睡眠状态检测的方法及相关设备

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种睡眠状态检测的方法及相关设备。

背景技术

随着人们健康意识的不断提高和智能可穿戴设备（下称可穿戴设备）的发展，越来越多的人们选择借助可穿戴设备对睡眠、心率等体征信息进行监测。其中，利用可穿戴设备对睡眠进行监测的方式主要为对用户的心率等身体指标参数和身体活动参数进行监测，从而判断用户的睡眠状态。

然而，由于用户的活动形式多种多样，通过监测心率、身体活动参数作为判断依据的方式，虽然有助于判断睡眠状态，但受到用户不同活动的影响，其判断结果仍存在一定的不准确性。比如，当用户在睡前或醒后进行躺着看书或看手机等动作幅度较小的活动时，人体的心率参数和身体活动参数变化并不显著，这就容易导致智能穿戴设备在检测用户睡眠状态时出错，如将用户醒着的状态判断为睡眠状态。

因此，如何提高对用户睡眠状态判断的准确性，进而提升用户利用电子设备检测睡眠状况的体验，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种睡眠状态检测的方法及相关设备，用于解决电子识别对用户睡眠状态检测不准确的问题。

第一方面，提供了一种睡眠状态检测的方法，应用于第一电子设备，所述方法包括：

获取用户的身体指标信息和/或身体活动信息；

按照初步睡眠状态分析逻辑，根据所述身体指标信息和/或所述身体活动获取所述用户的初步睡眠状态分析结果；

向第二电子设备发送第一通知消息，所述第一通知消息用于指示所述用户的所述初步睡眠状态；

当在定时时间内接收到所述第二电子设备发送的第一响应消息时，根据所述第一响应消息包括的用户行为信息获取所述用户的最终睡眠状态分析结果；或者，

当在定时时间内未接收到所述第二电子设备发送的第一响应消息时，根据所述初步睡眠状态分析逻辑获取所述用户的最终睡眠状态分析结果。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述向第二电子设备发送第一通知消息还包括：

当所述初步睡眠状态分析结果满足第一预设结果时，向第二电子设备发送第一通知消息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

接收所述第二电子设备发送的屏幕状态指示消息，所述屏幕状态指示消息用于指示所述第二电子设备处于锁屏状态；

响应于所述屏幕状态指示消息，根据所述初步睡眠状态分析逻辑获取所述用户的最终睡眠状态分析结果。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

接收所述第二电子设备发送的屏幕解锁广播消息，所述屏幕解锁广播消息用于指示所述第二电子设备处于解锁状态；

响应于所述屏幕解锁广播消息，向所述第二电子设备发送第一请求消息，所述第一请求消息用于查询所述用户针对所述第二电子设备的用户行为信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

响应于所述屏幕解锁广播消息，通过定时器设置所述定时时间。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述第一预设结果包括以下任意一种：

疑似入睡状态、疑似出睡状态、进入睡眠状态、浅睡状态、深睡状态。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

获取所述初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；

向所述第二电子设备发送所述第一通知消息，所述第一通知消息用于指示所述用户的初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；

接收所述第二电子设备发送的第一响应消息，所述第一响应消息用于指示所述第二电子设备处于锁屏状态；

当获取所述第二电子设备在预设时间内一直处于所述锁屏状态时，按照所述初步睡眠状态分析逻辑获取所述用户的所述最终睡眠状态分析结果为疑似入睡状态。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

当所述第二电子设备处于锁屏状态时，周期性地获取所述第二电子设备的屏幕状态信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

监听所述第二电子设备发送的所述屏幕解锁广播消息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

当在所述预设时间内监听到所述第二电子设备发送的屏幕解锁广播消息时，获取第一用户行为信息，所述第一用户行为信息为用户使用所述第二电子设备；

根据所述第一用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为出睡状态。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：

获取所述初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；

向所述第二电子设备发送所述第一通知消息，所述第一通知消息用于指示所述用户的初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；

接收所述第二电子设备发送的第一响应消息，所述第一响应消息用于指示所述第二电子设备处于解锁状态；

在所述定时时间内监听所述用户针对所述第二电子设备的操作事件；

当在所述定时时间内监听到所述操作事件时，获取所述第一用户行为信息；

根据所述第一用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为出睡状态；

当在所述定时时间内未监听到所述操作事件时，获取第二用户行为信息，所述第二用户行为信息为用户未使用所述第二电子设备；

根据所述第二用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为入睡状态。

第二方面，提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

一个或多个存储器；

所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。

第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序指令，所述计算机可执行程序指令在被计算机上运行时，使所述计算机执行如上述第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使所述计算机执行如上述第一方面中任一实现方式所述的方法。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种睡眠状态检测的方法适用的系统架构示意图。

图2为本申请实施例提供的一种电子设备100的示意性结构图。

图3为本申请实施例提供的电子设备100的软件结构框图。

图4为本申请实施例提供的一种睡眠状态检测的方法的示意性流程图。

图5为本申请实施例提供的一种睡眠状态检测的方法在实现时可能涉及的GUI示意图。

图6为本申请实施例提供的另一种睡眠状态检测的方法的示意性流程图。

图7为本申请实施例提供的又一种入睡场景下判断用户睡眠状态的示意性流程图。

图8为本申请实施例提供的一种出睡场景下判断用户睡眠状态的示意性流程图。

图9为本申请实施例提供的又一种入睡场景下判断用户睡眠状态的示意性流程图。

具体实施方式

需要说明的是，本申请实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联障碍物的关联关系，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这三种情况。另外，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个，“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。

以下，术语“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”特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。

在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其它一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其它方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其它方式另外特别强调。

下面以具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。以下几个具体实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

睡眠状态可以指人在睡觉时所表现出的形态。睡眠状态可以包括入睡阶段、浅睡阶段、深睡阶段和出睡状态。处于睡眠状态的用户通常会长时间保持固定的姿态或者肢体有小幅度的姿态变化。并且，处于睡眠状态的用户的心率通常会在静息心率附近波动。然而，仅凭心率等身体指标参数和活动幅度等身体活动参数作为判断用户睡眠状态的依据，容易受到用户小幅度活动情形对睡眠状态结果判断的准确性。

有鉴于此，本申请实施例提供了一种睡眠状态检测的方法，在结合用户的身体指标参数、身体活动参数判断用户睡眠状态之外，还综合了用户针对手机等终端的行为判断用户的睡眠状态，从而提高对用户睡眠状态判断的准确性，提升用户利用电子设备检测睡眠状态的体验。

本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法可以应用于任意用户通过可穿戴设备等电子设备检测睡眠状态的场景中。本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法可以通过可穿戴设备和与该可穿戴设备通信连接的终端设备（如手机）执行。

示例性的，如图1所示，为本申请实施例提供的一种睡眠状态检测的方法适用的系统架构示意图。该系统架构10可以包括第一电子设备101和第二电子设备102。

在一些实施例中，第一电子设备101可以由用户佩戴，且第一电子设备可以安装有多种传感器，能够采集用户的身体指标参数（如心率）和身体活动参数（如动作幅度、动作频率等）。第一电子设备101可以是用于检测用户睡眠状态的电子设备，如可穿戴设备。第二电子设备102可以是手机、平板电脑、膝上型计算机、手持计算机、超级移动个人计算机（ultra-mobile personal computer，UMPC）、上网本、个人数字助理（personal digitalassistant，PDA）以及智能眼镜等电子设备。

在一些实施例中，第一电子设备101和第二电子设备102可以基于任一现有且可行的通信协议建立通信连接，如蓝牙（bluetooth）连接。第一电子设备101和第二电子设备102可以基于通信连接进行数据交互。第一电子设备101可以安装有睡眠状态分析模型，能够根据自身采集的数据和从第二电子设备102处获取的数据分析用户的睡眠状态；或者，第二电子设备102可以安装有睡眠状态分析模型，能够根据自身采集的数据和从第一电子设备101处获取的数据分析用户的睡眠状态。

为了便于理解，本申请下文实施例仅以第一电子设备101是可穿戴的智能手表，以及该智能手表安装有睡眠状态分析模型，用于根据获取的数据分析用户睡眠状态为例进行介绍。但在实际应用中，分析用户睡眠状态的执行主体并不仅限于可穿戴设备，例如还可以是手机等，本申请实施例对此不作限定。

示例性的，如图2所示，为本申请实施例提供的一种电子设备100的示意性结构图。该电子设备可以对应于第一电子设备101，也可以对应于第二电子设备102。

电子设备100可以包括处理器110，存储器120，音频模块130，显示屏140；可选地，该电子设备100还可以包括摄像头150。此外，电子设备100还可以包括用户标识模块（subscriber identification module，SIM）卡接口160，定位模块170，传感器模块180，充电管理模块190，电源管理模块191，电池192等。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件，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。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器110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，控制器可以是电子设备100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110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110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器110的等待时间，因而提高了系统的效率。

在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路（inter-integrated circuit，I2C）接口，集成电路内置音频（inter-integrated circuitsound，I2S）接口，脉冲编码调制（pulse code modulation，PCM）接口，通用异步收发传输器（universal asynchronous receiver/transmitter，UART）接口，移动产业处理器接口（mobile industry processor interface，MIPI），通用输入输出（general-purposeinput/output，GPIO）接口，用户标识模块（subscriber identity module，SIM）接口，和/或通用串行总线（universal serial bus，USB）接口等。

可以理解的是，本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

存储器120，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。存储器120可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序（application，App）（比如声音播放功能，图像播放功能等）等。存储数据区可以存储电子设备100使用过程中所创建的数据（比如音频数据，图像数据等）等。此外，存储器120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，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器（universal flash storage，UFS）等。处理器110通过运行存储在存储器120的指令，和/或存储在设置于处理器110中存储器的指令，执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。

电子设备100可以通过音频模块130，扬声器131，受话器132，麦克风133，以及应用处理器（application processor，AP）等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。其中，扬声器131，也称“喇叭”，用于将音频电信号传唤为声音信号。电子设备100可以通过扬声器131收听音乐，或收听免提通话。麦克风133，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或者发送语音信息时，用户可以通过人嘴靠近麦克风135发声，将声音信号输入到麦克风133。

显示屏140可以用于显示图像，视频等。当电子设备100是智能手表时，显示屏可以一个或多个，例如包括设置于智能手表正面的显示屏和设置于智能手表背面的显示屏，其中，设置于智能手表正面的显示屏也可以被称为“主屏”、“第一显示屏”；设置于智能手表背面的显示屏也可以被称为“副屏”、“第二显示屏”。显示屏140宝库哦显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏（liquid crystal display，LCD），有机发光二极管（organic light-emitting diode，OLED），有源矩阵有机发光二极管或者主动矩阵有机发光二极管（active-matrix organic light emitting diode，AMOLED），柔性发光二极管（flex light-emitting diode，FLED），Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管（quantum dotlight emitting diodes，QLED）等。

电子设备100可以通过ISP，摄像头150，视频编解码器，显示屏140，GPU以及应用处理器等实现拍摄功能。

SIM卡接口160用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口160，或者从SIM卡接口160拔出，实现和电子设备100的接触和分离。SIM卡接口160可以支持Nano SIM卡，MicroSIM卡，SIM卡等。同一个SIM卡接口160可以同时插入多张卡。所述多张卡的类型可以相同，也可以不相同。SIM卡接口160也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口160也可以兼容外部存储卡。电子设备100可以通过SIM卡与网络交互，实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中，电子设备100也可以采用eSIM，也即嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在电子设备100中。

电子设备100的传感器模块180可以包括加速度传感器180A，陀螺仪180B，磁感应传感器180C，霍尔传感器180D等。

加速度传感器180A可检测电子设备100在各个方向上（一般为三轴）加速度的大小及方向。当电子设备100静止时，可以检测出重力的大小及方向。还可以用于识别设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。陀螺仪180B可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪180B确定电子设备100围绕三个轴（即x，y和z轴）的角速度。磁感应传感器180C，也称为电子罗盘，用于定位设备的方位。在一些实施例中，电子设备100可以根据加速度传感器180A、陀螺仪180B以及磁感应传感器180C计算出电子设备的姿态，应用于计步器应用。当电子设备100是智能手表时，霍尔传感器180D可用于检测智能手表的表体是正面向上还是背面向上，进而供处理器110确定智能手表是否进入免打扰模式/省电模式/预定义模式等。霍尔传感器180D，还可以用于检测智能手表的表体是否与外壳相分离，进而供处理器110确定是否自动接通电话等。

可选地，传感器模块180还可以包括其他传感器，比如压力传感器、接近光传感器、环境光传感器、指纹传感器、触摸传感器等。其中，压力传感器用于感受压力信号，可以将压力信号转换成电信号。接近光传感器可以包括例如发光二极管（LED）和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。电子设备100通过发光二极管向外发射红外光。环境光传感器用于感知环境光亮度。电子设备100可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。指纹传感器用于采集指纹。温度传感器用于检测温度。触摸传感器，也称“触控面板”。触摸传感器可以设置于显示屏194，由触摸传感器与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器用于检测作用于其上或附近的触摸操作。骨传导传感器可以获取振动信号。

此外，传感器模块180还包括气压传感器和距离传感器。其中，气压传感器用于测量气压。在一些实施例中，电子设备100通过气压传感器测得的气压值计算海拔高度，辅助定位和导航。距离传感器，用于测量距离。电子设备100可以通过红外或激光测量距离。

当然，电子设备100还可以包括其他的传感器，这里不再一一赘述。

充电管理模块190用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块190可以通过USB接口接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块190可以通过电子设备100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块190为电池192充电的同时，还可以通过电源管理模块191为设备供电。

电源管理模块191用于连接电池192，充电管理模块190与处理器110。电源管理模块191接收电池192和/或充电管理模块190的输入，为处理器110，存储器120，显示屏140，摄像头150，和无线通信模块160等供电。电源管理模块191还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态（漏电，阻抗）等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块191也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中，电源管理模块191和充电管理模块190也可以设置于同一个器件中。

电子设备100的无线通信功能可以通过移动通信模块150，无线通信模块160，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

移动通信模块150可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器（low noise amplifier，LNA）等。移动通信模块150可以接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备（不限于扬声器131，受话器132等）输出声音信号，或通过显示屏140显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块160可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网（wirelesslocal area networks，WLAN）（如无线保真（wireless fidelity，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 field communication，NFC），红外技术（infrared，IR）等无线通信的解决方案。无线通信模块160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160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110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频，放大，转为电磁波辐射出去。

数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当电子设备100在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。NPU为神经网络（neural-network ，NN）计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。

示例性的，电子设备100的软件系统可以采用分层架构，事件驱动架构，微核架构，微服务架构，或云架构。本发明实施例以分层架构的Android系统为例，示例性说明电子设备100的软件结构。图3是本申请实施例的电子设备100的软件结构框图。该电子设备100可以对应于上文介绍的第一电子设备101和/或第二电子设备102。

分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时（Android runtime）和系统库，以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包。如图3所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，WLAN，蓝牙，音乐，视频，克隆应用等应用程序。

应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口（applicationprogramming interface，API）和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。如图3所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。

窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。

内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。

视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

电话管理器用于提供电子设备100的通信功能。例如通话状态的管理（包括接通，挂断等）。

资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。

通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，终端振动，指示灯闪烁等。

Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。

核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。

应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行障碍物生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器（surface manager），媒体库（Media Libraries），三维图形处理库（例如：OpenGL ES），2D图形引擎（例如：SGL）、短距Wi-Fi模块等。

表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。

媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如: MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。

三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。

2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。

短距Wi-Fi模块用于在Wi-Fi信道上建立热点，如在2.4G信道或者5G信道上建立Wi-Fi热点。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。

为了更好地理解本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，以下结合附图对该方法的具体实现过程进行介绍。示例性的，如图4所示，为本申请实施例提供的一种睡眠状态检测的方法的示意性流程图。

需要说明的是，本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法的执行主体可以包括智能手表和手机。其中，穿戴设备的各个功能模块可以分别用于采集用户睡眠时的多项参数，例如身体指标参数和身体活动参数，以及用于获取手机侧的用户行为信息，并根据用户指标参数、身体活动参数和用户行为参数等综合分析用户的睡眠状态。

图4示出了智能手表中用于执行该睡眠状态检测的方法的多个功能模块之间，以及这些功能模块与手机之间交互流程对应的时序图。该流程具体可以包括以下步骤：

S401，智能手表的算法模块获取用户的身体指标信息和身体活动信息。

在一些实施例中，身体指标信息可以包括用户的心率等体征参数。身体活动信息可以包括用户的活动类型，如抬腕、挥臂等；还可以包括用户的身体活动幅度、身体活动频率等。可选地，身体活动信息还可以包括用户的姿势，如仰卧、侧躺、站立等。

在一些实施例中，算法模块获取用户身体指标信息、身体活动信息的方式可以是：智能手表通过其内置的心率传感器、加速度传感器等分别监测并获取用户的身体指标信息和身体活动信息；算法模块获取这些传感器发送的身体指标信息和身体活动信息。

在一些实施例中，算法模块可以包括睡眠状态分析模型。睡眠状态分析模型可以根据用户的身体指标信息和/或用户的身体活动信息初步分析用户的睡眠状态，如疑似入睡、疑似出睡。此外，睡眠状态分析模型还可以根据初步分析的睡眠状态结果和用户行为信息，分析获取准确的睡眠状态分析结果（可视为最终睡眠状态分析结果/目标状态分析结果）。

在一些实施例中，智能手表采集用户的用于分析睡眠状态的身体指标信息和/或用户的身体活动信息可以是分时段，而非全天不间断的。例如，用户可以在默认的采集时段采集用户的身体指标信息和/或用户的身体活动信息，以供算法模块分析用户的睡眠状态，该采集时段例如可以是每天晚上20:00至第二天上午8:00。或者，用户可以根据自己的睡眠习惯，自行设置采集时段。例如，如图5所示，用户可以在智能手表的睡眠检测App中设置采集时段（或通常的睡觉时间）为工作日每天晚上（或前一天晚上）的20:00至第二天上午的8:00，休息日每天晚上（或前一天晚上）的23:00至第二天上午的11:00等，本申请实施例对此不作限定。

需要说明的是，通过设置数据采集时段，使智能手表在特定时段内采集用于分析用户睡眠状态的数据，而非全天不间断地采集这些数据，能够在保证睡眠状态分析准确性的基础上，节约设备性能，提高计算资源的利用效率。

S402，智能手表的算法模块根据用户的身体指标信息和/或身体活动信息分析获取用户的初步睡眠状态。

在一些实施例中，算法模块在获取用户的心率、身体活动等信息后，可以将这些信息输入至预设的睡眠状态分析模型，并获取该睡眠状态分析模型输出的初步睡眠状态结果。

其中，根据身体指标信息和/或身体活动信息初步分析用户睡眠状态的方式可以有多种，比如包括：方式（1）睡眠状态分析模型根据用户的身体活动频率和身体活动幅度确定用户的睡眠状态为疑似入睡或者疑似出睡。举例来说，如果用户的身体活动频率低于第一频率阈值，身体活动幅度低于第一幅度阈值，且持续时间等于或大于第一时间阈值，那么可以获取用户的睡眠状态为疑似入睡状态；如果用户的身体活动频率等于或高于第一频率阈值，身体活动幅度等于或高于第一幅度阈值，且持续时间等于或大于第二时间阈值，那么可以获取用户的睡眠状态为疑似出睡状态。其中，第一时间阈值和第二时间阈值可以相等，也可以不相等。方式（2）睡眠状态分析模型也可以根据用户的心率确定用户的睡眠状态为疑似入睡或者疑似出睡。举例来说，如果用户的心率由第一心率降低为第二心率，且第二心率低于第一心率阈值，那么可以获取用户的睡眠状态为疑似入睡状态；如果用户的心率由第三心率升高为第四心率，且第四心率等于或高于第二心率阈值，那么可以获取用户的睡眠状态为疑似出睡状态。其中，第一心率阈值与第二心率阈值可以相等，也可以不相等。

此外，睡眠状态分析模型还可以综合用户的身体活动信息和心率等身体指标信息分析获取用户睡眠状态的初步结果。或者，睡眠状态分析模型除了根据用户的身体指标信息和身体活动信息之外，还可以根据其他信息（如位置信息、时间信息、摄氧量信息等等）综合初步判断用户睡眠状态的结果，本申请实施例对此不作限定。

需要说明的是，智能手表在获取最终睡眠状态分析结果之前，首先基于自身采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，而非在初步分析睡眠状态结果时，就从手机侧获取用户行为信息，能够实现在必要时（也即初步分析结果为疑似入睡或者疑似出睡）才从手机侧获取用户信息，进而获得更加准确的睡眠状态分析结果，减少了无效的通信消耗，提高了睡眠状态分析的效率。

此外，还需要说明的是，上文介绍睡眠状态分析模块初步分析用户睡眠状态的方式时，仅以睡眠状态的初步分析结果为疑似入睡和疑似出睡为例进行介绍，但在实际应用中，睡眠状态并不仅限于此，例如还可以包括进入睡眠状态、深睡状态、浅睡状态等，不同的睡眠状态可以对应于不同的判断标准，例如，如果用户在0-4min身体活动处于静止状态（如身体活动频率低于第一频率阈值，身体活动幅度低于第一幅度阈值），那么可以初步判断该用户的睡眠状态为疑似入睡状态；如果用户在4-20min有轻微的身体活动（如身体活动频率等于第一频率阈值，身体活动幅度等于第一幅度阈值），那么可以初步判断用户的睡眠状态为疑似出睡状态；如果用户在4-20min仍处于静止状态（如身体活动频率等于第一频率阈值，身体活动幅度等于第一幅度阈值），那么可以初步判断用户的睡眠状态为进入睡眠（或者浅睡状态），本申请实施例对不同睡眠状态的具体判断标准不作限定。

S403，当获取用户的初步睡眠状态分析结果为第一预设结果时，智能手表向手机发送第一通知消息，该第一通知消息用于上报初步睡眠状态分析结果。

其中，第一预设结果可以根据需要预设设置，例如可以包括多种睡眠状态，包括：疑似入睡状态、进入睡眠状态、疑似出睡状态等。可选地，还可以包括浅睡状态、深睡状态等。第一通知消息还可以用于请求获取用户行为信息。

在一些实施例中，用户行为信息可以包括用户针对手机的行为，如用户解锁手机、点击/上滑/下滑/长按手机屏幕、按压手机物理按键的行为等。

在一些实施例中，智能手表向手机发送第一通知消息的具体过程例如可以包括：智能手表的算法模块获取初步睡眠状态分析结果为第一预设结果时，可以向该智能手表的应用处理模块（例如可以对应于智能手表的应用处理器（application processor，AP））发送第一通知消息，该第一通知消息可以用于指示用户的初步睡眠分析状态结果为第一预设结果；之后，智能手表的应用处理模块可以向该智能手表的通信模块（如蓝牙模块）发送第一通知消息；智能手表的通信模块接收到该第一通知消息后，向手机侧的通信模块发送该第一通知消息；手机侧的通信模块接收到第一通知消息后，可以向该手机的应用处理模块（例如可以对应于手机的AP）转发该第一通知消息；响应于第一通知消息，手机的应用处理模块可以获取用户行为信息。

在另一些实施例中，以为手机处于锁屏状态为例，智能手表获取用户行为信息的方式可以具体包括：智能手表获取初步睡眠状态分析结果为第一预设结果之后，向手机上报该结果。其中，由于手机此时处于锁屏状态，那么手机会响应于该结果向智能手表发送手机处于锁屏状态；智能手表的睡眠状态监测App根据手机处于锁屏状态，可以向智能手表的应用处理模块发送用户未使用手机的用户行为信息，应用处理模块可以向算法模块转发该用户行为信息，使得该算法模块可以根据初步睡眠状态分析结果和该用户行为信息获取最终睡眠状态分析结果，之后算法模块可以按照原有的睡眠状态分析逻辑（也即初步睡眠状态分析逻辑）继续分析用户的睡眠状态。当手机由锁屏状态转变为解锁状态时，手机可以广播手机已变为解锁状态；当智能手表获取到手机处于解锁状态时，可以启动定时器，如智能手表的睡眠状态App可以通过com.hihonor.android.os.PowerManagerEx#requestNoUserActivityNotification设定定时时间，并且智能手表可以向手机查询用户行为信息，也即查询用户在手机中的操作事件；之后，在该定时时间内，手机可以周期性地向智能手表反馈用户行为信息，如每隔10s向智能手表反馈用户行为信息。智能手表的睡眠检测App如果在定时时间内获取用户行为信息，则可以通过应用处理模块向算法模块发送用户使用手机的用户行为信息；智能手表的睡眠检测App如果在定时时间内未获取用户行为信息，或者智能手表的睡眠检测App在定时时间内获取的用户行为信息为空，则可以通过应用处理模块向算法模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

可选地，在智能手机获取手机变为解锁状态后，可以在一定时间内持续查询该手机是否一直处于解锁状态，若在一定时间内一直处于解锁状态，那么可以启动定时器，获取定时时间内手机反馈的用户行为信息；若在一定时间内，手机又由解锁状态变为锁屏状态，那么可以不启动定时器。

在一些实施例中，算法模块获取用户行为信息的方式可以包括：手机监测并获取用户针对该手机的操作行为，并将该操作行为对应的用户行为信息发送至智能手表的通信模块，并经由该智能手表的通信模块将用户行为信息传输至该智能手表的算法模块。

S404，智能手表的算法模块根据用户行为信息确定最终用户睡眠状态结果。

在一些实施例中，当手机获取到存在用户行为时，手机可以按照第一请求消息的反向路径，在预设时间内向智能手表的算法模块发送第一响应消息，该第一响应消息用于指示用户的行为信息，例如该第一响应消息可以包括用户行为信息。当手机未检测到用户行为时，手机也可以向智能手表反馈第一响应消息，并通过第一响应消息指示当前无用户行为，或者指示当前手机处于锁屏状态等。或者，可选地，当手机未获取到用户行为时，手机也可以不向智能手表反馈响应消息，如预设时间内不向智能手表发送第一响应消息。或者，可选地，当手机未获取到用户行为时，手机也可以在预设时间内向智能手表发送第一响应消息，但该第一响应消息中关于用户行为的信息为空。

在一些实施例中，以无论手机是否检测到用户行为，手机均会向智能手表反馈第一响应消息作为示例，当智能手表的算法模块获取第一响应消息后，可以根据其包括的用户行为信息进一步判断用户睡眠状态。其中，不同的睡眠状态对应于不同的用户行为信息，比如：疑似入睡状态、进入睡眠状态、浅睡状态、深睡状态对应的用户行为信息可以为：用户未使用手机。再比如：疑似出睡状态对应的用户行为信息可以为：用户使用手机或者手机使用中。

在一些实施例中，如果智能手表确定获取的用户行为信息与其获取的初步睡眠状态分析结果匹配，那么可以确定最终睡眠状态分析结果与初步睡眠状态分析结果相同。如果智能手表确定获取的用户行为信息与其获取的初步睡眠状态分析结果不匹配，那么可以确定最终睡眠状态分析结果与初步睡眠状态分析结果不同。

作为一个示例，例如在出睡场景，如果初步睡眠状态分析结果为疑似入睡，且手机反馈的用户行为信息为用户使用手机，那么智能手表可以根据该用户行为信息，确定用户的睡眠状态为出睡状态。

作为另一个示例，例如在进入睡眠场景，如果初步睡眠状态分析结果为进入睡眠，且手机反馈的用户行为信息为用户使用手机，那么智能手表可以根据该用户行为信息，确定用户的睡眠状态为出睡。此外，智能手表可以统计本次初步判断进入睡眠状态对应的时长，如果进入睡眠的时长小于第一时长，那么可以丢弃该段进入睡眠状态。或者，可选地，智能手表还可以统计后续出睡状态对应的时长，如果该出睡状态持续的时长小于第二时长，那么同样可以丢弃该段出睡状态。其中，第一时长和第二时长可以相等也可以不相等。

作为又一个示例，例如在出睡场景，如果初步睡眠状态分析结果为进入睡眠，且手机反馈的用户行为信息为用户未使用手机，那么智能手表可以集训按照原有的初步睡眠状态分析逻辑进行分析，获取当前对应的最终睡眠状态分析结果，以及对后续时间的初步睡眠状态分析结果进行分析。

在一些实施例中，智能手表在获取符合第一预设结果的初步睡眠状态分析结果，且智能手表在向手机发送了第一请求消息之后，如果在预设时间内一直未接收到手机反馈的第一响应消息，那么智能手表可以按照原有的初步睡眠状态分析逻辑继续对后续的睡眠状态进行分析。在获取新的初步睡眠状态分析结果之前，智能手表可以不再向手机再次请求用户行为信息；当智能手表获取新的初步睡眠状态分析结果之后，智能手表可以再次向手机请求用户行为信息。

或者，智能手表在获取符合第一预设结果的初步睡眠状态分析结果，且智能手表在向手机发送了第一请求消息之后，如果在预设时间内一直未接收到手机反馈的第一响应消息，那么智能手表可以按照原有的初步睡眠状态分析逻辑继续对后续的睡眠状态进行分析，并且在间隔第三时长后，再次向手机请求用户行为信息，若获取手机反馈的用户行为信息，那么可以根据该用户行为信息和初步睡眠状态分析结果获取最终睡眠状态分析结果。

作为一个示例，例如在入睡场景，如果手机在智能手表获取用户疑似入睡状态到获取用户进入睡眠状态期间一直未反馈用户行为信息，那么智能手表可以按照原有的初步睡眠状态分析逻辑继续进行分析，并且在获取用户进入新的入睡状态（即进入睡眠状态）之后再次向手机请求用户行为信息，并根据获取的用户行为信息确定最终睡眠状态结果。

作为另一个示例，例如在入睡场景，如果手机在智能手表获取用户疑似入睡状态到获取用户进入睡眠状态期间一直未反馈用户行为信息，那么智能手表可以按照原有的初步睡眠状态分析逻辑继续进行分析，并且在间隔一定时长（如5min）之后再次向手机请求用户行为信息，然后根据获取的用户行为信息确定最终睡眠状态结果。

需要说明的是，本申请实施例中所说的入睡场景出睡场景不完全等同于疑似入睡状态（或进入睡眠状态）和疑似出睡状态，该入睡场景可以包括用户从清醒到进入睡眠过程中的多种状态，该出睡场景可以包括用户从睡眠到清醒过程中的多种状态。在入睡场景下，如果智能手表初步判断出用户疑似入睡或者进入睡眠，且手机反馈的用户行为信息为用户未使用手机或者手机未反馈用户行为信息，那么智能手表可以继续按照原有的初步分析睡眠状态的逻辑进行接下来的分析。但是在手机未反馈用户行为信息的情形下，为了保证睡眠状态分析结果的准确性，智能手表可以再次向手机请求获取用户行为信息，再次进行该请求的时机例如可以包括达到预设时长未接收到用户行为信息之后间隔第三时长（如5min），或者智能手表按照原有逻辑初步判断出用户进入新的睡眠状态之后等，本申请实施例对此不作限定。在出睡场景下，如果智能手表初步判断出用户疑似出睡，且手机反馈的用户行为信息为用户使用手机，那么可以确定最终睡眠状态分析结果就是出睡；如果智能手表初步判断出用户疑似出睡，且手机反馈的用户行为信息为用户未使用手机或者在预设时长内未反馈用户行为信息，那么智能手表可以继续按照原有的初步分析睡眠状态的逻辑进行接下来的分析。

还需要说明的是，通过对智能手表进行设置，也可以使得智能手表不向手机发送疑似入睡状态，而是直接上报进入睡眠状态，也即智能手表初步睡眠状态分析结果未进入睡眠状态（对应于本文中的进入睡眠场景）。在该进入睡眠场景下，如果手机反馈的用户行为信息为用户使用手机，那么智能手表可以根据该用户行为信息确定用户睡眠状态为出睡状态（或者非睡眠状态）。并且，如果本次初步判断的进入睡眠状态的时长小于第一时长（如1min），那么可以丢弃该段进入睡眠状态。

根据本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，通过根据智能手表采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，并在初步分析结果满足预设结果时，向手机侧请求用户行为信息，然后结合该用户行为信息对初步分析结果进行校校准，能够在节约智能手表和手机通信资源的同时，提高睡眠状态识别结果的准确性。

为了更好地理解本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，以下结合附图，以入睡场景和出睡场景为例进行介绍。

示例性的，如图6所示，为本申请实施例提供的另一种睡眠状态检测的方法的示意性流程图。

在入睡场景下，该流程可以包括以下步骤：

S601，智能手表的算法模块向应用处理模块发送第一通知消息，该第一通知消息用于指示疑似入睡状态。

S602，智能手表的应用处理模块向睡眠检测App发送第一通知消息。

S603，智能手表的睡眠检测App通过蓝牙模块（图6未示出）向手机发送第一通知消息。

S604，智能手表的睡眠检测App接收手机发送的第一响应信息，该第一响应信息用于指示手机处于锁屏状态。

S605，智能手表的睡眠检测App响应于第一响应信息，向智能手表的应用处理模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S606，智能手表的应用处理模块向算法模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S607，响应于用户未使用手机的用户行为信息，智能手表的算法模块输出的疑似入睡结果不变，且在预设时间内继续等待手机侧反馈的用户行为信息。

其中，若在预设时间内未接收到手机再次反馈的用户行为信息，那么算法模块可以按照原有的睡眠状态分析逻辑确定最终睡眠状态结果为疑似入睡。

需要说明的是，在进入睡眠场景下，也可以按照与本申请实施例提供的入睡场景对应的流程获取最终睡眠状态结果，本文对进入睡眠场景下的对应流程不再赘述。

如果手机状态由锁屏状态变为解锁状态，该流程还可以包括以下步骤：

S608，智能手表的睡眠检测App接收手机广播的手机解锁状态。

S609，响应于手机解锁状态，智能手表的睡眠检测App通过定时器设置定时时间。

S610，智能手表的睡眠检测App向手机发送第一请求消息，该第一请求消息用于请求获取用户行为信息。

当手机在定时时间内反馈的用户行为信息为用户未使用手机时，接下来可以执行步骤S611A至步骤S614A：

S611A，手机向智能手表的睡眠检测App发送在定时时间内用户未使用手机的指示信息。

S612A，智能手表的睡眠检测App向应用处理模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S613A，应用处理模块向智能手表的算法模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S614A，响应于用户未使用手机的用户行为信息，智能手表的算法模块输出的疑似入睡结果不变，且在预设时间内继续等待手机侧反馈的用户行为信息。

其中，若在预设时间内未接收到手机再次反馈的用户行为信息，那么算法模块可以按照原有的睡眠状态分析逻辑确定最终睡眠状态结果为疑似入睡。

当手机在定时时间内一直未反馈的用户行为信息时，接下来可以执行步骤S611B至步骤S613B：

S611B，当手机在定时时间内一直未反馈的用户行为信息时，则智能手表的睡眠检测App向应用处理模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S612B，应用处理模块向智能手表的算法模块发送用户未使用手机的用户行为信息。

S613B，响应于用户未使用手机的用户行为信息，智能手表的算法模块输出的疑似入睡结果不变。

在出睡场景下，该流程可以包括以下步骤：

S614，智能手表的睡眠检测App接收手机广播的手机解锁状态。

S615，响应于手机解锁状态，智能手表的睡眠检测App向应用处理模块发送用户使用手机的用户行为信息。

S616B，响应于用户使用手机的用户行为信息，智能手表的算法模块输出出睡结果。

根据本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，通过根据智能手表采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，并在初步分析结果满足预设结果时，向手机侧请求用户行为信息，然后结合该用户行为信息对初步分析结果进行校校准，能够在节约智能手表和手机通信资源的同时，提高睡眠状态识别结果的准确性。

示例性的，如图7所示，为本申请实施例提供的又一种入睡场景下判断用户睡眠状态的示意性流程图。该流程的执行主体包括智能手表，具体可以包括以下步骤：

S701，获取手机锁屏状态。

S702，判断手机是否处于锁屏状态。

其中，若手机处于锁屏状态（也即判断结果为“是”），则接下来执行步骤S703A；若手机未处于锁屏状态（也即判断结果为“否”），则接下来执行步骤S703B。

S703A，判断在第五时长内是否监听到手机解锁的广播消息。

其中，若在第五时长内未监听到手机解锁的广播消息（也即判断结果未“否”），则接下来可以执行步骤S704A，也即获取用户行为信息为用户未使用手机；若在第五时长内监听到手机解锁的广播消息（也即判断结果未“是”），则接下来可以执行步骤S705。

S703B，获取手机侧的用户针对手机的操作事件。

其中，用户行为信息可以包括用户针对手机的操作事件等。

S704B，判断是否存在用户针对手机的操作事件。

具体地，智能手表可以判断在预设时间内是否获取到手机反馈的用户针对手机的操作事件。

其中，若在预设时间内获取到用户针对手机的操作事件（也即判断结果为“是”），则接下来可以执行步骤S705，也即获取用户行为信息为用户使用手机；若在预设时间内未获取到用户针对手机的操作事件（也即判断结果为“否”），则接下来可以执行步骤S706。

S706，在定时时间内持续监听是否有用户操作。

S707，判断在达到定时时间时，是否有用户操作事件。

其中，若在达到定时时间时，一直没有用户操作事件，那么接下来可以执行步骤S703B，也即重复获取用户针对手机的操作事件。若在达到定时时间时，存在用户操作事件，那么接下来可以执行步骤S708：

S708，获取用户行为信息为用户未使用手机。

需要说明的是，图7实施例仅以用户行为（或者操作事件）是手机解锁为例进行介绍，在实际应用中，用户针对手机的操作事件也可以是其他类型。此外，图7实施例也仅以锁屏状态作为用户未使用手机的示例，但在实际应用中并不仅限于此，比如还可以是用户在一定时长内没有对手机输入任何操作等，本申请实施例对此不作限定。

根据本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，通过根据智能手表采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，并在初步分析结果满足预设结果时，向手机侧请求用户行为信息，然后结合该用户行为信息对初步分析结果进行校校准，能够在节约智能手表和手机通信资源的同时，提高睡眠状态识别结果的准确性。

示例性的，如图8示，为本申请实施例提供的一种出睡场景下判断用户睡眠状态的示意性流程图。该流程的执行主体可以包括智能手表，具体可以包括以下步骤：

S801，获取手机系统的锁屏状态。

S802，判断手是否处于解锁状态。

其中，若手机处于解锁状态（也即判断结果为“是”），则接下来可以执行步骤S803；若手机处于未解锁状态（处于锁屏状态）（也即判断结果为“否”），则重复执行步骤S802。

S803，获取用户行为信息为用户使用手机。

根据本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，通过根据智能手表采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，并在初步分析结果满足预设结果时，向手机侧请求用户行为信息，然后结合该用户行为信息对初步分析结果进行校校准，能够在节约智能手表和手机通信资源的同时，提高睡眠状态识别结果的准确性。

示例性的，如图9所示，为本申请实施例提供的又一种睡眠状态检测的方法的示意性流程图。该流程的执行主体可以包括第一电子设备，具体可以包括以下步骤：

S901，获取用户的身体指标信息和/或身体活动信息。

S902，按照初步睡眠状态分析逻辑，根据身体指标信息和/或身体活动获取用户的初步睡眠状态分析结果。

S903，向第二电子设备发送第一通知消息，该第一通知消息用于指示所述用户的初步睡眠状态。

S904，当在定时时间内接收到第二电子设备发送的第一响应消息时，根据第一响应消息包括的用户行为信息获取用户的最终睡眠状态分析结果；或者，当在定时时间内未接收到第二电子设备发送的第一响应消息时，根据初步睡眠状态分析逻辑获取用户的最终睡眠状态分析结果。

在一些实施例中，所述向第二电子设备发送第一通知消息还包括：当所述初步睡眠状态分析结果满足第一预设结果时，向第二电子设备发送第一通知消息。

在一些实施例中，所述方法还包括：接收所述第二电子设备发送的屏幕状态指示消息，所述屏幕状态指示消息用于指示所述第二电子设备处于锁屏状态；响应于所述屏幕状态指示消息，根据所述初步睡眠状态分析逻辑获取所述用户的最终睡眠状态分析结果。

在一些实施例中，所述方法还包括：接收所述第二电子设备发送的屏幕解锁广播消息，所述屏幕解锁广播消息用于指示所述第二电子设备处于解锁状态；响应于所述屏幕解锁广播消息，向所述第二电子设备发送第一请求消息，所述第一请求消息用于查询所述用户针对所述第二电子设备的用户行为信息。

在一些实施例中，所述方法还包括：响应于所述屏幕解锁广播消息，通过定时器设置所述定时时间。

在一些实施例中，所述第一预设结果包括以下任意一种：疑似入睡状态、疑似出睡状态、进入睡眠状态、浅睡状态、深睡状态。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取所述初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；向所述第二电子设备发送所述第一通知消息，所述第一通知消息用于指示所述用户的初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；接收所述第二电子设备发送的第一响应消息，所述第一响应消息用于指示所述第二电子设备处于锁屏状态；当获取所述第二电子设备在预设时间内一直处于所述锁屏状态时，按照所述初步睡眠状态分析逻辑获取所述用户的所述最终睡眠状态分析结果为疑似入睡状态。

在一些实施例中，所述方法还包括：当所述第二电子设备处于锁屏状态时，周期性地获取所述第二电子设备的屏幕状态信息。

在一些实施例中，所述方法还包括：监听所述第二电子设备发送的所述屏幕解锁广播消息。

在一些实施例中，所述方法还包括：当在所述预设时间内监听到所述第二电子设备发送的屏幕解锁广播消息时，获取第一用户行为信息，所述第一用户行为信息为用户使用所述第二电子设备；根据所述第一用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为出睡状态。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取所述初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；向所述第二电子设备发送所述第一通知消息，所述第一通知消息用于指示所述用户的初步睡眠状态分析结果为疑似入睡状态；接收所述第二电子设备发送的第一响应消息，所述第一响应消息用于指示所述第二电子设备处于解锁状态；在所述定时时间内监听所述用户针对所述第二电子设备的操作事件；当在所述定时时间内监听到所述操作事件时，获取所述第一用户行为信息；根据所述第一用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为出睡状态；当在所述定时时间内未监听到所述操作事件时，获取第二用户行为信息，所述第二用户行为信息为用户未使用所述第二电子设备；根据所述第二用户行为信息获取所述最终睡眠状态分析结果为入睡状态。

根据本申请实施例提供的睡眠状态检测的方法，通过根据智能手表采集的信息对用户睡眠状态进行初步分析，并在初步分析结果满足预设结果时，向手机侧请求用户行为信息，然后结合该用户行为信息对初步分析结果进行校校准，能够在节约智能手表和手机通信资源的同时，提高睡眠状态识别结果的准确性。

基于同样的技术构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；一个或多个存储器；所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得计算机或处理器执行上述任一个方法中的一个或多个步骤。

基于同样的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机可执行程序指令，所述计算机可执行程序指令在被计算机上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个方法中的一个或多个步骤。

基于同样的技术构思，本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个方法中的一个或多个步骤。

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、或者其它可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。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（solid state disk，SSD））等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请实施例的具体实施方式，但本申请实施例的保护范围并不局限于此，任何在本申请实施例揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。因此，本申请实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。