智能睡眠辅助系统、睡眠状态分类方法及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种智能睡眠辅助系统、睡眠状态分类方法及存储介质，其系统包括：通信连接的睡眠辅助设备、云服务器及移动终端；所述睡眠辅助设备用于采集睡眠数据，并基于所述睡眠数据控制与所述睡眠数据相对应的设备的调整；所述云服务器用于监听所述睡眠数据，并将所述睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠分类结果；所述移动终端用于接收并显示所述睡眠分类结果。本发明专利技术既可以监测睡眠质量，又能给予睡眠干预，提高了用户的睡眠质量。提高了用户的睡眠质量。提高了用户的睡眠质量。

【技术实现步骤摘要】
智能睡眠辅助系统、睡眠状态分类方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种及生物学和计算机科学相结合的智能睡眠辅助系统及睡眠状态识别方法。

技术介绍

[0002]随着新时代消费水平提高，生活质量的提升，越来越多的人在闲暇时间依靠着电子智能设备进行娱乐，由于娱乐时间的增加，导致了睡眠时间减少，忽视了睡眠在成长过程中的重要性。睡眠障碍对年轻人的危害不仅是身体上的，严重的还会危及心理，造成心理上的疾病。
[0003]早在1937年，美国学者Loomis等人就首次提出了根据脑波来进行睡眠深度的判断。在1968年，Rechtschaffen和Kales两人执笔详细描述了睡眠分期的判断基准，将其用于多导睡眠监测系统(PSG)中，目前已经是国际公认的诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征的标准。但PSG只能作为监测系统，并不能帮助睡眠障碍患者有效解决失眠症状，且售价昂贵；国内这几年在睡眠健康领域也在快速发展，目前市面上涌现了大量的睡眠辅助系统，例如软件类较为典型的有小睡眠、硬件类较为典型的有小米手环。小睡眠是一款针对睡眠障碍患者设计的白噪音小程序，通过播放内置的白噪音音频来帮助用户入睡，但是并不能给与用户有效的睡眠建议措施。小米手环通过脑电波扫描以及眼动观测来描述深睡时间，但其作为睡眠监测系统，并不能干预用户的睡眠。
[0004]因此，如何设计出一种既可以监测睡眠质量，又能给予睡眠干预的睡眠辅助系统，是一个个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种智能睡眠辅助系统及睡眠状态识别方法，用以实现在睡眠过程中既可以监测睡眠质量，又能给予睡眠干预的功能。
[0006]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种智能睡眠辅助系统，包括：通信连接的睡眠辅助设备、云服务器及移动终端；
[0007]所述睡眠辅助设备用于采集睡眠数据，并基于所述睡眠数据控制与所述睡眠数据相对应的设备进行调整；
[0008]所述云服务器用于监听所述睡眠数据，并将所述睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠分类结果；
[0009]所述移动终端用于接收并显示所述睡眠分类结果。
[0010]可选的，所述睡眠数据包括用户语音数据；所述睡眠辅助设备包括控制器、声音传感器以及气囊；
[0011]所述声音传感器用于采集睡眠环境中的用户语音数据；
[0012]所述控制器用于当所述用户语音数据包括预定频率语音数据时，控制所述气囊增加或减少充气量。
[0013]可选的，所述睡眠数据包括外界语音数据；所述睡眠辅助设备包括麦克风、控制器与扬声器；
[0014]所述麦克风用于采集睡眠环境中的外界语音数据；
[0015]所述控制器用于当所述外界语音数据的分贝大于预定分贝，控制所述扬声器播放白噪音音频。
[0016]可选的，所述睡眠数据包括温湿度数据；所述睡眠辅助设备包括温湿度传感器、控制器与温湿度调节器；
[0017]所述温湿度传感器用于采集睡眠环境中的温湿度数据；
[0018]所述控制器用于当所述温湿度数据不在预定温湿度范围内，控制所述温湿度调节器调节所述睡眠环境中的温湿度。
[0019]可选的，所述睡眠数据包括BCG信号；所述睡眠辅助设备包括压电薄膜传感器，所述压电薄膜传感器用于采集用户的BCG信号；
[0020]所述已训练的支持向量机模型包括利用MIT
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BIH数据库中的样本训练的最优支持向量机模型；所述云服务器具体用于：
[0021]从所述BCG信号中分离提取心跳间隔序列；
[0022]对所述心跳间隔序列进行时域特征提取，并采用时变自回归模型对所述心跳间隔序列进行频域特征的提取以构成第一特征矩阵；
[0023]采用主成分分析法对所述第一特征矩阵进行降维处理得到第二特征矩阵；
[0024]将所述第二特征矩阵输入所述最优支持向量机模型中，输出用户的快速眼动睡眠期、浅度睡眠期和深度睡眠期的睡眠分类结果。
[0025]可选的，所述移动终端还用于设置睡眠参数，所述睡眠参数包括睡眠开启时间；
[0026]所述睡眠辅助设备包括震动模块，所述震动模块用于在所述睡眠开启时间进行震动。
[0027]可选的，所述睡眠辅助设备还包括：负离子发生器，所述负离子发生器用于释放负离子。
[0028]可选的，所述睡眠辅助设备还包括：脉搏心率传感器，所述脉搏心率传感器用于检测用户的心跳频率。
[0029]第二方面，本专利技术还提供了一种睡眠状态分类方法，包括：
[0030]通过睡眠辅助设备采集睡眠数据，并基于所述睡眠数据控制与所述睡眠数据相对应的设备进行调整；
[0031]通过云服务器监听所述睡眠数据，并将所述睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠状态分类结果；
[0032]通过移动终端接收并显示所述睡眠状态分类结果。
[0033]第三方面，本专利技术还提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如所述智能睡眠辅助系统中的功能。
[0034]采用上述实施例的有益效果是：本专利技术通过睡眠辅助设备采集睡眠数据，并基于睡眠数据控制与睡眠数据相对应的设备进行调整，通过干预用户的睡眠过程，提高用户的睡眠质量；然后通过云服务器将睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠状态分类结果，并且在移动终端进行查看该结果，精准的睡眠监测可以让用户清楚地知道自身的
睡眠状况，针对自己的睡眠状况做出针对性的改善；最后采用睡眠辅助设备、云服务器及移动终端的云架构模式来完成各个功能模块的协同合作，使得信息的传输整合比传统模式更加高效。
附图说明
[0035]图1为本专利技术提供的智能睡眠辅助系统一实施例的整体架构图；
[0036]图2为本专利技术提供的智能睡眠辅助设备一实施例的硬件结构图；
[0037]图3为本专利技术提供的云服务器一实施例的结构示意图；
[0038]图4为本专利技术提供的一种移动终端与云服务器一实施例的通信流程图；
[0039]图5为本专利技术提供的一种支持向量机一实施例的算法流程图；
[0040]图6为本专利技术提供的一种睡眠状态分类方法一实施例的流程图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图来具体描述本专利技术的优选实施例，其中，附图构成本专利技术一部分，并与本专利技术的实施例一起用于阐释本专利技术的原理，并非用于限定本专利技术的范围。
[0042]在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0043]本专利技术提供了一种智能睡眠辅助本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能睡眠辅助系统，其特征在于，包括：通信连接的睡眠辅助设备、云服务器及移动终端；所述睡眠辅助设备用于采集睡眠数据，并基于所述睡眠数据控制与所述睡眠数据相对应的设备进行调整；所述云服务器用于监听所述睡眠数据，并将所述睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠分类结果；所述移动终端用于接收并显示所述睡眠分类结果。2.根据权利要求1所述的智能睡眠辅助系统，其特征在于，所述睡眠数据包括用户语音数据；所述睡眠辅助设备包括控制器、声音传感器以及气囊；所述声音传感器用于采集睡眠环境中的用户语音数据；所述控制器用于当所述用户语音数据包括预定频率语音数据时，控制所述气囊增加或减少充气量。3.根据权利要求1所述的智能睡眠辅助系统，其特征在于，所述睡眠数据包括外界语音数据；所述睡眠辅助设备包括麦克风、控制器与扬声器；所述麦克风用于采集睡眠环境中的外界语音数据；所述控制器用于当所述外界语音数据的分贝大于预定分贝，控制所述扬声器播放白噪音音频。4.根据权利要求1所述的智能睡眠辅助系统，其特征在于，所述睡眠数据包括温湿度数据；所述睡眠辅助设备包括温湿度传感器、控制器与温湿度调节器；所述温湿度传感器用于采集睡眠环境中的温湿度数据；所述控制器用于当所述温湿度数据不在预定温湿度范围内，控制所述温湿度调节器调节所述睡眠环境中的温湿度。5.根据权利要求1所述的智能睡眠辅助系统，其特征在于，所述睡眠数据包括BCG信号；所述睡眠辅助设备包括压电薄膜传感器，所述压电薄膜传感器用于采集用户的BCG信号；所述已训练的支持向量机模型包括利用MIT
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B...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈言璞，陈龙，黄茜，钟学洋，王海晖，
申请(专利权)人：武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：