一种睡眠监测方法及设备

技术领域

本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种睡眠监测方法及设备。

背景技术

睡眠是人体一项重要的生理过程，是人体消除身体疲劳的主要方式，在深度睡眠期间，机体可以通过代谢使组织器官自我修复。人们若是睡眠质量不佳或患有睡眠障碍容易导致记忆力减退、精神不振和免疫力下降。此外，很多疾病在潜伏期和征兆期可以从睡眠情况中表现出来，睡眠情况也与疾病的康复息息相关。因此，睡眠的监测和评价在医学等领域有很大的应用价值。

目前，已有的基于接触式的睡眠监测系统需要额外购置监测设备，例如穿戴设备、智能枕头等)，这种接触式的设备容易引起用户的不适，而且这些设备中的传感器与人体之间隔着枕头或床单等物品，用户睡眠情况的监测准确性难以保证。为此，业界提出一种非接触式的睡眠监测系统，但是目前这种睡眠监测系统并未考虑实际场景的各种限制因素，睡眠监测结果的准确性并不高。

发明内容

本申请实施例提供一种睡眠监测方法及设备，用以提高睡眠监测结果的准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种睡眠监测方法，该方法包括：路由设备接收来自目标用户所在的空间内的至少两个智能设备的无线信号流，无线信号流包括用于表征目标用户的睡眠特征的信道状态信息，路由设备根据所述至少两个智能设备的无线信号流，从至少两个智能设备中确定出目标设备，路由设备根据目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠监测结果。

基于上述方案，路由设备先根据至少两个智能设备的无线信号流，从至少两个智能设备中可以适应性确定出适合用于睡眠监测的目标设备，然后根据目标设备的无线信号流确定目标用户的睡眠监测结果，有助于提高睡眠监测结果的准确性。

一种可能的设计中，路由设备从至少两个智能设备中确定出目标设备，可以包括多种可能的实施方式：

方式一，路由设备可以从至少两个智能设备中确定出呼吸检出率大于或等于第一阈值、且呼吸检出率最高的前N个智能设备，确定为目标设备，N为正整数，智能设备的呼吸检出率越大，说明对用户的睡眠时的体动情况越敏感，通过方式一可以选择出适合感知用户睡眠时的体动情况的目标设备。

方式二，路由设备可以从至少两个智能设备中确定出与目标用户距离最近的N个智能设备，确定为目标设备，与目标用户距离越近的智能设备，对用户睡眠时的体动情况越敏感，通过方式二可以选择出适合感知用户睡眠时的体动情况的目标设备。

方式三，路由设备可以从至少两个智能设备中随机选择N个智能设备，确定为目标设备。

一种可能的设计中，目标设备的无线信号流携带WI-FI CSI信息；路由设备根据目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠监测结果，包括：路由设备根据WI-FI CSI信息，确定目标用户的体动特征信息和呼吸特征信息；根据体动特征信息和呼吸特征信息，确定目标用户的睡眠监测结果；其中，睡眠监测结果包括用户所处的各个睡眠阶段以及睡眠质量评估结果。

一种可能的设计中，该方法还包括：若目标设备在预设时长内的呼吸检出率小于第一阈值，则路由设备向终端设备发送第一提示信息，第一提示信息用于提示用户调整目标设备。目标设备的呼吸检出率小于第一阈值说明目标设备对用户睡眠时的体动情况不敏感，路由设备通过向终端设备发送第一提示信息，可以及时提醒用户调整目标设备。

一种可能的设计中，该方法还包括：路由设备监测至少两个智能设备中除目标设备之外的其它智能设备的呼吸检出率；若其它智能设备中存在呼吸检出率大于第一阈值的智能设备，则路由设备向终端设备发送第二提示信息，第二提示信息用于提示用户替换目标设备。通过该设计，可以提醒用户替换对用户睡眠时的体动情况更敏感的目标设备，从而可以提高睡眠监测结果的准确性。

一种可能的设计中，该方法还包括：路由设备向终端设备发送目标用户的睡眠监测结果。如此，用户可以在终端设备侧查看睡眠监测结果。

一种可能的设计中，目标用户所在空间还包括至少一个其他用户；路由设备根据目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠监测结果，包括：路由设备从无线信号流中分离出目标用户的呼吸信号以及至少一个其他用户中呼吸信号；路由设备根据目标用户的呼吸信号，确定目标用户的睡眠监测结果；路由设备根据至少一个其他用户中每个其他用户的呼吸信号，确定每个其他用户的睡眠监测结果。如此，提供了一种多人场景下睡眠监测的实现方式，也可以保证监测结果的准确性。

一种可能的设计中，该方法还包括：路由设备向终端设备发送房间级的睡眠监测结果，房间级的睡眠监测结果包括房间级睡眠状态、房间级睡眠时长、目标用户与至少一个其他用户中每个用户的入睡时间点、呼吸频率以及呼吸平稳性。

第二方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器，存储器，以及，一个或多个程序；其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个程序包括指令，当所述指令被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行如上述第一方面或第一方面中的任一设计中提供的方法步骤。

第三方面，本申请实施例还提供一种装置，该装置包括执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。

第四方面，本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在终端上运行时，使得所述终端执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。

第五方面，本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端上运行时，使得所述终端执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例适用的场景示意图；

图2为本申请实施例提供一种通信系统示意图；

图3为本申请实施例提供路由设备的硬件结构示意图；

图4为本申请实施例提供的睡眠监测方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的短时检测模式设置示意图；

图6为本申请实施例提供的确定睡眠监测结果的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的目标用户在静止状态和运动状态的聚集程度示意图；

图8为本申请实施例提供的呼吸频率示意图；

图9为本申请实施例提供的睡眠监测方法的流程示意图；

图10为本申请实施例提供的多用户呼吸信号示意图；

图11为本申请实施例提供的路由设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

目前，已有的基于接触式的睡眠监测系统需要额外购置监测设备，例如穿戴设备、智能枕头等)，这种接触式的设备容易引起用户的不适，而且这些设备中的传感器与人体之间隔着枕头或床单等物品，用户睡眠情况的监测准确性难以保证。而业界提出一种非接触式的睡眠监测系统并未考虑实际场景的各种限制因素，睡眠监测的感知精度并不高。

鉴于此，本申请实施例提供一种睡眠监测方法，该方法适用于路由设备，目标用户所在空间内存在至少两个智能设备，路由设备可以接收来自至少两个智能设备的至少两个无线信号流，无线信号流包括用于表征目标用户的睡眠特征的信道状态信息；路由设备可以根据至少两个无线信号流，从至少两个智能设备中确定至少一个目标设备，然后，根据至少一个目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠监测结果。

本申请实施例中的技术方案可以应用于图1所示的场景中，目标用户所在的空间内部署有路由设备以及至少两个智能设备，图1示例性示出的两个智能设备分别为智能设备1和智能设备2。智能设备1和智能设备2可以发送无线信号，无线信号在空间中传播会受到目标用户的动作、呼吸等影响，路由设备可以适应性选择一个智能设备作为目标设备，例如选择智能设备1作为目标设备，然后路由设备可以通过采集智能设备1发送的无线信号，对目标用户进行睡眠监测，可以提高睡眠监测结果的准确性。

应理解，本申请实施例中至少两个智能设备与目标用户在同一空间内，例如在同一个房间内。路由设备与目标用户可以在同一个空间内，也可以在不同的空间内，例如目标用户、路由设备和多个智能设备在均位于卧室内，又例如，目标用户和多个智能设备位于卧室内，而路由设备位于客厅。其中，将目标用户、路由设备和多个智能设备设置在一个空间内，可以使得睡眠监测结果的精确度更高。

下面提供一种本申请实施例适用的通信系统。该通信系统包括路由设备和至少两个智能设备，路由设备与至少两个智能设备之间可基于无线保真(wireless-fidelity，Wi-Fi)连接进行局域网(wireless local area network，WLAN)通信可以通过无线连接。图2中示例性示出了路由设备110和智能设备120。可选的，该通信系统还可以包括云存储器130以及终端设备140。

路由设备110可以是路由器、也可以为具有WiFi接入功能的其它终端或电子设备，图2中示出了路由设备的硬件结构示意图。在图2所示的基础上，路由设备还可以有其他变型结构方式存在。

如图2所示，路由设备110可以包括处理器111、内部存储器112以及无线通信模块113。可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对路由设备110的具体限定。在本申请另一些实施例中，路由设备110可以包括比图2中所示出的更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图2所示的部件可以以硬件、软件、或软件和硬件的组合实现。

下面对图2所示的路由设备110具有的部件进行详细介绍。

处理器111可以包括一个或多个处理单元，例如，处理器111可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。其中，控制器可以是路由设备110的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器111中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器111中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器111刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器111需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用，从而可避免重复存取，可减少处理器111的等待时间，因而可提高系统的效率。

本申请实施例中，以路由设备110为如图1所示的场景中的路由设备为例，路由设备110中的处理器111可以根据接收到的来自至少两个智能设备的至少两个无线信号流，确定用于对目标用户进行睡眠监测的目标设备，然后处理器111根据来自目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠特征，睡眠特征例如后文中涉及的体动特征、呼吸特征等，之后，处理器111根据睡眠特征计算得到睡眠监测结果。

可选的，处理器111还可以控制无线通信模块113向云存储器存储睡眠监测结果。

基于图2所示的路由设备110的结构示意图，参见图3，处理器111可以包括多个功能模块，分别为数据解析模块301、特征计算模块302、智能设备选择模块303以及睡眠评估模块304，各个模块的功能如下：

数据解析模块301，用于实现读取内部存储器112中的至少两个无线信号流，然后解析至少两个无线信号流，获取其中的WI-FI CSI信息，并将WI-FI CSI信息送入特征提取模块。

特征计算模块302，用于实现读取WI-FI CSI信息，根据WI-FI CSI信息计算体动特征与呼吸特征，并将计算出的特征存储于内部存储器112中。

智能设备选择模块303，用于实现读取内部存储器112中的体动特征与呼吸特征，输出适合用于睡眠监测的智能设备。

睡眠评估模块304，用于实现从内部存储器112中读取体动特征与呼吸特征，并根据这些特征计算睡眠监测结果，包括入睡点、起床点以及睡眠阶段划分，以及计算整夜的呼吸频率分布。然后，将睡眠监测结果存储于内部存储器112。

内部存储器112可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器111通过运行或执行存储在内部存储器112的指令，从而执行路由设备110的各种功能应用以及数据处理。内部存储器112可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储程序指令。存储数据区可存储路由设备100使用过程中所创建的数据(比如睡眠特征、睡眠监测结果等)。此外，内部存储器112可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失存储器，例如磁盘存储器件、闪存器件或其他非易失性固态存储器件等。

示例的，内部存储器112还可以用于存储本申请实施例提供的睡眠监测方法的程序代码。当处理器111访问并运行睡眠监测方法的程序代码时，可以实现路由设备110根据接收到的至少两个智能设备120的无线信号流，确定出用于对目标用户进行睡眠监测的目标设备，然后根据来自目标设备的无线信号流，获得睡眠特征以及睡眠监测结果。

无线通信模块113可以提供应用在路由设备110上的包括无线局域网(如Wi-Fi网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near fieldcommunication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块113可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块113经由天线接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器111。无线通信模块113还可以从处理器111接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线转为电磁波辐射出去。

示例的，本申请实施例中，无线通信模块113可以获取至少两个智能设备发送的至少两个无线信号流，并将至少两个无线信号流存储于内部存储器112中。处理器111可以从内部存储器112中获取所述至少两个无线信号流。

尽管图1中未示出，路由设备110还可以包括外设接口，用于为外不的输入/输出设备提供各种接口。路由设备110还可以包括给各个部件供电的充电管理模块。可选的，路由设备110还可以包括指示器，比如用于指示已连接电源的指示灯，又比如用于指示信号强度的指示灯等，在此不予赘述。

以下实施例均可以在具有上述结构的路由设备110中实现。

智能设备120可以发送无线信号流，该无线信号流在空间中传播会受到目标用户的动作、呼吸等影响，可以使得路由设备根据接收到的无线信号流，获取睡眠监测结果。智能设备120可以为终端设备(terminal equpiment)、用户设备(user equipment，UE)、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile terminal，MT)、其它便携式设备等。

云存储器130可以存储路由设备发送的睡眠监测结果。

终端设备140上可以部署应用程序(application，APP)，如图2所示，APP可以包括多个模块，分别为配置模块141、结果获取模块142以及界面渲染模块143，各个模块的功能如下：

配置模块141，用于配置睡眠监测系统开始运行的时间与结束运行的时间，以及，用于确认进入或退出短时检测模式；

结果获取模块142，用于从云存储器130中获取睡眠评估结果；

界面渲染模块143，用于APP上呈现整夜的睡眠结果。

示例的，终端设备140可以是手机(mobile phone)、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端、增强现实(augmented reality，AR)终端、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等，本申请对智能设备以及终端设备所采用的具体技术和具体设备形态不作限定。示例性的，本申请实施例的终端设备包括但不限于搭载鸿蒙

应理解，本申请实施例中的术语“系统”和“网络”可被互换使用。“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合，例如a、b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，或b，或c，或a和b，或b和c，或a和c，或a和b和c。

以及，除非有相反的说明，本申请实施例提及“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。

结合上述实施例及附图，本申请实施例提供一种睡眠监测方法，该方法可以在具有图1至3中任一路由设备110中实现。

实施例一

如图4所示，为本申请提供的睡眠监测方法的流程示意图，该方法流程可以包括以下步骤：

步骤401，路由设备与至少两个智能设备建立连接。

步骤402，路由设备确定是否在睡眠监测时间范围内。

示例性的，路由设备上部署睡眠监测系统，用户可以配置睡眠监测系统开始运行的时间以及结束运行的时间，开始运行的时间与结束运行的时间之间的时间区间为睡眠监测时间范围，例如用户可以配置睡眠监测系统开始运行的时间为每天晚上7点，结束运行的时间为每天早上9点，其中，开始运行的时间和/或结束运行的时间的具体值可以是路由设备上的睡眠监测系统默认设置的值，或者，也可以是由用户手工配置，本申请实施例不作限定。

步骤403，如果是在睡眠监测时间范围内，路由设备获取至少两个智能设备的至少两个无线信号流。如果不在睡眠监测时间范围内，结束。

本申请实施例中，至少两个智能设备位于目标用户所在的空间内，至少两个智能设备中的每个智能设备对应一个无线信号流，每个智能设备的无线信号流包括用于表征目标用户的睡眠特征的信道状态信息。

步骤404，路由设备根据至少两个无线信号流，从至少两个智能设备中确定至少一个目标设备。

该步骤404中从至少两个智能设备中确定至少一个目标设备可以有多种可能的实施方式。

可能的实施方式a1，如果睡眠监测系统进入短时检测模式，路由设备可以根据至少两个智能设备的短时检测结果确定至少一个目标设备。

可选的，在步骤404之前，还可以包括步骤：路由设备确定睡眠监测系统是否进入短时检测模式。

睡眠监测系统进入短时检测模式的具体实现方式包括但不限于以下任一种：

一种可实现的方式为，睡眠监测系统可以自动进入短时检测模式或退出短时检测模式，示例的，可以配置睡眠监测系统开始运行时进入短时检测模式，也可配置为在监测系统开始运行后的第一预设时长内进入短时检测模式，然后在进入短时检测模式后的第二预设时长后退出短时检测模式，例如第一预设时长设置为60s，第二预设时长设置为5min，该第一预设时长和第二预设时长的具体数值可以根据实际需要进行设置，此处不作限制。应理解，短时检测模式也可以是在首次配置路由器上的睡眠监测系统时开启，也就是说，在首次配置时可以先确定目标设备，在后续对目标用户进行睡眠监测时，可以随时进行目标设备的调整。

又一种可实现的方式为，用户可以手动选择进入短时检测模式，示例性的，路由设备与终端设备连接，用户可以通过终端设备上的应用程序控制路由设备，终端设备的显示屏上显示用于开启或关闭短时检测模式的控件，如图5中(a)所示，该控件处于关闭状态，当终端设备检测到针对该控件的操作指令时，如图5中(b)所示，短时检测模式开启，路由设备开始进行短时检测以实现从至少两个智能设备中选择用于检测目标用户睡眠情况的目标设备，然后需要退出短时检测模式时，例如在得到短时检测结果后，用户手动关闭该控件。或者，路由设备上可以设置有短时检测模式的开关，用户可以手动打开该开关，从而实现睡眠监测系统进入短时检测模式，然后需要退出短时检测模式时手动关闭该开关。

在进行短时检测过程中，用户可以静卧于床上，保持正常呼吸，在睡眠监测系统进入短时检测模式后，路由设备可以获取来自至少两个智能设备的无线信号流，例如获取1min时长内来自至少两个智能设备的无线信号流，然后，路由设备根据获取到的无线信号流，确定每个智能设备的呼吸检出率。

如果一个智能设备的呼吸检出率越高，表示无线信号对体动(包括呼吸时胸腔的起伏)越敏感，那就说明这个智能设备的无线信号越适合用于感知用户睡眠时的体动情况。示例性的，路由设备可以将呼吸检出率大于或等于第一阈值的前N个呼吸检出率最高的智能设备确定为目标设备，N为正整数。如此，路由设备可以选择出适合感知用户睡眠时的体动情况的目标设备，进而可以提高睡眠监测结果的准确性。

在其他一些实施例中，如果路由设备未进入短时检测模式，路由设备可以根据可能的实施方式a2或可能的实施方式a3确定目标设备。

可能的实施方式a2，路由设备可以根据用户设备所在的位置分别与至少两个智能设备所在位置之间的距离，确定至少一个目标设备。

在目标用户睡眠时智能设备离用户越近，对目标用户的体动一般越敏感，可以优先选择离用户设备距离较近的智能设备作为目标设备，例如将与目标用户距离最近的N个智能设备确定为目标设备，从而选择出适合感知用户睡眠时的体动情况的目标设备，进而可以提高睡眠监测结果的准确性。

可能的实施方式a3，路由设备也可以随机选择N个智能设备作为目标设备，然后在后续监测目标用户睡眠情况时再调整目标设备，例如根据监测过程中采集到的无线信号流确定出智能设备的呼吸检出率，然后根据呼吸检出率重新确定目标设备，然后再根据重新确定的目标设备的无线信号流，执行步骤405。

步骤405，路由设备根据至少一个目标设备的无线信号流，确定目标用户的睡眠监测结果。

请参见图6，为步骤405的细化过程，具体包括如下步骤：

步骤601，路由设备确定是否到达监测结束时间，若是，则结束监测过程；若否，则执行步骤602。

步骤602，路由设备获取至少一个目标设备的无线信号流，解析得到每个目标设备的无线信号流携带的WI-FI信道状态信息(channel state information，CSI)信息。

步骤603，路由设备根据每个目标设备的无线信号流携带的WI-FI CSI信息，确定体动特征信息和呼吸特征信息。

示例性的，体动特征信息可以包括体动率。

体动会影响CSI信号的聚集程度，构造聚集程度指标如连续N个CSI相位差的方差。

示例的，以路由设备包括2个天线，在1s内接收到的无线信号流包括50个报文为例，路由设备根据天线1接收到的报文1可以得到相位1，根据天线2接收到的报文2可以得到相位2，所以报文1对应一个相位差，即相位1与相位2的差值，进而确定1s内接收到的无线信号流对应50个相位差。根据这50个相位差的聚集程度，可以确定目标用户的体动情况。

请参见图7，示出了目标用户在静止状态和运动状态的聚集程度示意图。其中，横坐标表示相位差的值，纵坐标表示相位差的值出现的概率。

如图7中(a)所示，相位差的值比较集中，说明目标用户处于静止状态。如图7中(b)所示，相位差的值不集中，比较分散，说明目标用户在处于运动状态。

然后，路由设备可以根据监测到的t分钟内的体动情况，确定体动率。体动率为t分钟内每秒发生体动的次数，例如t分钟内发生了M次体动，那么体动率可以表示为M/(60*t)。

下面针对确定呼吸特征信息的具体实现方式进行介绍。

示例性的，呼吸特征信息可以包括呼吸频率、呼吸检出率、呼吸平稳性等，其中呼吸频率为每分钟呼吸的次数，呼吸检出率为成功检出的次数与实际检测的次数的比例，呼吸平稳性为呼吸频率的方差，可以用于衡量呼吸的波动特征。

由于目标用户在呼吸时身体的周期性起伏会使得无线信号出现周期性变化，所以可以通过FFT等捕获信号周期的方法即可获得呼吸频率。

如图8中(a)所示，为目标用户呼吸时胸腔起伏模拟示意图，在目标用户呼气时，胸腔向外扩张，使得无线信号出现如图8中(b)所示的波峰，吸气时胸腔向内收缩，使得无线信号出现如图8中(b)所示的无线信号的波谷。通过8中(b)所示的无线信号变化示意图，目标用户在30秒时长内呼吸了5次，从而得到呼吸频率为10次/min。

路由设备可以根据一段时间内的呼吸频率，确定呼吸平稳性。示例性的，统计目标用户在20分钟内每一个1min的呼吸频率，例如目标用户在第一个1min内呼吸12次，在第二个1min内呼吸20次，第三个1min内呼吸15次，依次统计至第二十个1min的呼吸次数，可以确定这20min内的呼吸频率的方差，如果方差大，说明呼吸不平稳，如果方差小，说明呼吸不平稳。

步骤604，路由设备根据体动特征信息和呼吸特征信息，确定用户目标是否入睡。若是，则执行步骤605；若否，则执行步骤601。

一种可能的实现方式中，路由设备根据体动特征信息和呼吸特征信息，确定目标用户处于哪个作息阶段。

示例的，目标用户在入睡阶段极少体动且呼吸检出率高，路由设备在确定体动率小于第二阈值，且呼吸检出率大于第三阈值时，确定目标用户处于入睡阶段。

目标用户在夜间清醒阶段低频体动或呼吸检出率较低，路由设备在确定体动率大于第一阈值且小于第四阈值，且呼吸检出率小于第三阈值时，确定目标用户处于夜间清醒阶段。

目标用户在起床后体动频繁且呼吸检测率低，路由设备在确定体动率大于第四阈值，且呼吸检出率小于第三阈值时，确定目标用户处于起床阶段。

步骤605，路由设备确定用户目标是否起床。若是，则执行步骤606；若否，则执行步骤601。

步骤606，路由设备根据体动特征信息和呼吸特征信息，确定睡眠监测结果。

示例性的，睡眠监测结果可以包括目标用户所处的各个阶段以及睡眠质量评估结果。

其中，睡眠质量评估结果可以呈现目标用户一整夜的呼吸频率分布，并据此判断整夜呼吸是否平稳，即呼吸平稳性，是否有呼吸异常(例如睡眠间呼吸暂停等)。

步骤607，路由设备向云存储器存储睡眠监测结果。

在其它一些实施例中，在步骤404中确定出至少一个目标设备之后，还可以继续监测其它智能设备的无线信号流，以便在需要调整目标设备时，采用更适合用于睡眠监测的智能设备替换目标设备。可选的，可以在确定出目标设备在T1个小时内的呼吸检出率低于第一阈值时，确定需要调整目标设备。

示例的，以至少两个智能设备为4个智能设备，分别为智能设备1、智能设备2、智能设备3和智能设备4为例，路由设备确定智能设备1和智能设备2为目标设备之后，例如，智能设备1在T1个小时内的呼吸检出率低于第一阈值，路由设备可以向终端设备输出第一提示信息，该第一提示信息用于提示用户调整目标设备，用户可以在看到该第一提示信息之后，调整目标设备的位置，例如将目标设备调整至与目标用户的床距离更近的位置，以便于提高该目标设备对应的呼吸检出率。路由设备还可以监测T2分钟智能设备3和智能设备4的无线信号流，如果智能设备3或者智能设备4的呼吸检出率大于第一阈值，采用智能设备3或者智能设备4替换智能设备1作为目标设备，或者，通过终端设备提示用户是否替换目标设备，这种情况下可以由用户选择是否替换。

以上实施例中，以路由设备连接至少两个智能设备为例进行说明的，在其它一些实施例中，当目标用户所在的空间内只有一个智能设备的情况下，路由设备与这个智能设备建立连接之后，路由设备可以根据这个智能设备的无线信号流对目标用户进行睡眠监测，若路由设备确定该智能设备对应的呼吸检测率低于第一阈值时，可以通过终端设备输出提示信息，该提示信息用于提示用户该智能设备不适合进行睡眠监测，或者，提示用户调整该智能设备的位置，例如将该智能设备调整至离目标用户的床更近的位置。

实施例二

本实施例二与上面实施例一的区别在于，本实施例二考虑到有多人在一个房间的情况，这种情况下，路由设备可以从接收到某个智能设备的无线信号流时，分离每个人的呼吸信号，然后针对每个人的呼吸信号进行睡眠监测。

请参见图9，为本申请提供的睡眠监测方法的流程示意图。图9与前面实施例一的图4的区别在于：在步骤404与步骤405之间，增加步骤404-1和步骤404-2，步骤405替换为步骤405a。为了节省篇幅，下面只介绍图9中的步骤404-1、步骤404-2以及步骤405a，对于图9中的其它步骤可以参见图4的介绍。

步骤404-1，路由设备针对每个目标设备的无线信号流，进行瞬时多信号源分离得到多个信号片段。

此处，瞬时多信号源分离过程可以考虑使用信号处理算法，例如独立成分分析(independent component correlation algorithm，ICA)算法，按照每S秒对多人的呼吸信号进行分离，从而将每个人的呼吸信号从CSI信号中提取出来，从而得到多个S秒的信号片段，然后从每个S秒的信号片段中分别提取出每个人的呼吸信号。

示例性的，以S为60秒为例，例如获取到一段3min的信号，其中包括用户1和用户2的呼吸信号，从这段3min的信号包括的第一个60秒的信号片段A中可以提取出如图10中(a)所示的呼吸信号A1以及如图10中(b)所示的呼吸信号A2，从这段3min的信号包括的第二个60秒的信号片段B中可以提取出如图10中(a)所示的呼吸信号B1以及如图10中(b)所示的呼吸信号B2，从这段3min的信号包括的第三个60秒的信号片段C中可以提取出如图10中(a)所示的呼吸信号C1以及如图10中(b)所示的呼吸信号C2。

步骤404-2，路由设备对多个信号片段进行长周期呼吸波形匹配，得到每个用户长周期的呼吸信号。

沿用上述示例，利用波形的连续性以及信号片段的相关性，对呼吸信号A1、呼吸信号A2、呼吸信号B1、呼吸信号B2、呼吸信号C1以及呼吸信号C2进行波形匹配，得到如图10中(a)所示的用户1的180秒的呼吸信号和如图10中(b)所示的用户2的180秒的呼吸信号。

步骤405a，路由设备根据多个用户长周期的呼吸信号，确定多个用户的睡眠监测结果。

在具体实施中，可以参考步骤405，针对每个用户长周期的呼吸信号，确定每个用户的睡眠监测结果。

可选的，多个用户的睡眠监测结果可以包括房间级的睡眠监测结果。其中，房间级的睡眠监测结果可以包括房间级状态，房间级状态可以分为房间级睡眠状态或房间级未睡眠状态。

如果房间内的所有用户都处于入睡阶段，那么处于房间级睡眠状态，如果至少一个用户未处于入睡阶段，例如是处于起床阶段或夜间清醒状态，那么处于房间级未睡眠状态。

多个用户的睡眠监测结果还可以包括房间级睡眠时长，房间级睡眠时长可以从房间内的最后一个用户进入入睡阶段时开始至一个用户处于起床阶段为止的时间长度。

多个用户的睡眠监测结果还可以包括多个用户中每个用户的入睡时间点、多个用户中每个用户的清醒时间点以及多个用户中每个用户的呼吸频率、呼吸平稳性等。

上述本申请提供的实施例中，从终端作为执行主体的角度对本申请实施例提供的方法进行了介绍。为了实现上述本申请实施例提供的方法中的各功能，终端可以包括硬件结构和/或软件模块，以硬件结构、软件模块、或硬件结构加软件模块的形式来实现上述各功能。上述各功能中的某个功能以硬件结构、软件模块、还是硬件结构加软件模块的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

基于以上实施例以及相同构思，本申请实施例还提供一种路由设备，用于执行上述方法实施例中路由设备所执行的步骤，相关特征的可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

请参见图11，该路由设备包括：一个或多个处理器1101和存储器1102，其中存储器1102中存储有程序指令，当程序指令被设备执行时，可以实现本申请实施例中的方法步骤。

其中，处理器1101可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器(random access memory，RAM)、闪存、只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的指令，结合其硬件完成上述方法的步骤。

装置的具体实现方式的相关特征可以参照上文的方法部分，此处不再赘述。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种芯片，所述芯片与设备中的存储器耦合，使得所述芯片在运行时调用所述存储器中存储的程序指令，实现本申请实施例的上述方法。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，当计算机程序在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行本申请实施例的上述方法。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，当所述指令被执行时，使得计算机执行实现本申请实施例的上述方法。

本申请的各个实施例可以单独使用，也可以相互结合使用，以实现不同的技术效果。

以上所述，以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请实施例的方法，不应理解为对本申请实施例的限制。本技术领域的技术人员可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。

上述实施例中所用，根据上下文，术语“当…时”可以被解释为意思是“如果…”或“在…后”或“响应于确定…”或“响应于检测到…”。类似地，根据上下文，短语“在确定…时”或“如果检测到(所陈述的条件或事件)”可以被解释为意思是“如果确定…”或“响应于确定…”或“在检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

需要指出的是，本专利申请文件的一部分包含受著作权保护的内容。除了对专利局的专利文件或记录的专利文档内容制作副本以外，著作权人保留著作权。