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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810143469.9 (22)申请日 2018.02.12 (71)申请人 东莞市华睿电子科技有限公司 地址 523073 广东省东莞市南城区西平下 手新村三巷35号403室 (72)发明人 王随州 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) A61B 5/11(2006.01) G06K 9/00(2006.01) (54)发明名称 一种用户睡眠状态检测方法 (57)摘要 本发明一种用户睡眠状态检测方法, 用户睡 眠状态通过智能穿戴式设备检测, 其特征。
2、在于, 所述检测方法包括以下步骤: 所述智能穿戴式设 备检测自身是否被穿戴于用户; 若被穿戴于用 户, 则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速 度仪; 所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度 仪检测用户的运动幅度; 判断预定的时间内所述 用户的运动幅度与预置数值的关系; 确定所述用 户是否处于睡眠状态。 本发明中, 使用多轴加速 度仪来检测用户的运动, 用户无论在深度睡眠 中, 还是在浅度睡眠中, 运动幅度的变化较为统 一, 所以智能穿戴式设备可以更准确的确定用户 的睡眠状态。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 108338778 A 2018.07.31 CN 108338778 A。
3、 1.一种用户睡眠状态检测方法, 用户睡眠状态通过智能穿戴式设备检测, 其特征在于, 所述检测方法包括以下步骤: 所述智能穿戴式设备检测自身是否被穿戴于用户; 若被穿戴于用户, 则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速度仪; 所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度; 判断预定的时间内所述用户的运动幅度与预置数值的关系; 确定所述用户是否处于睡眠状态。 2.根据权利要求1所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 当在预定的时间内所述 用户的运动幅度小于预置数值时, 所述智能穿戴式设备确定所述用户处于睡眠状态。 3.根据权利要求1所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 所述智。
4、能穿戴式设备内 置摄像头, 当在预定的时间内所述用户的运动幅度小于预置数值时, 启动所述摄像头对用 户脸部区域进行识别, 检测判断用户在一段时间内是否处于闭眼状态, 若用户处于闭眼状 态, 则确定用户处于睡眠状态。 4.根据权利要求3所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 启动所述摄像头对用户 脸部区域进行识别时, 先启动摄像头进行周围扫描确定所述智能式穿戴设备的位置参数, 并根据位置参数调整拍摄区域, 以使得所述拍摄区域一直能够覆盖用户脸部区域。 5.根据权利要求4所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 根据所述位置参数来调 整拍摄区域的过程包括: 当智能穿戴式设备进行俯视或仰视时,。
5、 所述智能穿戴式设备通过所述位置参数获得俯 仰角, 所述俯仰角用于指示所述智能穿戴式设备向下或向上偏移的角度; 所述智能穿戴式设备根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度; 所述智能穿戴设备根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度, 以使得拍摄区域一 直能够覆盖用户脸部区域; 或, 所述(Xworld, Zworld)为所述用户脸部区域的坐标, 所述(Xcamera, Zcamera)为所述拍摄区域的 坐标, 所述 为所述俯仰角, 所述为所述调整角度, 所述 为所述拍摄区域的视角度, 所述m 为所述摄像头的长度, 所述dx为所述摄像头与所述用户脸部区域的垂直距离, 所述dz为所述 摄。
6、像头与所述用户脸部区域的水平距离。 6.根据权利要求4所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 所述摄像头为两轴可旋 转的摄像头。 7.根据权利要求1所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 所述智能穿戴式设备通 过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之前, 预先进行数据采集, 构建特征数据库。 8.根据权利要求7所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 所述智能穿戴式设备通 过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之后, 判断当前检测到的数据是否与特征数据库 中的至少一组数据匹配, 若匹配, 则确定用户处于睡眠状态。 9.根据权利要求7所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 所述多轴加速。
7、度仪为三 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 108338778 A 2 轴加速度仪。 10.根据权利要求9所述的用户睡眠状态检测方法, 其特征在于, 构建特征数据库的过 程包括以下步骤: 步骤1, 用户自行设定睡眠开始时间, 并从这个时间后按采集三轴加速度仪检测到的三 轴加速度信号。 步骤2, 按照如下方式构建: 确定一个目标时刻t, 该目标时刻可以为任意时刻; 从t时刻往前推一段时间得到a时段, 从t时刻往后推一段时间得到b时段; 存储a时段、 b时段以及t时刻内每一个单位时刻三轴加速度仪反馈回来的信号(vx,vy, vz); 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx。
8、的平方加vy的平方加vz的平 方, 再对和值开根号; 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果(可以看作是变 化率)sa和sb; 构建t时刻睡眠状态特征, 表示为C(t)(vx(t),vy(t),vz(t),sa(t),sb(t); 重复前述步骤, 直至完成全部时刻的特征提取过程, 表示为D(C)(C(1),C(2), C(Y), 其中Y单位时刻的总数。 权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 108338778 A 3 一种用户睡眠状态检测方法 技术领域 0001 本发明数据处理领域, 尤其涉及一种用户睡眠状态检测方法。 技术领域 0002 0003 智能穿戴式设备。
9、近年来不断的发展, 用户对于智能穿戴式设备的功能要求也不断 提高。 0004 现有技术中的智能穿戴式设备(例如智能手环)能够检测用户是否处于睡眠状态, 从而进行其他信息的监测。 0005 现有的智能手环是通过心跳传感器进行检测, 当获知在某一段时长内用户的心跳 变化率较低时, 则据此确定用户已经入睡。 0006 但是, 入睡过程分为深度睡眠和浅度睡眠, 不同睡眠情况下的心跳会发生变化, 因 此影响了智能手环确定用户睡眠状态的准确性。 发明内容 0007 本发明提供了一种用户睡眠状态检测方法, 能够准确的检测用户睡眠状态。 0008 为了达到上述目的, 本发明采用如下技术方案: 一种用户睡眠状态。
10、检测方法, 用户 睡眠状态通过智能穿戴式设备检测, 其特征在于, 所述检测方法包括以下步骤: 0009 所述智能穿戴式设备检测自身是否被穿戴于用户; 0010 若被穿戴于用户, 则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速度仪; 0011 所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度; 0012 判断预定的时间内所述用户的运动幅度与预置数值的关系; 0013 确定所述用户是否处于睡眠状态。 0014 优选的, 当在预定的时间内所述用户的运动幅度小于预置数值时, 所述智能穿戴 式设备确定所述用户处于睡眠状态。 0015 优选的, 所述智能穿戴式设备内置摄像头, 当在预定的时间内所述用户的运。
11、动幅 度小于预置数值时, 启动所述摄像头对用户脸部区域进行识别, 检测判断用户在一段时间 内是否处于闭眼状态, 若用户处于闭眼状态, 则确定用户处于睡眠状态。 0016 优选的, 启动所述摄像头对用户脸部区域进行识别时, 先启动摄像头进行周围扫 描确定所述智能式穿戴设备的位置参数, 并根据位置参数调整拍摄区域, 以使得所述拍摄 区域一直能够覆盖用户脸部区域。 0017 优选的, 根据所述位置参数来调整拍摄区域的过程包括: 0018 当智能穿戴式设备进行俯视或仰视时, 所述智能穿戴式设备通过所述位置参数获 得俯仰角, 所述俯仰角用于指示所述智能穿戴式设备向下或向上偏移的角度; 0019 所述智能。
12、穿戴式设备根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度; 0020 所述智能穿戴设备根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度, 以使得拍摄区 说 明 书 1/4 页 4 CN 108338778 A 4 域一直能够覆盖用户脸部区域; 0021 0022 或, 0023 0024 所述(Xworld, Zworld)为所述用户脸部区域的坐标, 所述(Xcamera, Zcamera)为所述拍摄 区域的坐标, 所述 为所述俯仰角, 所述为所述调整角度, 所述 为所述拍摄区域的视角 度, 所述m为所述摄像头的长度, 所述dx为所述摄像头与所述用户脸部区域的垂直距离, 所 述dz为所述摄像头与所。
13、述用户脸部区域的水平距离。 0025 优选的, 所述摄像头为两轴可旋转的摄像头。 0026 优选的, 所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之前, 预先进行数据采集, 构建特征数据库。 0027 优选的, 所述智能穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之后, 判断当前检测到的数据是否与特征数据库中的至少一组数据匹配, 若匹配, 则确定用户处 于睡眠状态。 0028 优选的, 所述多轴加速度仪为三轴加速度仪。 0029 优选的, 构建特征数据库的过程包括以下步骤: 0030 步骤1, 用户自行设定睡眠开始时间, 并从这个时间后按采集三轴加速度仪检测到 的三轴加速度信号。
14、。 0031 步骤2, 按照如下方式构建: 0032 确定一个目标时刻t, 该目标时刻可以为任意时刻; 0033 从t时刻往前推一段时间得到a时段, 从t时刻往后推一段时间得到b时段; 0034 存储a时段、 b时段以及t时刻内每一个单位时刻三轴加速度仪反馈回来的信号 (vx,vy,vz); 0035 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的 平方, 再对和值开根号; 0036 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果(可以看作 是变化率)sa和sb; 0037 构建t时刻睡眠状态特征, 表示为C(t)(vx(t),vy(t),。
15、v z(t),sa(t),sb(t); 0038 重复前述步骤, 直至完成全部时刻的特征提取过程, 表示为D(C)(C(1) ,C (2),C(Y), 其中Y单位时刻的总数。 0039 本发明中, 当智能穿戴式设备被穿戴于用户时, 智能穿戴式设备通过内置的多轴 加速度仪检测用户的运动, 当智能穿戴式设备获知在持续的一段时间内用户的运动幅度小 于预置数值时, 则确定用户处于睡眠状态。 本发明中, 使用多轴加速度仪来检测用户的运 动, 用户无论在深度睡眠中, 还是在浅度睡眠中, 运动幅度的变化较为统一, 所以智能穿戴 式设备可以更准确的确定用户的睡眠状态。 附图说明 0040 下面结合附图对本发明。
16、做进一步说明: 说 明 书 2/4 页 5 CN 108338778 A 5 0041 图1为本发明一种用户睡眠状态检测方法的实施例的流程示意图; 0042 图2为本发明一种用户睡眠状态检测方法的实施例的另一种流程示意图; 0043 图3为本发明一种用户睡眠状态检测方法的实施例的第三种流程示意图。 具体实施方式 0044 实施例: 0045 本发明提供一种用户睡眠状态检测方法, 用户睡眠状态通过智能穿戴式设备检 测, 其中, 所述检测方法包括以下步骤: 所述智能穿戴式设备检测自身是否被穿戴于用户; 若被穿戴于用户, 则所述智能穿戴式设备启动内置的多轴加速度仪; 所述智能穿戴式设备 通过所述多轴。
17、加速度仪检测用户的运动幅度; 判断预定的时间内所述用户的运动幅度与预 置数值的关系; 确定所述用户是否处于睡眠状态。 0046 如图1所示, 在本实施例中, 当在预定的时间内所述用户的运动幅度小于预置数值 时, 所述智能穿戴式设备确定所述用户处于睡眠状态。 所述智能穿戴式设备内置摄像头, 可 以通过摄像头或者其他方式判定智能穿戴设备被用户穿戴。 0047 如图2所示, 当然, 在穿戴设备中设置了摄像头, 可以更进一步的完善对用户睡眠 状态检测。 当在预定的时间内所述用户的运动幅度小于预置数值时, 启动所述摄像头对用 户脸部区域进行识别, 检测判断用户在一段时间内是否处于闭眼状态, 若用户处于闭。
18、眼状 态, 则确定用户处于睡眠状态。 也就是说, 结合用户的运动幅值以及眼睛的状态, 多个维度 进行识别判断用户是否处于睡眠状态, 提升数据检测的准确性可靠性, 以及与实际状态的 匹配性。 0048 在此过程中, 启动所述摄像头对用户脸部区域进行识别时, 先启动摄像头进行周 围扫描确定所述智能式穿戴设备的位置参数, 并根据位置参数调整拍摄区域, 以使得所述 拍摄区域一直能够覆盖用户脸部区域。 0049 根据所述位置参数来调整拍摄区域的过程包括: 0050 当智能穿戴式设备进行俯视或仰视时, 所述智能穿戴式设备通过所述位置参数获 得俯仰角, 所述俯仰角用于指示所述智能穿戴式设备向下或向上偏移的角。
19、度; 0051 所述智能穿戴式设备根据所述俯仰角利用如下公式计算所述摄像头的调整角度; 0052 所述智能穿戴设备根据所述调整角度调整所述摄像头的拍摄角度, 以使得拍摄区 域一直能够覆盖用户脸部区域; 0053 0054 或, 0055 0056 所述(Xworld, Zworld)为所述用户脸部区域的坐标, 所述(Xcamera, Zcamera)为所述拍摄 区域的坐标, 所述 为所述俯仰角, 所述为所述调整角度, 所述 为所述拍摄区域的视角 度, 所述m为所述摄像头的长度, 所述dx为所述摄像头与所述用户脸部区域的垂直距离, 所 述dz为所述摄像头与所述用户脸部区域的水平距离。 0057 。
20、当然, 上述过程中的摄像头为两轴可旋转的摄像头。 0058 如图3所示, 为了更进一步的提升检测数据的可靠性, 所述智能穿戴式设备通过所 说 明 书 3/4 页 6 CN 108338778 A 6 述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之前, 预先进行数据采集, 构建特征数据库。 所述智能 穿戴式设备通过所述多轴加速度仪检测用户的运动幅度之后, 判断当前检测到的数据是否 与特征数据库中的至少一组数据匹配, 若匹配, 则确定用户处于睡眠状态。 所述多轴加速度 仪为三轴加速度仪。 0059 构建特征数据库的过程包括以下步骤: 0060 步骤1, 用户自行设定睡眠开始时间, 并从这个时间后按采集三轴加速。
21、度仪检测到 的三轴加速度信号。 0061 步骤2, 按照如下方式构建: 0062 确定一个目标时刻t, 该目标时刻可以为任意时刻; 0063 从t时刻往前推一段时间得到a时段, 从t时刻往后推一段时间得到b时段; 0064 存储a时段、 b时段以及t时刻内每一个单位时刻三轴加速度仪反馈回来的信号 (vx,vy,vz); 0065 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值v为vx的平方加vy的平方加vz的 平方, 再对和值开根号; 0066 计算a时段、 b时段中每一个单位时刻的信号的模值的波动性统计结果(可以看作 是变化率)sa和sb; 0067 构建t时刻睡眠状态特征, 表示为C(t。
22、)(vx(t),vy(t),v z(t),sa(t),sb(t); 0068 重复前述步骤, 直至完成全部时刻的特征提取过程, 表示为D(C)(C(1) ,C (2),C(Y), 其中Y单位时刻的总数。 0069 本发明中, 当智能穿戴式设备被穿戴于用户时, 智能穿戴式设备通过内置的多轴 加速度仪检测用户的运动, 当智能穿戴式设备获知在持续的一段时间内用户的运动幅度小 于预置数值时, 则确定用户处于睡眠状态。 本发明中, 使用多轴加速度仪来检测用户的运 动, 用户无论在深度睡眠中, 还是在浅度睡眠中, 运动幅度的变化较为统一, 所以智能穿戴 式设备可以更准确的确定用户的睡眠状态。 0070 除上述优选实施例外, 本发明还有其他的实施方式, 本领域技术人员可以根据本 发明作出各种改变和变形, 只要不脱离本发明的精神, 均应属于本发明所附权利要求所定 义的范围。 说 明 书 4/4 页 7 CN 108338778 A 7 图1 图2 说 明 书 附 图 1/2 页 8 CN 108338778 A 8 图3 说 明 书 附 图 2/2 页 9 CN 108338778 A 9 。