睡眠体动的识别方法、睡眠质量评估方法及智能穿戴设备技术

本发明专利技术的一种睡眠体动的识别方法，包括步骤：通过加速传感器采集用户睡眠过程中的多种身体动作中的三维加速度数据并对其进行数据处理，建立正常速度下的多种标准模型；采集用户的新的睡眠动作，生成用户睡眠动作的测试模板；通过DTW算法确定用户睡眠过程中身体的动作；并通过用户的身体动作获取用户身体活动频率；通过将用户身体活动频率和用户的主观标准进行结合对用户睡眠情况进行分析评定。一种基于睡眠体动识别方法或睡眠质量评估方法的智能穿戴设备。帮助用户统计睡眠时间及身体的活动规律，以便更好的了解自己的体内生物钟，敦促用户养成更好的睡眠习惯，了解和把握睡眠过程中的翻身或活动的节奏，关注身体健康，提高自身的睡眠结果。

【技术实现步骤摘要】
睡眠体动的识别方法、睡眠质量评估方法及智能穿戴设备
本专利技术涉及通信
，特别是涉及一种睡眠体动的识别方法、睡眠质量评估方法及智能穿戴设备。
技术介绍
智能手环是一款穿戴式智能设备。用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、心率、血压血样等数据，并将这些数据与智能手机、平板电脑等同步，起到通过数据指导健康生活的作用。由于智能穿戴设备发展迅速，而且简单实用的智能手环更是市场追捧的热点。生活中，很多人以为睡觉时身体动作少才睡得香，其实正常人每晚睡觉大约会翻身20次左右。翻身虽为无意识运动，但能提高睡眠结果，促进身体健康。如果身体与寝具一直以同一面接触，即，睡眠过程中长时间不动或者睡眠静止时间过长，这一面的皮肤就会聚集热量，由于紧贴寝具而导致皮肤无法正常排汗，不能很好的调节体温，导致皮肤温度升高，影响睡眠的深度，使你进入浅睡状态。睡时翻身可避免一面皮肤温度过高，消除不舒服的感觉，帮你维持深度睡眠状态。一直以同一姿势睡觉的话，身体对床垫施加了压力，而由体重产生的压力及重力会导致血液及体液循环不畅，特别是后背和臀部等易产生重力的部位。翻身则有助于改善血液及体液的循环，也可以调整血液的不均衡状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种睡眠体动的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S11.标准模型建立：通过加速传感器采集用户睡眠过程中的多种身体动作中的三维加速度数据并对其进行数据处理，建立正常速度下的多种标准模型，并将多种标准模型作为参考模板序列，存入样本库；S12.用户睡眠动作获取：通过加速传感器采集用户的新的睡眠动作中的三维加速度数据并对其进行数据处理，生成用户睡眠动作的测试模板；S13.动作识别：从测试模板中截取测试样本序列，通过DTW算法将测试样本序列与预先建立的样本库中的参考模板序列一一进行比较匹配，计算测试样本序列与各参考模板序列之间的归整路径距离，并确定最短规整路径距离，从而识别出用户睡眠过程中身体的动...

【技术特征摘要】
1.一种睡眠体动的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S11.标准模型建立：通过加速传感器采集用户睡眠过程中的多种身体动作中的三维加速度数据并对其进行数据处理，建立正常速度下的多种标准模型，并将多种标准模型作为参考模板序列，存入样本库；S12.用户睡眠动作获取：通过加速传感器采集用户的新的睡眠动作中的三维加速度数据并对其进行数据处理，生成用户睡眠动作的测试模板；S13.动作识别：从测试模板中截取测试样本序列，通过DTW算法将测试样本序列与预先建立的样本库中的参考模板序列一一进行比较匹配，计算测试样本序列与各参考模板序列之间的归整路径距离，并确定最短规整路径距离，从而识别出用户睡眠过程中身体的动作。2.根据权利要求1所述的睡眠体动的识别方法，其特征在于，所述数据处理包括：将三维加速度数据合成一维的合加速度数据并将其转换为加速度信号；通过滑动均值滤波法对加速度信号进行低通滤波处理。3.根据权利要求1所述的睡眠体动的识别方法，其特征在于，步骤S13中将测试样本序列与参考模板序列进行比较匹配包括：测试样本序列截取：通过端点算法从测试模板中获取有效动作的起始时间和结束时间，得到用户身体活动的测试样本序列；动作匹配：通过DTW算法将测试样本序列的时间轴进行时间调整，使测试样本序列的时间轴与参考模板序列的时间轴相对应。4.根据权利要求3所述的睡眠体动的识别方法，其特征在于，步骤S13中归整路径距离的计算包括：a.构造一个矩阵网格：选取参考模板序列，将测试样本序列的时间轴非线性映射到当前参考模板序列的时间轴，形成二维直角坐标；将二维直角坐标系中的横轴上标出的点和纵轴上标出的点的整数坐标画出若干纵横线形成一个矩阵网格；b.路径搜索：搜索路径从坐标（1，1）出发，搜索所有能达到当前格点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小艳，邬志强，黄伟烈，钟晨，
申请(专利权)人：惠州市德赛工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44