲线能体现睡 眠状态吋的合加速度变化， 伹如果要区分深睡状态和浅睡状态， 则需要进一步 地获取第二不动数曲线的合加速度变化。 例如， 本发明实施例中第一不动数曲 线、 第二不动数曲线和体动强度曲线分别可以以 30分钟不动数的曲线， 15分钟 不动数的曲线， 以及 30分钟体动强度的曲线进行示例说明。
[0066] 可以在一个设定吋间长度的滑动吋间窗口内对每个吋间点的用户状态进行判断 。 例如， 可以在 30分钟内的中心点为 13的长度为 4的滑动窗口内， 对当前中间第 13分钟的用户状态进行判断。
[0067] 首先， 获取 30分钟不动数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值的个数 A , 并 获取 30分钟体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠值的个数 B。 [0068] 步骤 S102, 所述第一个数是否大于或等于设定个数， 若判断的结果为是， 进行 到步骤 S103; 否则， 进行到步骤 S107。
[0069] 步骤 S103, 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态。
[0070] 获取到个数 A和个数 B后， 如果判断个数 A和个数 B都大于或等于设定个数， 例 如 ≥3, 且8≥3, 则可判断该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠 状态， 例如上述示例的第 13分钟为睡眠状态。
[0071] 步骤 S104, 在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等于不动数 的最小深睡值的第二个数。
[0072] 在判断用户为睡眠状态后， 还可进一步地获取第二不动数曲线值大于或等于不 动数的最小深睡值的个数 C。
[0073] 步骤 S105, 所述第二个数是否大于或等于所述设定个数， 若判断的结果为是， 进行到步骤 S106; 否则， 进行到步骤 S109。
[0074] 步骤 S106, 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态。
[0075] 如果个数 C大于或等于设定个数， 例如 3, 即€≥3, 则可判断该滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态。
[0076] 步骤 S107, 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲 线值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等于体动 强度的最小活动值的第三个数。
[0077] 步骤 S108, 若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口 的设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。
[0078] 如果个数 A和 B, 或者 A和 B中的任一个数小于设定个数， 则获取 30分钟不动数 曲线值小于或等于不动数的最大活动值的个数 D, 以及 30分钟体动强度曲线值大 于或等于体动强度的最小活动值的个数 E。
[0079] 步骤 S109, 若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口 的设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0080] 若个数 D和个数 E, 或者个数 D和个数 E中的任一个数小于设定个数， 可则判断 该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点的用户状态为浅睡状态。
[0081] 需要说明的是， 图 1中步骤 S107、 S108、 S109为可选的步骤， 在图 1中以虚线 表示。
[0082] 根据本发明实施例提供的一种睡眠状态判断方法， 通过判断同吋满足第一不动 数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动 强度的最大睡眠值的条件的个数大于或等于设定个数， 确定该滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态， 以及第二不动数曲线值大于或等于不 动数的最小深睡值的大于或等于设定个数， 进一步确定该滑动吋间窗口的设定 吋间长度的中间吋间点为深睡状态， 可避免在深睡或浅睡过程中存在清醒的状 态， 使得到的睡眠监控结果更符合实际请求， 更准确。
[0083] 需要说明的是， 对于前述的方法实施例， 为了简单描述， 故将其都表述为一系 列的动作组合， 伹是本领域技术人员应该知悉， 本发明并不受所描述的动作顺 序的限制， 因为根据本发明， 某些步骤可以采用其他顺序或者同吋进行。 其次 , 本领域技术人员也应该知悉， 说明书中所描述的实施例均属于优选实施例， 所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0084] 本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、 合并和刪减。
[0085] 图 2为本发明实施例提供的一种智能可穿戴设备的结构示意图， 该设备 1000包 括依次连接的获取单元 11和判断单元 12, 可选地， 还包括生成单元 13(以虚线表 示)。 其中：
[0086] 获取单元 11 , 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值 大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最 大睡眠值的第一个数。
[0087] 在实施本实施例前， 首先， 获取单元 11需要用于获取设定吋间范围内的多个吋 间点的用户的心率的合加速度值， 生成单元 13用于根据所述多个吋间点的合加 速度值的变化， 生成第一不动数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线， 获取 单元 11还用于在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最小睡眠值、 不动数 的最大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最小深睡值， 以及 在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动强度的最小活动 值。 获取的这些值可以预先存储在存储器中， 也可以是实吋获取。
[0088] 在这里， 第一不动数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线用于表征不同取值 范围的合加速度变化， 一般情况下， 体动强度曲线的合加速度变化值大于第一 不动数曲线， 第一不动数曲线的合加速度变化值大于第二不动数曲线， 即一般 体动强度曲线更能体现活动状态吋的合加速度变化， 第一不动数曲线能体现睡 眠状态吋的合加速度变化， 伹如果要区分深睡状态和浅睡状态， 则需要进一步 地获取第二不动数曲线的合加速度变化。 例如， 本发明实施例中第一不动数曲 线、 第二不动数曲线和体动强度曲线分别可以以 30分钟不动数的曲线， 15分钟 不动数的曲线， 以及 30分钟体动强度的曲线进行示例说明。
[0089] 可以在一个设定吋间长度的滑动吋间窗口内对每个吋间点的用户状态进行判断
。 例如， 可以在 30分钟内的中心点为 13的长度为 4的滑动窗口内， 对当前中间第
13分钟的用户状态进行判断。
[0090] 首先， 获取 30分钟不动数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值的个数 A, 并 获取 30分钟体动强度曲线值小于或等于体动强度的最大睡眠值的个数 B。
[0091] 判断单元 12, 用于若所述第一个数是否大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋 间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态。
[0092] 获取到个数 A和个数 B后， 如果判断个数 A和个数 B都大于或等于设定个数， 例 如 ≥3, 且8≥3, 则可判断该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠 状态， 例如上述示例的第 13分钟为睡眠状态。
[0093] 获取单元 11还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等于 不动数的最小深睡值的第二个数。
[0094] 在判断用户为睡眠状态后， 还可进一步地获取第二不动数曲线值大于或等于不 动数的最小深睡值的个数 C。
[0095] 判断单元 12还用于若所述第二个数是否大于或等于所述设定个数， 判断所述滑 动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态。
[0096] 如果个数 C大于或等于设定个数， 例如 3, 即€≥3, 则可判断该滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态。
[0097] 获取单元 11还用于若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不 动数曲线值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等 于体动强度的最小活动值的第三个数。 [0098] 判断单元 12还用于若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋 间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。
[0099] 如果个数 A和 B, 或者 A和 B中的任一个数小于设定个数， 则获取 30分钟不动数 曲线值小于或等于不动数的最大活动值的个数 D, 以及 30分钟体动强度曲线值大 于或等于体动强度的最小活动值的个数 E。
[0100] 判断单元 12还用于若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋 间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0101] 若个数 D和个数 E, 或者个数 D和个数 E中的任一个数小于设定个数， 可则判断 该滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点的用户状态为浅睡状态。
[0102] 根据本发明实施例提供的一种智能可穿戴设备， 通过判断同吋满足第一不动数 曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强 度的最大睡眠值的条件的个数大于或等于设定个数， 确定该滑动吋间窗口的设 定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态， 以及第二不动数曲线值大于或等于不动 数的最小深睡值的大于或等于设定个数， 进一步确定该滑动吋间窗口的设定吋 间长度的中间吋间点为深睡状态， 可避免在深睡或浅睡过程中存在清醒的状态
, 使得到的睡眠监控结果更符合实际请求， 更准确。
[0103] 图 3为本发明实施例提供的另一种智能可穿戴设备的结构示意图， 用于实现上 述睡眠状态判断的功能， 该设备 2000包括： 处理器 21。
[0104] 所述处理器 21 , 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线 值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的 最大睡眠值的第一个数；
[0105] 所述处理器 21还用于若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋间 窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
[0106] 所述处理器 21还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等 于不动数的最小深睡值的第二个数；
[0107] 所述处理器 21还用于若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步判断所 述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态；
[0108] 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值范围的合 加速度变化。
[0109] 所述处理器 21可以是通用处理器， 包括 CPU、 网络处理器 （NP) 等； 还可以 是数字信号处理器 （DSP) 、 专用集成电路 （ASIC) 、 现场可编程门阵列 （FP GA) 或者其他可编程逻辑器件等。
[0110] 所述处理器 21为 CPU吋， 所述设备 2000还可以包括： 存储器， 用于存储程序
。 具体地， 程序可以包括程序代码， 所述程序代码包括计算机操作指令。 存储 器可能包含随机存取存储器， 也可能还包括非易失性存储器， 例如至少一个磁 盘存储器。 所述处理器 21执行所述存储器中存储的程序代码， 实现上述功能。
[0111] 可选地， 所述处理器 21还用于若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断 所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[0112] 可选地， 所述处理器还用于：
[0113] 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲线值小于或 等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等于体动强度的最小 活动值的第三个数；
[0114] 若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间 长度的中间吋间点为活动状态。
[0115] 可选地， 所述处理器 21还用于：
[0116] 获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的心率的合加速度值；
[0117] 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动数曲线、 第二不 动数曲线和体动强度曲线。
[0118] 可选地， 所述处理器 21还用于在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最小 睡眠值、 不动数的最大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最 小深睡值， 以及在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动 强度的最小活动值。
[0119] 处理器 21还用于执行图 2中所示的获取单元 11 , 判断单元 12和生成单元 13的功 能。
[0120] 根据本发明实施例提供的一种智能可穿戴设备， 通过判断同吋满足第一不动数 曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强 度的最大睡眠值的条件的个数大于或等于设定个数， 确定该滑动吋间窗口的设 定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态， 以及第二不动数曲线值大于或等于不动 数的最小深睡值的大于或等于设定个数， 进一步确定该滑动吋间窗口的设定吋 间长度的中间吋间点为深睡状态， 可避免在深睡或浅睡过程中存在清醒的状态 , 使得到的睡眠监控结果更符合实际请求， 更准确。
[0121] 本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、 划分和刪减。 本领域 的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例以及不同实施例的特征进行结 合或组合。
[0122] 通过以上的实施方式的描述， 所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可 以用硬件实现， 或固件实现， 或它们的组合方式来实现。 当使用软件实现吋， 可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多 个指令或代码进行传输。 计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质， 其 中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任 1可介质。 存 储介质可以是计算机能够存取的任 1可可用介质。 以此为例伹不限于： 计算机可 读介质可以包括随机存取存储器 (Random Access Memory, RAM). 只读存储器 (Read-Only Memory, ROM). 电可擦可编程只读存储器 (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory, EEPROM)、 只读光盘 (Compact Disc Read-Only Memory, CD-ROM)或其他光盘存储、 磁盘存储介质或者其他磁存 储设备、 或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码 并能够由计算机存取的任 1可其他介质。 此外。 任 1可连接可以适当的成为计算机 可读介质。 例如， 如果软件是使用同轴电缆、 光纤光缆、 双绞线、 数字用户线
(Digital Subscriber Line, DSL) 或者诸如红外线、 无线电和微波之类的无线技 术从网站、 服务器或者其他远程源传输的， 那么同轴电缆、 光纤光缆、 双绞线 、 DSL或者诸如红外线、 无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中 。 如本发明所使用的， 盘 （Disk) 和碟 （disc) 包括压缩光碟 （CD) 、 激光碟 、 光碟、 数字通用光碟 （DVD) 、 软盘和蓝光光碟， 其中盘通常磁性的复制数 据， 而碟则用激光来光学的复制数据。 上面的组合也应当包括在计算机可读介 质的保护范围之内。 总之， 以上所述仅为本发明技术方案的较佳实施例而已， 并非用于限定本发 明的保护范围。 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。
技术问题
问题的解决方案
发明的有益效果

Claims

权利要求书
一种睡眠状态判断方法， 其特征在于， 包括：
在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数曲线值大于或等 于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等于体动强度的最 大睡眠值的第一个数；
若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的设定 吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大于或等于不动数的 最小深睡值的第二个数；
若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间 窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态；
其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值 范围的合加速度变化。
如权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 若所述第二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为浅睡状态。
如权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲线 值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等 于体动强度的最小活动值的第三个数；
若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。
如权利要求 1-3任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括 获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的心率的合加速度值； 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动数曲线
、 第二不动数曲线和体动强度曲线。
如权利要求 4所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 在所述第一不动数曲线上获取所述不动数的最小睡眠值、 不动数的最 大活动值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最小深睡值， 以及在所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动强 度的最小活动值。
[权利要求 6] —种智能可穿戴设备， 其特征在于， 包括：
获取单元， 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动数 曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或等 于体动强度的最大睡眠值的第一个数；
判断单元， 用于若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑动 吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
所述获取单元还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值 大于或等于不动数的最小深睡值的第二个数；
所述判断单元还用于若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一 步判断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态； 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值 范围的合加速度变化。
[权利要求 7] 如权利要求 6所述的设备， 其特征在于， 所述判断单元还用于若所述 第二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口的设定吋 间长度的中间吋间点为浅睡状态。
[权利要求 8] 如权利要求 6所述的设备， 其特征在于：
所述获取单元还用于若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取 所述第一不动数曲线值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动 强度曲线值大于或等于体动强度的最小活动值的第三个数； 所述判断单元还用于若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断 所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。
[权利要求 9] 如权利要求 7-8任意一项所述的设备， 其特征在于， 所述获取单元还 用于获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的心率的合加速度值； 所述设备还包括： 生成单元， 用于根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述 第一不动数曲线、 第二不动数曲线和体动强度曲线。
如权利要求 9所述的设备， 其特征在于， 所述获取单元还用于在所述 第一不动数曲线上获取所述不动数的最小睡眠值、 不动数的最大活动 值， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最小深睡值， 以及在 所述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动强度的最 小活动值。
一种智能可穿戴设备， 其特征在于， 包括： 处理器； 其中， 所述处理器， 用于在设定吋间长度的滑动吋间窗口内， 获取第一不动 数曲线值大于或等于不动数的最小睡眠值、 且体动强度曲线值小于或 等于体动强度的最大睡眠值的第一个数；
所述处理器还用于若所述第一个数大于或等于设定个数， 判断所述滑 动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为睡眠状态；
所述处理器还用于在所述滑动吋间窗口内， 获取第二不动数曲线值大 于或等于不动数的最小深睡值的第二个数；
所述处理器还用于若所述第二个数大于或等于所述设定个数， 进一步 判断所述滑动吋间窗口的设定吋间长度的中间吋间点为深睡状态； 其中， 所述第一、 第二不动数曲线、 体动强度曲线用于表征不同取值 范围的合加速度变化。
如权利要求 11所述的设备， 其特征在于， 所述处理器还用于若所述第 二个数小于所述设定个数， 进一步判断所述滑动吋间窗口的设定吋间 长度的中间吋间点为浅睡状态。
如权利要求 11所述的设备， 其特征在于， 所述处理器还用于： 若所述第一个数小于所述设定个数， 进一步获取所述第一不动数曲线 值小于或等于不动数的最大活动值、 且所述体动强度曲线值大于或等 于体动强度的最小活动值的第三个数；
若所述第三个数大于或等于所述设定个数， 判断所述滑动吋间窗口的 设定吋间长度的中间吋间点为活动状态。 [权利要求 14] 如权利要求 11-13任意一项所述的设备， 其特征在于， 所述处理器还 用于：
获取设定吋间范围内的多个吋间点的用户的心率的合加速度值； 根据所述多个吋间点的合加速度值的变化， 生成所述第一不动数曲线 、 第二不动数曲线和体动强度曲线。
[权利要求 15] 如权利要求 14所述的设备， 其特征在于， 所述处理器还用于在所述第 一不动数曲线上获取所述不动数的最小睡眠值、 不动数的最大活动值 ， 在所述第二不动数曲线上获取所述不动数的最小深睡值， 以及在所 述体动强度曲线上获取所述体动强度的最大睡眠值、 体动强度的最小 活动值。
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