用于监测睡眠的方法及装置、家电设备

技术领域

本申请涉及智能家电技术领域，例如涉及一种用于监测睡眠的方法及装置、家电设备。

背景技术

目前，空调器存在一种空调器控制方法，该方法包括：获取空调器所作用空间内用户的运动幅度，运动幅度由雷达传感器检测得到，运动幅度的检测在一段时间内，一段时间内包括多个检测周期，得到多个检测的空调器与用户的距离，通过前后检测周期检测的距离，计算运动幅度；根据运动幅度判断用户是否进入睡眠状态；根据运动幅度判断用户是否进入睡眠状态的步骤包括：在运动幅度小于预设运动幅度时，控制雷达传感器再次检测空调器所作用空间内用户的运动幅度；在再次检测的运动幅度小于预设运动幅度时，判定用户进入睡眠状态；获取空调器所作用空间内用户的运动幅度，运动幅度由雷达传感器检测得到的步骤之后，还包括：获取空调器所作用空间内用户的呼吸频率，呼吸频率由雷达传感器检测得到；根据呼吸频率和运动幅度判断用户是否进入睡眠状态；根据呼吸频率和运动幅度判断用户是否进入睡眠状态的步骤包括：通过呼吸频率检测到用户的类型，通过用户类型对应来判断用户是否与其对应进入睡眠时的呼吸频率对应，如果对应，且运动幅度小于预设运动幅度，则判断用户进入睡眠。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：

通过实时或定时通过雷达传感器获取用户的运动幅度变化率，并根据运动幅度变化率确定所述用户的睡眠阶段的技术方案。需要检测空调器与用户的距离，并通过该距离计算运动幅度，过程过于繁琐，实用性低。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于监测睡眠的方法及装置、家电设备，以简化监测用户睡眠状态的步骤，提高了实用性。

在一些实施例中，所述方法应用于一种家电设备，家电设备设置有毫米波雷达；所述方法包括：

在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号；

对检测信号进行处理，获得用户在当前周期内的运动强度指数和运动状态指数；

根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态。

在一些实施例中，所述装置包括：

处理器和存储有程序指令的存储器处理器被配置为在执行程序指令时，执行上述的用于监测睡眠的方法。

在一些实施例中，所述空调器包括：

设置于空调器上的毫米波雷达和上述的用于监测睡眠的装置。

本公开实施例提供的用于监测睡眠的方法及装置、家电设备，可以实现以下技术效果：

在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号，并对该信号进行处理，获得用户的运动强度指数和运动状态指数，以确定用户的睡眠状态。仅仅需要根据雷达获取的检测信号进行数据分析，即可判断用户当前的睡眠状态，过程简单，实用性高。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一个用于监测睡眠的方法的示意图；

图2是本公开实施例提供的另一个用于监测睡眠的方法的示意图；

图3是本公开实施例提供的另一个用于监测睡眠的方法的示意图；

图4是本公开实施例提供的另一个用于监测睡眠的方法的示意图；

图5是本公开实施例提供的一个用于监测睡眠的装置的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。

术语“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。

结合图1所示，本公开实施例提供一种用于监测睡眠的方法，应用于设置有毫米波雷达的家电设备，包括：

S01，家电设备在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号。

S02，家电设备对检测信号进行处理，获得用户在当前周期内的运动强度指数和运动状态指数。

S03，家电设备根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态。

采用本公开实施例提供的用于监测睡眠的方法，在当前周期内，家电设备获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号，并对该信号进行处理，获得用户的运动强度指数和运动状态指数。家电设备通过对毫米波雷达的检测信号进行数据处理，所得到的运动强度指数以及运动状态指数能够反应当前周期毫米波雷达所检测的用户的活动情况。接着，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定用户的睡眠状态。仅仅需要根据雷达获取的检测信号进行数据分析，即可判断用户当前的睡眠状态，而不需要复杂的计算步骤，过程简单，实用性高。

可选地，第一时长T1＝k×T，k为大于1的整数，T为每一周期的时长。这样，对毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号进行处理，该时长的数据信号更能客观反应用户的身体活动情况，避免获取的检测信号过短导致对用户的身体活动情况的误判。

可选地，T1包括当前周期的时长T和前一周期的时长T。这样，该时段的检测信号才能够更准确的反应当前周期的用户的身体活动情况。避免获取的检测信号过远，导致对用户睡眠状态误判的情况。

可选地，家电设备对检测信号进行处理，包括：家电设备对检测信号进行数据清洗，保留高电平持续第二时长t2以上的数据作为目标数据；家电设备对目标数据进行特征提取，得到用户在当前周期的运动强度和运动状态；家电设备根据第一对应关系，确定与运动强度对应的运动强度指数；家电设备根据第二对应关系，确定与运动状态对应的运动状态指数。

这样，家电设备对检测信号进行数据清洗，保留高电平持续第二时长t2以上的数据作为目标数据，家电设备对目标数据进行特征提取。通过数据清洗，排除了无效数据的干扰，减少了特征提取的难度，提高了特征提取的精确度。通过特征提取得到用户在当前周期的运动强度和运动状态，家电设备再根据第一对应关系和第二对应关系，分别确定与运动强度对应的运动强度指数以及与运动状态对应的运动状态指数。准确的反应了毫米波雷达所检测的用户在当前周期的身体活动情况，提高了家电设备监测用户睡眠状态的准确度，提高了实用性。例如：根据运动强度与阈值比较，将运动强度划分为四个等级，指数为0至3。根据运动状态与阈值比较，将运动状态划分为九个状态，即：持续波动无(指数为0)、波动无至波动少(指数9)、波动无至波动剧烈(指数为18)、持续波动少(指数为10)、波动少至波动无(指数为1)、波动少至波动剧烈(指数为19)、持续波动剧烈(指数为20)、波动剧烈至波动无(指数为2)。运动强度越大，则运动强度指数越大；运动状态越剧烈，则运动状态指数越大。

可选地，家电设备对目标数据进行特征提取，得到用户在当前周期的运动强度和运动状态，包括：家电设备将高电平持续时长为t2以上的数据的总数作为运动强度；家电设备将高电平持续时长最大的数据的长度作为运动状态。

这样，由于毫米波雷达持续不断检测用户的体动数据，因此，毫米波雷达的检测信号清晰的反应了所检测用户的身体活动情况。此时，通过对目标数据进行特征提取，例如将高电平持续时长为t2以上的数据的总数作为运动强度，将高电平持续时长最大的数据的长度作为运动状态，即可获得用户在当前周期的运动强度与状态。仅仅通过对毫米波雷达的检测信号进行分析数据分析，即可获取用户的在当前周期的运动强度和状态，极大地简化了监测用户睡眠的步骤。

可选地，家电设备根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态，包括：家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定当前周期是否存在清醒标志；在当前周期以及连续的前n个周期均存在清醒标志的情况下，家电设备确定用户为清醒状态；否则，家电设备确定用户为睡眠状态。

这样，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定当前周期是否存在清醒标志，清醒标志用于表征用户在当前周期的身体运动是否达到一定强度以及运动状态是否达到一定的剧烈度。因此，通过多个周期的清醒标志的存在情况对用户的睡眠状态进行判断，能够准确的得到用户真实的睡眠状态。即在当前周期以及连续的前n个周期均存在清醒标志的情况下，家电设备确定用户为清醒状态，否则，用户为睡眠状态。通过多个周期的清醒标志的存在情况，确定用户的睡眠状态，提高了对用户进行睡眠监测的精确度，提高了上述方法的实用性。

可选地，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定当前周期是否存在清醒标志，包括：在当前周期以及连续的前m个周期，运动强度指数大于第一阈值的次数或者运动状态指数大于第二阈值的次数达到第一设定比例，则家电设备确定当前周期存在清醒标志。

这样，在当前周期以及连续的前m个周期，运动强度指数大于第一阈值的次数或者运动状态指数大于第二阈值的次数达到第一设定比例。说明在m+1个周期内，用户的身体运动强度较高，运动状态较为剧烈。此时，用户处于清醒状态的概率较大，因此，家电设备确定当前周期存在清醒标志。通过多个周期的运动强度指数与运动该状态指数，能够综合反应一段时间内的用户的身体运动情况，从而判定是否存在清醒标志。提高了通过清醒标志监测用户的睡眠状态的精确度。

结合图2所示，本公开实施例提供另一种用于监测睡眠的方法，应用于设置有毫米波雷达的家电设备，包括：

S01，家电设备在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号。

S02，家电设备对检测信号进行处理，获得用户在当前周期内的运动强度指数和运动状态指数。

S03，家电设备根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态。

S21，家电设备根据用户连续N个周期的清醒标志的出现次数，确定用户的睡眠程度。

其中，N为大于2的整数，且，连续N个周期包括当前周期。倘若N小于或等于2，则数据可能过短，清醒标志出现的次数并不足以表征用户当前的睡眠程度。

采用本公开实施例提供的用于监测睡眠的方法，在当前周期内，家电设备通过对毫米波雷达的检测信号进行数据处理，所得到的的运动强度指数以及运动状态指数能够反应当前周期毫米波雷达所检测的用户的活动情况。接着，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定用户的睡眠状态。仅仅需要根据雷达获取的检测信号进行数据分析，即可判断用户当前的睡眠状态，而不需要复杂的计算步骤，过程简单，实用性高。此外，家电设备不仅可以监测用户是否进入睡眠，还能根据用户连续N个周期的清醒标志的出现次数，确定用户的睡眠程度。连续N个周期的清醒标志的出现次数，能够表征用户的睡眠程度，提高了睡眠监测的精确度。仅需对根据毫米波雷达的检测信号进行数据分析即可判断用户的睡眠程度，极大地简化了监测睡眠的步骤，提高了睡眠监测的实用性。

可选地，家电设备根据用户连续N个周期的清醒标志的出现次数，确定用户的睡眠程度，包括：在连续N个周期清醒标志的出现次数小于第三阈值且运动状态指数小于第四阈值的情况下，家电设备确定用户的睡眠程度为深睡状态；否则，家电设备确定为浅睡状态。

这样，在连续N个周期清醒标志的出现次数小于第三阈值且运动状态指数小于第四阈值的情况下，此时，清醒标志出现次数较少，说明用户运动并不剧烈或者运动强度相对较低，并且运动状态指数小于第四阈值，说明用户在该段时间内运动剧烈度较低，可以判断用户在该段时间内体动较为微弱。因此，家电设备确定用户的睡眠程度为深睡状态，否则，家电设备确定为浅睡状态。通过连续N个周期清醒标志的出现次数表征用户的睡眠程度，并通过运动状态指数小于第四阈值的条件，进一步避免清醒标志出现判断错误的情况。例如，用户在睡眠过程中的突然翻身等运动，运动强度大而运动状态剧烈度低，此时，家电设备可能因为用户在当前周期运动强度大而判断当前周期存在清醒标志。因此，通过连续N个周期清醒标志的出现次数和运动状态指数分别于第三阈值和第四阈值的比较，不仅能够监测用户在当前周期的睡眠程度，还能排除清新标志误判的干扰，提高了用户睡眠监测的精确度。

结合图3所示，本公开实施例提供另一种用于监测睡眠的方法，应用于设置有毫米波雷达的家电设备，包括：

S31，家电设备判断是否有人存在。

S01，家电设备在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号。

S02，家电设备对检测信号进行处理，获得用户在当前周期内的运动强度指数和运动状态指数。

S03，家电设备根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态。

其中，在有人存在的情况下，家电设备进行获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号的操作。

采用本公开实施例提供的用于监测睡眠的方法，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定用户的睡眠状态。仅仅需要根据雷达获取的检测信号进行数据分析，即可判断用户当前的睡眠状态，而不需要复杂的计算步骤，过程简单，实用性高。此外，在监测用户当前的睡眠状态之前，增加判断用户是否存在的步骤，在有人存在的情况下，家电设备进行获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号的操作，在没有人存在的情况下，不进行监测用户睡眠状态的操作。避免了无人存在的情况下，家电设备仍然进行睡眠监测的情况，减少了能耗，节省了系统资源，提高了睡眠监测的效率。

可选地，家电设备判断是否有人存在，包括：家电设备根据当前以及之前的连续Q个周期的运动强度指数判断当前周期是否有人存在；在当前以及之前的连续Q个周期的运动强度指数大于第五阈值的出现比例达到预设比例的情况下，家电设备确定有人存在；否则，家电设备确定无人存在。

这样，家电设备根据当前以及之前的连续Q个周期的运动强度指数判断当前周期是否有人存在，由于运动强度指数能够表征用户的身体运动的强度，因此，通过多个周期的运动强度指数可以判断在一段时间内用户的运动强度，即活动情况。在当前以及之前的连续Q个周期的运动强度指数大于第五阈值的出现比例达到预设比例的情况下，家电设备确定有人存在，否则，家电设备确定无人存在。运动强度指数大于第五阈值的出现比例达到预设比例，说明该段时间用户的持续的身体运动达到一定强度，符合人存在的标准。通过多个周期的运动强度判断人是否存在，免了无人存在的情况下，家电设备仍然进行睡眠监测的情况，减少了能耗，节省了系统资源，提高了睡眠监测的效率。

结合图4所示，本公开实施例提供另一种用于监测睡眠的方法，应用于设置有毫米波雷达的家电设备，包括：

S41，家电设备判断是否有人存在。

S01，家电设备在当前周期内，获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号。

S02，家电设备对检测信号进行处理，获得用户在当前周期内的运动强度指数和运动状态指数。

S03，家电设备根据获得的运动强度指数和运动状态指数，确定用户在当前周期内的睡眠状态。

S21，家电设备根据用户连续N个周期的清醒标志的出现次数，确定用户的睡眠程度。

其中，N为大于2的整数，且，连续N个周期包括当前周期。倘若N小于或等于2，则数据可能过短，清醒标志出现的次数并不足以表征用户当前的睡眠程度。

其中，在有人存在的情况下，家电设备进行获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号的操作。

采用本公开实施例提供的用于监测睡眠的方法，家电设备根据运动强度指数和运动状态指数确定用户的睡眠状态。仅仅需要根据雷达获取的检测信号进行数据分析，即可判断用户当前的睡眠状态，而不需要复杂的计算步骤，过程简单，实用性高。并且，在监测用户当前的睡眠状态之前，增加判断用户是否存在的步骤，在有人存在的情况下，家电设备进行获取毫米波雷达在第一时长T1内的检测信号的操作，在没有人存在的情况下，不进行监测用户睡眠状态的操作。避免了无人存在的情况下，家电设备仍然进行睡眠监测的情况，减少了能耗，节省了系统资源，提高了睡眠监测的效率。此外，家电设备不仅可以监测用户是否进入睡眠，还能根据用户连续N个周期的清醒标志的出现次数，确定用户的睡眠程度。连续N个周期的清醒标志的出现次数，能够表征用户的睡眠程度，提高了睡眠监测的精确度。仅需对根据毫米波雷达的检测信号进行数据分析即可判断用户的睡眠程度，极大地简化了监测睡眠的步骤，提高了睡眠监测的实用性。

结合图5所示，本公开实施例提供一种用于监测睡眠的装置，包括处理器(processor)100和存储器(memory)101。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于监测睡眠的方法。

此外，上述的存储器101中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于监测睡眠的方法。

存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种家电设备，包括：上述的用于监测睡眠的装置；毫米波雷达，被配置为在处理器的控制下运行。

本公开实施例提供了一种存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述用于监测睡眠的方法。

上述的存储介质可以是暂态存储介质，也可以是非暂态存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。