一种睡眠监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种睡眠监测方法及装置。所述方法包括：获取用户的睡眠状态数据；根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。所述装置包括睡眠状态数据获取模块：用于获取用户的睡眠状态数据；睡眠状态生成模块：用于根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。本发明专利技术所提供的方法及装置，能够更为精确地监测睡眠状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息处理技术，尤其涉及一种睡眠监测方法及装置。
技术介绍
随着生活和科技的进步，人们对自身的健康状况的关注程度也越来越高。睡眠状况是人体健康的一个重要指标和影响因素，由于睡眠状态下人体的认知程度很低，因此睡眠监测成为当今的一个重要技术研究方向。现有技术中，逐渐出现各种睡眠监测装置，但如何做到既能够较为精确地监测睡眠状态，又不对用户的睡眠过程产生影响，仍是一项需要解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种睡眠监测方法及装置，能够更为精确地监测睡眠状态。基于上述目的本专利技术提供的睡眠监测方法，包括：获取用户的睡眠状态数据；根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。可选的，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或睡醒、或即将睡醒；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠。可选的，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述获取用户的睡眠状态 数据的步骤至少包括：通过图像获取装置获取用户图像；根据所述用户图像计算用户的动作数据。可选的，所述动作数据包括动作幅度；所述根据所述用户图像计算用户的动作数据的步骤具体包括：从所述用户图像中获取用户轮廓；根据至少两张用户图像的用户轮廓获取用户动作幅度。可选的，所述动作数据包括动作幅度，所述从所述用户图像中获取用户轮廓的步骤具体包括：将所述用户图像进行中值滤波处理，获得用户图像中值；根据所述用户图像中值，对所述图像进行二值化处理；对所述二值化处理获得的图像进行小波变换，提取多尺度轮廓；根据所述多尺度轮廓获得用户轮廓；所述根据至少两张用户图像的用户轮廓获取用户动作信息的步骤具体包括：根据至少两张用户图像的用户轮廓利用帧差法计算用户的动作幅度。可选的，所述动作数据包括动作次数。可选的，当所述睡眠状态数据为声音数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或即将睡醒、或睡醒；当所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠。可选的，当所述睡眠状态数据至少包括声音数据时，所述获取用户的睡眠状态数据的步骤至少包括：通过声音采集设备采集用户的声音信息；计算所述声音信息获得声音数据。可选的，所述声音信息包括声音的频率和音调信息；所述计算所述声音信息获得声音数据的步骤具体包括：将声音采集设备采集到的声音进行高通滤波处理以及时频分析，获得所述声音的频率和音调信息；所述方法还包括：根据所述声音频率和音调信息判断用户的打鼾状态并记录。可选的，所述时频分析具体为短时傅里叶分析。可选的，当所述睡眠状态数据包括图像数据和声音数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠；当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为睡醒或即将睡醒；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠。同时，本专利技术还提供一种睡眠监测装置，包括：睡眠状态数据获取模块：用于获取用户的睡眠状态数据；睡眠状态生成模块：用于根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。可选的，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述睡眠状态生成模块具体包括：第一判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或睡醒、或即将睡醒；第二判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠或浅度睡眠。可选的，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述睡眠状态数据获取模块至少包括：图像获取子模块：用于通过图像获取装置获取用户图像；动作数据计算子模块：用于根据所述用户图像计算用户的动作数据。可选的，所述动作数据计算单元具体包括：轮廓获取单元：用于从所述用户图像中获取用户轮廓；动作信息提取单元：用于根据至少两张用户图像的用户轮廓获取用户动作数据。可选的，所述动作数据包括动作幅度，所述轮廓获取单元具体包括：图像中值计算子单元：用于将所述用户图像进行中值滤波处理，获得用户图像中值；图像二值化处理子单元：用于根据所述用户图像中值，对所述图像进行二值化处理；多尺度轮廓提取子单元：用于对所述二值化处理获得的图像进行小波变换，提取多尺度轮廓；用户轮廓获取子单元：用于根据所述多尺度轮廓获得用户轮廓；所述动作信息提取单元具体包括：动作轨迹获取子单元：用于根据至少两张用户图像的用户轮廓利用帧差法计算用户的动作幅度。可选的，所述图像获取装置包括红外图像获取装置。可选的，当所述睡眠状态数据为声音数据时，所述睡眠状态生成模块具体包括：第四判断单元：用于当所述声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或即将睡醒、或睡醒；第五判断单元：用于当所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或深度睡眠。可选的，当所述睡眠状态数据至少包括声音数据时，所述睡眠状态数据获取模块至少包括：声音信息采集单元：用于通过声音采集设备采集用户的声音信息；声音数据计算单元：用于计算所述声音信息获得声音数据。可选的，所述声音信息包括声音的频率和音调信息；所述声音数据计算单元具体包括：高通滤波处理子单元：用于将声音采集设备采集到的声音进行高通滤波处理，获得音调信息；时频分析处理子单元：用于将声音采集设备采集到的声音进行时频分析，获得所述声音的频率信息；所述装置还包括：打鼾状态判断模块：用于根据所述声音频率和音调信息判断用户的打鼾状态；打鼾状态记录模块：用于记录所述打鼾状态。可选的，当所述睡眠状态数据包括图像数据和声音数据时，所述睡眠状态生成模块具体包括：第五判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠；第六判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为睡醒或即将睡醒；第七判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠；第八判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠。从上面所述可以看出，本专利技术所提供的睡眠监测方法及装置，通过用户图像获取动作数据，通过动作数据和声音数据中的至少一种数据获得用户的睡眠状态。由于图像和声音采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种睡眠监测方法，其特征在于，包括：获取用户的睡眠状态数据；根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。

【技术特征摘要】
1.一种睡眠监测方法，其特征在于，包括：获取用户的睡眠状态数据；根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或睡醒、或即将睡醒；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述获取用户的睡眠状态数据的步骤至少包括：通过图像获取装置获取用户图像；根据所述用户图像计算用户的动作数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述动作数据包括动作幅度；所述根据所述用户图像计算用户的动作数据的步骤具体包括：从所述用户图像中获取用户轮廓；根据至少两张用户图像的用户轮廓获取用户动作幅度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动作数据包括动作次数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述睡眠状态数据为声音数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠、或即将睡醒、或睡醒；当所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述睡眠状态数据至少包括声音数据时，所述获取用户的睡眠状态数据的步骤至少包括：通过声音采集设备采集用户的声音信息；计算所述声音信息获得声音数据。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述声音信息包括声音的频率和音调信息；所述计算所述声音信息获得声音数据的步骤具体包括：将声音采集设备采集到的声音进行高通滤波处理以及时频分析，获得所述声音的频率和音调信息；所述方法还包括：根据所述声音频率和音调信息判断用户的打鼾状态并记录。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述睡眠状态数据包括图像数据和声音数据时，所述根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态的步骤具体包括：当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠；当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值且所述声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为睡醒或即将睡醒；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且所述声音数据指示呼吸频率处于设定的阈值范围时，判断用户的睡眠状态为深度睡眠；当所述动作数据指示动作幅度小于设定第二阈值且声音数据指示呼吸频率大于设定的第三阈值时，判断用户的睡眠状态为浅度睡眠。10.一种睡眠监测装置，其特征在于，包括：睡眠状态数据获取模块：用于获取用户的睡眠状态数据；睡眠状态生成模块：用于根据所述睡眠状态数据生成用户的睡眠状态；所述睡眠状态数据至少包括动作数据和/或声音数据；所述动作数据根据用户图像获得。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，当所述睡眠状态数据包括动作数据时，所述睡眠状态生成模块具体包括：第一判断单元：用于当所述动作数据指示动作幅度大于设定第一阈值时，判断用户的...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩阳，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11