一种智能家居睡眠调节方法及系统技术方案

本领域涉及智能家居技术领域，具体涉及一种智能家居睡眠调整方法及系统。预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；采集用户身体信息数据；对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。不仅能够监测和统计睡眠数据，而且能够主动智能的提供或改善睡眠环境，达到改善睡眠的目的。同时能够根据用户的身体状态适时调节，使用户在清醒状态能舒适的呆在床上，在入睡时，能快速进入睡眠，并进入深度睡眠，优化用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种智能家居睡眠调节方法及系统
本领域涉及智能家居
，具体涉及一种智能家居睡眠调节方法及系统。
技术介绍
智能家居是以住宅为平台，兼备智能建筑、网络通信、信息家电、灯具自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境。智能家居控制系统正从现行的第二代智能家居控制系统向第三代智能家居控制系统转化。第二代智能家居控制系统严格意义上并不能称为系统，是一系列单一功能设备的集合，比如：可视对讲、自动窗帘、自动晾衣等，这些都是单一设备，相互之间没有形成通信和联网。第三代智能家居控制系统在第二代智能家居控制系统的基础上，试图把这些第二代智能家居控制系统的单一系统进行集成，并建立以家庭服务器为核心的一体化智能家居控制系统。在网络信息化时代，人们的生活，工作压力越来越大，同时人们对睡眠健康的要求越来越高，单单依靠一张床就已经不能满足睡眠的要求了。通过运用信息化的管理技术，对于睡眠相关的环境参数进行监测，比如现有的智能枕头，内设有脑电波监测装置，该装置只能针对用户是否进入睡眠状态或是否处于失眠状态进行监测，并将监测结果进行统计分析，为用户提供大数据分析结果，但这种设备仅仅只能起到监测的作用，不能针对用户的睡眠起到改善或帮助作用，无法主动智能的提供或改善睡眠环境，达到改善睡眠的目的，用户体验不佳。
技术实现思路
为解决现有技术中的智能家居只能起到监测和统计睡眠数据，而无法主动智能的提供或改善睡眠环境，达到改善睡眠的目的，用户体验不佳的问题，本专利技术提供了一种智能家居睡眠调节方法及系统。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例采用如下技术方案：一方面，本专利技术实施例提供了一种智能家居睡眠调节方法，应用于控制终端，所述方法包括：预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；采集用户身体信息数据；对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。进一步的，根据用户的主动控制和/或根据判断的用户身体状态的结果对智能家居设备的运行模式进行调节。进一步的，所述身体状态包括清醒状态、入睡状态、睡眠状态、起床状态中的一种或者多种。进一步的，训练学习算法模型对用户的身体状态进行判断。进一步的，所述学习算法模型为基于神经网络算法的学习算法模型。进一步的，身体信息数据参数化处理后作为学习算法模型的输入。进一步的，对学习算法模型无法识别的身体信息数据不进行处理。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种智能家居睡眠调整系统，所述系统包括智能家居设备、采集装置和控制终端，所述控制终端包括设置模块、数据处理模块，判断模块，参数调节模块，所述采集装置，用于采集用户身体信息数据，并将身体信息数据发送至控制终端；设置模块，用于设置用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；数据处理模块，用于对身体信息数据进行处理；判断模块，用于根据身体信息数据判断用户的身体状态；参数调节模块，用于根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。进一步的，所述控制终端还包括语音识别模块，用于获取用户语音指令。进一步的，所述采集装置包括单独和/或集成于智能家居设备上的采集器。进一步的，所述采集器包括摄像头、麦克风、热红外成像仪中的一种或者多种。进一步的，所述智能家居设备包括智能空调，加湿器、门窗控制器、电动窗帘、电暖器、床头灯、睡眠手环、睡眠枕头、睡眠床单中的一种或者多种。本专利技术的一种智能家居睡眠调整方法及系统具有以下有益效果：预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；采集用户身体信息数据；对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。不仅能够监测和统计睡眠数据，而且能够主动智能的提供或改善睡眠环境，达到改善睡眠的目的。同时能够根据用户的身体状态适时调节，使用户在清醒状态能舒适的呆在床上，在入睡时，能快速进入睡眠，并进入深度睡眠，优化用户体验。附图说明图1为本专利技术实施例中一种智能家居睡眠调节方法的流程图；图2为本专利技术实施例中一种智能家居睡眠调节系统的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。本专利技术实施例公开了一种智能家居睡眠调节方法，应用于控制终端，该方法的流程图如图1所示，包括：S1：预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；在控制终端预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；所述身体状态包括清醒状态、入睡状态、睡眠状态、起床状态中的一种或者多种；比如，预设身体状态为清醒状态时，对应的控制终端控制智能电灯、智能空调、智能加湿器等智能家具设备的运行参数；S2：采集用户身体信息数据；比如，控制终端采集摄像头、麦克风等设备获取的用户肢体动作、脸部表情、语音信息等身体信息数据，采集不同的睡眠数据采集装置获取的用户的心率、血压、呼吸频率、体温等身体信息数据；S3：对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；智能终端对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；身体信息数据参数化处理后作为学习算法模型的输入；对学习算法模型无法识别的身体信息数据不进行处理；智能终端通过训练学习算法模型对用户的身体状态进行判断；所述学习算法模型为基于神经网络算法的学习算法模型；比如，将采集的用户肢体动作、脸部表情、语音信息、心率、血压、呼吸频率和体温等身体信息数据进行参数化预处理，作为神经网络输入层的数据输入。输入后，将其转换成输入向量、输入参数矩阵或者向量图，得到输入数据集和数据分布，以此作为神经网络算法函数集的数据输入。预处理时，对身体信息数据进行归一化处理，使得身体信息数据符合神经网络的感知机和神经单元输入要求；对于无法识别或者没有达到神经网络系统唤醒条件的身体信息数据，不进行分析处理；S4：根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节；控制终端通过对算法不断的训练分析，会根据用户不同的身体状况以及最近的身体状况，对智能家居设备的运行模式进行调节，按照预先设置的用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式进行调节，当用户身体状态发生变化时，控制终端控制对应的智能家居设备的运行模式进行调节。具体实施例一根据图2所述，本专利技术实施例公开了一种智能家居睡眠调节系统，包括智能家居设备1、采集装置2和控制终端3，智能家居设备1，用于根据控制终端3调节各个家居设备的运行模式，智能家居设备1包括智能空调，加湿器、门窗控制器、电动窗帘、电暖器、床头灯、睡眠手环、睡眠枕头、睡眠床单中的一种或者多种；采集装置2，用于采集用户身体信息数据，并将身体信息数据发送至控制终端3，采集装置2包括单独和/或集成于智能家居设备1上的采集器，采集器包括摄像头、麦克风、热红外成像仪中的一种或者多种；控制终端3包括设置模块31，数据处理模块32，判断模块33，参数调节模块34，语音识别模块35；设置模块31，用于设置用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备1的运行模式；数据处理模块32，用于对身体信息数据进行处理；判断模块33，用于根据身体信息数据判断用户的身体状态；参数调节模块34，用于根据用户的身体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于，应用于控制终端，所述方法包括：预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；采集用户身体信息数据；对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。

【技术特征摘要】
1.一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于，应用于控制终端，所述方法包括：预设用户的身体状态和与身体状态对应的智能家居设备的运行模式；采集用户身体信息数据；对身体信息数据进行处理，判断用户的身体状态；根据用户的身体状态对智能家居设备的运行模式进行调节。2.根据权利要求1所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：根据用户的主动控制和/或根据判断的用户身体状态的结果对智能家居设备的运行模式进行调节。3.根据权利要求1所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：所述身体状态包括清醒状态、入睡状态、睡眠状态、起床状态中的一种或者多种。4.根据权利要求1所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：训练学习算法模型对用户的身体状态进行判断。5.根据权利要求4所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：所述学习算法模型为基于神经网络算法的学习算法模型。6.根据权利要求4或5所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：身体信息数据参数化处理后作为学习算法模型的输入。7.根据权利要求6所述的一种智能家居睡眠调节方法，其特征在于：对学习算法模型无法识别的身体信息数据不进行处理。8.一种智能家居睡...

【专利技术属性】
技术研发人员：董明珠，谭建明，李绍斌，宋德超，陈道远，张强，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44