光环境中入睡检判系统及被照平面照度检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了光环境中入睡检判系统及被照平面照度检测装置，所述系统包括光色识别单元、入睡识别单元、可调光灯组、用户接口单元和控制单元；控制单元以阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值等光色参数作为输入量，以经数据融合与拟合得出的用户眼睛开度、闭眼持续时长、心率、体动频率、体温等的变化率这几个体征参数作为输出量，建立动态递归Elman神经网络，用来表征环境光照条件与用户入睡效率之间的映射关系；基于各种光环境下采集的样本对神经网络进行离线训练，训练后的网络用来在线对现场光照条件下用户入睡效率各相关参数进行预测，从而进行光环境对入睡的影响进行评价，并为潜在的高入睡效率光环境的搜索与推荐提供依据。

Sleep Detection System in Light Environment and Illumination Detection Device of Illuminated Plane

【技术实现步骤摘要】
光环境中入睡检判系统及被照平面照度检测装置
本专利技术涉及智能照明与睡眠辅助领域，具体涉及一种光环境中入睡检判系统及被照平面照度检测装置。
技术介绍
科学家通过直接测量视交叉上核神经细胞在体内和体外的电生理活动，发现人体的视交叉上核神经核团(SCN)的电生理活动是以24小时为周期的日节律活动，由此确定了它就是我们大脑中的主控时钟，即生物钟的振荡器。SCN细胞主要是受转录——翻译机制调控的，哪怕将这些细胞从大脑中分离出来，该调控机制同样有效。人体各种生理活动都受到生物钟节律的影响，其中就包括睡眠。针对睡眠状态，目前睡眠监测金标准是多导睡眠图(PSG)，它主要利用脑电信号，还辅以心电、肌电、体位、体表温、声音甚至视频监控等来判断睡眠状态。然而PSG测量无法由被试自己完成，所以更多被用于临床上诊断睡眠障碍。在SCN细胞的作用机制中，光照刺激非常重要，光信号是通过含黑色素视蛋白的视网膜神经节细胞接受的。灯光在入睡后对人体睡眠影响较小且一般都是熄灯睡觉。因此，对于灯光对睡眠的影响，主要在从准备睡觉到入睡阶段的检测。对于入睡检测，由于PSG过于复杂，现有技术方案多基于对身体活动的观察，即当用户的身体运动或活动降低到特定水平之下时认为其入睡了。如申请号为2016102048358的中国专利，采用播放音视频后检测用户动作反馈来对入睡检测检测，这种方法将对用户造成人为干扰。在光照与入睡关联方面，虽已有一些指导性的理论，如蓝光使人警醒而昏黄的灯光使人犯困等，但还没有相关的针对不同个体的具体研究方案。入睡前的可用的照明条件组合不可枚举，为了获得对人体入睡有利的光照条件，先要知道，特定个体在不同照明环境下将表现出什么样的入睡过渡过程？为此，需要一种光环境中入睡检判系统，来揭示光照条件对个体入睡的刺激影响并对其在具体光照环境中可能的入睡表现进行预测。
技术实现思路
本专利技术的目的是对特定用户在不同光环境下的入睡过程进行检测，建立光照条件到入睡效率有关因素之间的映射关系，从而为入睡引导亦或克服睡意提供照明控制的依据。人体何时入睡？这难以通过一个精确的时间值进行判定。相对而言，睡前阶段与入睡相关的几种人体特征，更容易通过检测系统客观地获取，如眼睛开度及其变化率、眨眼时的闭眼持续时间长度、心率及其变化率、体动状态等。为了向搜索有助于入睡的照明控制提供决策依据，需要辨识并表达光照条件与上述入睡相关人体特征之间的映射关系。通过研究分析，发现人体入睡过程中相邻时间周期内人体特征之间有着密切相关性。为此，本专利技术基于动态递归Elman神经网络，对光照条件与入睡效率因素之间的复杂非线性映射关系进行建模，其中光照条件包括阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值，入睡效率因素则通过用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率5个参数来表征。为了解决现有技术中入睡或睡眠只能通过复杂、庞大的医用系统进行检测的问题，本专利技术通过便携式的传感器来进行人体特征的采样，并用眼睛开度及其变化率、眨眼时的闭眼持续时间长度、心率及其变化率、体动状态等几种特征对入睡效率进行评估。基于体征传感数据，要进行入睡效率评估，存在以下几个问题。首先，所采样的体征数据中，前面一段可能是平缓无显著变化或者变化小于一定范围，后面从某个时间点如人体困意来临时才开始变化；那么，这个时间点如何判断？该时间点前面一段是否能作为有效数据样本？其次，即使后面体征开始变化，如眼睛开度变小或闭眼时长增加，但每次的变化量或变化率本身是变化的，如负指数函数的变化率或一阶导随自变量增大而逐渐越小。为此，难以用体征数据序列的一阶导来定义入睡效率。基于上述两个问题，所定义的入睡效率要能反应入睡阶段转折点不确定、变化率又不恒定的体征数据序列的总体趋势，并用量化的形式来表达。本专利技术的技术解决方案是，提供一种以下结构的光环境中入睡检判系统，包括：采集并识别阅读面光的照度、色温和颜色等光色参数的光色识别单元，采集并识别用户眼睛开度值及其变化率、闭眼持续时长及其变化率、心率及其变化率、体动频率及其变化率、体温及其变化率等体征参数的入睡识别单元，采集并识别用户身份的身份识别单元，键入参数和发起操作的用户接口单元，具有可调节光属性的灯组，分别与所述光色识别单元、入睡识别单元、身份识别单元、用户接口单元和灯组均相连的控制单元，所述控制单元包括处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储器、第一连接阵、第二连接阵和输出模块，并且其被配置为：处理模块通过输入接口模块从光色识别单元、入睡识别单元读取光色参数、体征参数，所述神经网络为动态递归Elman神经网络，其输入层分别从处理模块接收阅读面光的照度、色温、颜色xyz色坐标值共5个光色参数，输出层的输出量分别通过第一连接阵和第二连接阵传输至迭代学习模块和处理模块，所述输出层的输出量包括用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率共5个体征参数，通过输出模块向灯组发出调光信号，针对特定用户在不同的光环境中基于光色识别单元和入睡识别单元获取神经网络的训练样本集，用训练样本离线训练所述神经网络时，迭代学习模块根据处理模块和神经网络分别通过第一连接阵输入的体征参数实际值和网络输出值，调整神经网络的连接权值；在线预测时，断开第一连接阵而闭合第二连接阵，经训练的神经网络基于当前阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值，对用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率进行预测并将结果通过输出模块输出。作为优选，所述光色识别单元包括置于旋转平台上的光色获取模块以及光色判断模块，所述光色获取模块中的光色传感器依次通过俯仰板、横滚板和第一连接件连接于在入睡场景中置于用户附近的支架上，所述俯仰板通过俯仰转轴连接于横滚板上，所述横滚板通过横滚转轴连接于第一连接件上，所述第一连接件固定在所述支架上，所述横滚转轴还通过第二连接件为俯仰转轴提供电连接通道，所述光色识别单元被配置为：在不同的光环境中，分别旋转俯仰转轴、横滚转轴来改变光色传感器表面的朝向，对照射光进行采样后由光色判断模块计算出该朝向面的照度、色温、颜色xyz色坐标值等光色参数值，记录每个朝向对应的俯仰角α、横滚角β并建立α和β组合到各光色参数值的映射表，对于一具体朝向，若其对应的俯仰角和横滚角的组合不在映射表中，则基于所述映射表通过角度组合空间中距离加权的插值计算获取其对应的光色参数值。作为优选，所述入睡识别单元包括图像采集模块、可佩带模块和入睡判断模块，所述入睡判断模块中的图像处理部对用户眼睛开度进行持续检测，心率计算部、体动频率计算部及体温计算部则基于可佩带模块获取的人体传感信号分别计算出心率、体动频率及体温，入睡判断模块中的数据融合处理部，对图像处理部、心率计算部、体动频率计算部及体温计算部输出的体征参数进行数据融合，消除数据集中不一致的部分，所图像采集模块采用深度相机，所述入睡识别单元还被配置为：根据图像处理部的处理结果，转动支撑所述相机的云台，使相机对准用户脸部。作为优选，所述入睡识别单元采用的相机安装在入睡场景中置于用户附近的支架上，支架底部有底座，所述用户接口单元中包括有对当前疲倦程度进行指示的按键，所述神经网络增加一个疲倦指数输入参数，所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.光环境中入睡检判系统，其包括：采集并识别阅读面光的照度、色温和颜色等光色参数的光色识别单元，采集并识别用户眼睛开度值及其变化率、闭眼持续时长及其变化率、心率及其变化率、体动频率及其变化率、体温及其变化率等体征参数的入睡识别单元，采集并识别用户身份的身份识别单元，键入参数和发起操作的用户接口单元，具有可调节光属性的灯组，分别与所述光色识别单元、入睡识别单元、身份识别单元、用户接口单元和灯组均相连的控制单元，所述控制单元包括处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储器、第一连接阵、第二连接阵和输出模块，并且其被配置为：处理模块通过输入接口模块从光色识别单元、入睡识别单元读取光色参数、体征参数，所述神经网络为动态递归Elman神经网络，其输入层分别从处理模块接收阅读面光的照度、色温、颜色xyz色坐标值共5个光色参数，输出层的输出量分别通过第一连接阵和第二连接阵传输至迭代学习模块和处理模块，所述输出层的输出量包括用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率共5个体征参数，通过输出模块向灯组发出调光信号，针对特定用户在不同的光环境中基于光色识别单元和入睡识别单元获取神经网络的训练样本集，用训练样本离线训练所述神经网络时，迭代学习模块根据处理模块和神经网络分别通过第一连接阵输入的体征参数实际值和网络输出值，调整神经网络的连接权值；在线预测时，断开第一连接阵而闭合第二连接阵，经训练的神经网络基于当前阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值，对用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率进行预测并将结果通过输出模块输出。...

【技术特征摘要】
1.光环境中入睡检判系统，其包括：采集并识别阅读面光的照度、色温和颜色等光色参数的光色识别单元，采集并识别用户眼睛开度值及其变化率、闭眼持续时长及其变化率、心率及其变化率、体动频率及其变化率、体温及其变化率等体征参数的入睡识别单元，采集并识别用户身份的身份识别单元，键入参数和发起操作的用户接口单元，具有可调节光属性的灯组，分别与所述光色识别单元、入睡识别单元、身份识别单元、用户接口单元和灯组均相连的控制单元，所述控制单元包括处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储器、第一连接阵、第二连接阵和输出模块，并且其被配置为：处理模块通过输入接口模块从光色识别单元、入睡识别单元读取光色参数、体征参数，所述神经网络为动态递归Elman神经网络，其输入层分别从处理模块接收阅读面光的照度、色温、颜色xyz色坐标值共5个光色参数，输出层的输出量分别通过第一连接阵和第二连接阵传输至迭代学习模块和处理模块，所述输出层的输出量包括用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率共5个体征参数，通过输出模块向灯组发出调光信号，针对特定用户在不同的光环境中基于光色识别单元和入睡识别单元获取神经网络的训练样本集，用训练样本离线训练所述神经网络时，迭代学习模块根据处理模块和神经网络分别通过第一连接阵输入的体征参数实际值和网络输出值，调整神经网络的连接权值；在线预测时，断开第一连接阵而闭合第二连接阵，经训练的神经网络基于当前阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值，对用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率进行预测并将结果通过输出模块输出。2.根据权利要求1所述的光环境中入睡检判系统，其特征在于：所述光色识别单元包括置于旋转平台上的光色获取模块以及光色判断模块，所述光色获取模块中的光色传感器依次通过俯仰板、横滚板和第一连接件连接于在入睡场景中置于用户附近的支架上，所述俯仰板通过俯仰转轴连接于横滚板上，所述横滚板通过横滚转轴连接于第一连接件上，所述第一连接件固定在所述支架上，所述横滚转轴还通过第二连接件为俯仰转轴提供电连接通道，所述光色识别单元被配置为：在不同的光环境中，分别旋转俯仰转轴、横滚转轴来改变光色传感器表面的朝向，对照射光进行采样后由光色判断模块计算出该朝向面的照度、色温、颜色xyz色坐标值等光色参数值，记录每个朝向对应的俯仰角α、横滚角β并建立α和β组合到各光色参数值的映射表，对于一具体朝向，若其对应的俯仰角和横滚角的组合不在映射表中，则基于所述映射表通过角度组合空间中距离加权的插值计算获取其对应的光色参数值。3.根据权利要求1所述的光环境中入睡检判系统，其特征在于：所述入睡识别单元包括图像采集模块、可佩带模块和入睡判断模块，所述入睡判断模块中的图像处理部对用户眼睛开度进行持续检测，心率计算部、体动频率计算部及体温计算部则基于可佩带模块获取的人体传感信号分别计算出心率、体动频率及体温，入睡判断模块中的数据融合处理部，对图像处理部、心率计算部、体动频率计算部及体温计算部输出的体征参数进行数据融合，消除数据集中不一致的部分，所图像采集模块采用深度相机，所述入睡识别单元还被配置为：根据图像处理部的处理结果，转动支撑所述相机的云台，使相机对准用户脸部。4.根据权利要求1所述的光环境中入睡检判系统，其特征在于：所述入睡识别单元采用的相机安装在入睡场景中置于用户附近的支架上，支架底部有底座，所述用户接口单元中包括有对当前疲倦程度进行指示的按键，所述神经网络增加一个疲倦指数输入参数，所述用户接口单元中还包括一个取消采样按键，所述控制单元在检测到此按键被按下后，暂停数据采样和样本记录。5.根据权利要求1～4任何一项所述的光环境中入睡检判系统，其特征在于，所述神经网络的模型为：xck(t)＝xk(t-mod(k,q)-1)，其中，mod为求余函数，f()函数取为sigmoid函数；xck(t)为承接层输出，xj(t)为隐含层输出，ui(t-1)和y...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹细勇，张维特，王育红，胡晓静，李晓艳，
申请(专利权)人：中国计量大学上虞高等研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33