一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法及系统，用于实时检测睡眠中用户的打鼾状态并进行干预提醒，督促用户养成良好的睡眠习惯，其中，该方法包括步骤：S1、判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；S2、根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；S3、判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。本发明专利技术可以精确判定用户的打鼾状态，借助智能枕头提醒用户改变睡姿，缓解干预用户的打鼾行为，且可以实现多用户同床时进行打鼾检测及干预。

A snoring detection and intervention method and system based on intelligent pillow

The invention discloses a snoring detection and intervention method and system based on Intelligent pillow, which is used for real-time detection of snoring status of users in sleep and intervention reminder to urge users to develop good sleep habits. The method includes steps: S1, judging whether to receive human sound source with snoring characteristics, and if so, to The human body sound source is positioned; S2, the sound decibel size of the human body sound source is obtained according to the positioning information; S3, judging whether the sound decibel size reaches the first threshold, and if so, sending a reminder signal to interfere with the snoring state of the user. The invention can accurately determine the snoring state of the user, remind the user to change the sleeping position with the help of intelligent pillow, alleviate the snoring behavior of the interfering user, and realize the snoring detection and intervention when the multi-user is in bed.

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法及系统
本专利技术涉及打鼾检测领域，尤其涉及一种基于智能枕头的打鼾检测及系统
技术介绍
打鼾，是一种普遍存在的睡眠现象，睡眠期间上呼吸道气流通过时冲击咽黏膜边缘和黏膜表面分泌物引起振动而产生鼾声；其部位始自鼻咽直至会厌，包括软腭、悬雍垂、扁桃体及其腭咽弓和腭舌弓、舌根、咽肌及咽黏膜。打鼾可使睡眠呼吸反复暂停，影响人们的睡眠状态，且容易造成大脑血液缺氧，诱发各种心脑血管疾病。用户越来越重视打鼾对于睡眠质量的影响，希望在无意识打鼾状态下被及时提醒、干预，养成良好的睡眠习惯。现有技术预防用户打鼾主要通过可穿戴智能设备例如止鼾器、智能手机等，其中，止鼾器可以有效防止用户打鼾，但是需要佩戴在用户鼻子处，容易造成用户鼻子不舒服且可能对用户鼻子造成潜在的危害，而通过智能手机检测用户打鼾和防止不仅处理的数据更大，而且容易造成检测不准确，达不到用户在轻微打鼾的状态下进行提醒的效果。例如公开号为CN103251388A的专利提供了一种基于智能手机平台的打鼾监测和防治方法及系统，包括鼾声信号的分析模块、即时干预模块和信息反馈模块。监测和防治方法为：1)建立重度鼾声信号和轻度鼾声信号库，对鼾声信号分别进行预处理提取特征向量，训练重和轻度GMM模板；2)在手机客户端实时录入用户的鼾声信号进行处理，在特定时间窗内对处理完后的鼾声信号进行实时四维特征向量序列提取；3)将实时四维特征向量序列分别与轻度和重度两类鼾声GMM模板进行匹配，似然度最大的类作为识别结果；4)若打鼾程度判定为严重，计算当前时间窗内的最大鼾声间隔时间；5)若最大鼾声间隔超过10S，采用外界刺激制止用户打鼾。该专利技术能够即时进行外界干预，有效制止用户打鼾。但是，通过智能手机检测用户的鼾声需要处理的数据相对复杂，且对于用户轻微鼾声不容易进行判断，当用户忘记携带手机无法对打鼾进行检测和预防。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法及系统，可以精确判定用户的打鼾状态，借助智能枕头提醒用户改变睡姿，缓解干预用户的打鼾行为。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，包括步骤：S1、判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；S2、根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；S3、判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。优选的，步骤S1之前还包括步骤：通过传感器获取人体声源，其中，所述传感器可设于所述智能枕头上或其它可穿戴设备上；测量所述人体声源的声波并判断所述声波的波形是否达到预设状态，若是，则所述人体声源具有打鼾特征。优选的，所述发送提醒信号干扰用户的打鼾状态包括步骤：通过发送电磁波信号或震动所述智能枕头干扰用户的打鼾状态。优选的，还包括步骤：判断预设范围内是否有其它智能枕头，若是，则通过各个智能枕头的传感器采集打鼾特征的人体声源并根据声音分贝大小进行排序；通过所述传感器判断所述智能枕头采集的声音分贝大小是否大于其它智能枕头采集的声音分贝大小，若是，则所述人体声源来自所述智能枕头并进入步骤S3。优选的，所述判断预设范围内是否有其它枕头包括步骤：通过所述传感器判断所述智能枕头和其它智能枕头之间的距离是否小于第二阈值，若是，则所述智能枕头预设范围内有其它智能枕头。相应的，还提供一种基于智能枕头的打鼾检测及干预系统，包括：判断定位模块，用于判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；获取分贝模块，用于根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；判断提醒模块，用于判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。优选的，还包括：传感器，用于获取人体声源，其中，所述传感器可设于所述智能枕头上或其它可穿戴设备上；测量模块，用于测量所述人体声源的声波并判断所述声波的波形是否达到预设状态，若是，则所述人体声源具有打鼾特征。优选的，判断提醒模块包括：电磁波提醒单元，用于通过发送电磁波信号干扰用户的打鼾状态；震动单元，用于通过震动所述智能枕头干扰用户的打鼾状态。优选的，还包括：判断采集模块，用于判断预设范围内是否有其它智能枕头，若是，则通过各个智能枕头的传感器采集打鼾特征的人体声源并根据声音分贝大小进行排序；判断执行模块，用于通过所述传感器判断所述智能枕头采集的声音分贝大小是否大于其它智能枕头采集的声音分贝大小，若是，则所述人体声源来自所述智能枕头并进入步骤S3。优选的，所述判断采集模块包括：判断单元，用于通过所述传感器判断所述智能枕头和其它智能枕头之间的距离是否小于第二阈值，若是，则所述智能枕头预设范围内有其它智能枕头。与现有技术相比，本专利技术可以精确判定用户的打鼾状态，借助智能枕头提醒用户改变睡姿，缓解干预用户的打鼾行为，且可以实现多用户同床时进行打鼾检测及干预。附图说明图1为实施例一提供的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法流程图；图2为实施例一提供的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预系统结构图；图3为实施例二提供的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法流程图；图4为实施例二提供的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预系统结构图。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。实施例一本实施例提供一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，如图1所示，包括步骤：S11、判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；S12、根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；S13、判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。现有技术预防用户打鼾主要通过可穿戴智能设备例如止鼾器、智能手机等，其中，止鼾器可以有效防止用户打鼾，但是需要佩戴在用户鼻子处，容易造成用户鼻子不舒服且可能对用户鼻子造成潜在的危害，而通过智能手机检测用户打鼾和防止不仅处理的数据更大，而且容易造成检测不准确，达不到用户在轻微打鼾的状态下进行提醒的效果。本实施例通旨在用户睡觉时为用户提供一款可以助于用户预防打鼾的智能枕头设备，该智能枕头设备能获取该发声源的声音的分贝大小，当声音的分贝超出一定阈值时，判定用户处于打鼾状态，此时智能枕头发出提醒信号，提醒睡眠中的用户翻身到有利的姿势继续睡眠，从此达到缓解干预打鼾，以达到用户优质的睡眠需求，解决打鼾带来的身体危害。步骤S11用户枕在智能枕头上进行睡眠时会发出呼吸声或者打鼾声，而轻微的打鼾声很容易被误认为是呼吸声，现有技术中通常对轻微的打鼾声没有准确的判断，因而也达不到预防用户打鼾的效果，本实施例通过智能枕头判断是否接收打鼾特征的人体声源，在本实施例中，打鼾特征是检测用户持续发出声源过程中形成的波形判断出来的，通过检测是否接收具备打鼾特征的人体声源可减少后续判断用户是否打鼾的数据计算，得到的结果也会更加准确，如果接收到具有打鼾特征的人体声源，则对该人体声源进行定位，优选的，步骤S11之前还包括步骤：通过传感器获取人体声源，其中，所述传感器可设于所述智能枕头上或其它可穿戴设备上；测量所述人体声源的声波并判断所述声波的波形是否达到预设状态，若是，则所述人体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，包括步骤：S1、判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；S2、根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；S3、判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，包括步骤：S1、判断是否接收打鼾特征的人体声源，若是，则对所述人体声源进行定位；S2、根据所述定位信息获取所述人体声源的声音分贝大小；S3、判断所述声音分贝大小是否达到第一阈值，若是，则发送提醒信号干扰用户的打鼾状态。2.如权利要求1所述的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，步骤S1之前还包括步骤：通过传感器获取人体声源，其中，所述传感器可设于所述智能枕头上或其它可穿戴设备上；测量所述人体声源的声波并判断所述声波的波形是否达到预设状态，若是，则所述人体声源具有打鼾特征。3.如权利要求1所述的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，所述发送提醒信号干扰用户的打鼾状态包括步骤：通过发送电磁波信号或震动所述智能枕头干扰用户的打鼾状态。4.如权利要求1所述的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，还包括步骤：判断预设范围内是否有其它智能枕头，若是，则通过各个智能枕头的传感器采集打鼾特征的人体声源并根据声音分贝大小进行排序；通过所述传感器判断所述智能枕头采集的声音分贝大小是否大于其它智能枕头采集的声音分贝大小，若是，则所述人体声源来自所述智能枕头并进入步骤S3。5.如权利要求4所述的一种基于智能枕头的打鼾检测及干预方法，其特征在于，所述判断预设范围内是否有其它枕头包括步骤：通过所述传感器判断所述智能枕头和其它智能枕头之间的距离是否小于第二阈值，若是，则所述智能枕头预设范围内有其它智能枕头。6.一种基于智能枕头的打鼾检测及干预系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：张争艳，
申请(专利权)人：四川斐讯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51