[发明专利]睡眠质量检测方法、装置和计算机可读存储介质在审
| 申请号: | 202110072216.9 | 申请日: | 2021-01-19 |
| 公开(公告)号: | CN112914506A | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
| 发明(设计)人: | 王晓强 | 申请(专利权)人: | 青岛歌尔智能传感器有限公司 |
| 主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00 |
| 代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 梁馨怡 |
| 地址: | 266100 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 睡眠 质量 检测 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种睡眠质量检测方法,其特征在于,所述睡眠质量检测方法包括以下步骤:
获取穿戴设备中每个传感器在睡眠时间段采集的睡眠信号,其中,所述传感器检测的睡眠信号的类型不同;
将各个所述睡眠信号进行融合得到融合信号;
根据所述融合信号确定用户的睡眠质量参数,其中,所述睡眠质量参数包括深度睡眠时长、浅度睡眠时长及/或睡眠呼吸暂停次数;
根据所述睡眠质量参数确定所述用户的睡眠质量。
2.如权利要求1所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述睡眠质量参数包括深度睡眠时长、浅度睡眠时长以及睡眠呼吸暂停次数,所述根据所述睡眠质量参数确定所述用户的睡眠质量的步骤包括:
根据所述深度睡眠时长、所述浅度睡眠时长以及所述睡眠呼吸暂停次数确定睡眠质量的评估参数;
根据所述评估参数所在的区间确定所述用户的睡眠质量。
3.如权利要求2所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述根据所述深度睡眠时长、所述浅度睡眠时长以及所述睡眠呼吸暂停次数确定睡眠质量的评估参数的步骤包括:
确定所述深度睡眠时长与浅度睡眠时长的比值;
确定所述比值与第一系数的第一乘积值,以及所述睡眠呼吸暂停次数与第二系数的第二乘积值;
将所述第一乘积值与所述第二乘积值之和,确定为睡眠质量的评估参数。
4.如权利要求1所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述根据所述融合信号确定用户的睡眠质量参数的步骤包括:
获取所述融合信号的信号参数;
确定所述用户所在的群体,并在各个映射关系中确定所述群体对应的目标映射关系,其中,所述映射关系为睡眠质量参数与信号参数之间的映射关系;
根据所述信号参数以及所述目标映射关系确定用户的睡眠质量参数。
5.如权利要求1所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述将各个所述睡眠信号进行融合得到融合信号的步骤包括:
对各个所述睡眠信号进行预设时间长度的分割得到多个子信号,并对各个所述子信号进行去噪得到去噪子信号;
将处于相同时间且类型不同的所述去噪子信号进行融合,得到多个融合子信号;
将各个所述融合子信号按照时间顺序进行拼接,得到融合信号。
6.如权利要求1-5任一项所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述根据所述融合信号确定睡眠质量参数的步骤包括:
将所述融合信号输入预测模型,获取所述预测模型输出的用户的睡眠质量参数。
7.如权利要求6所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述将所述融合信号输入预测模型的步骤之前,还包括:
获取各个训练信号以及所述训练信号对应的睡眠标签参数,其中,所述训练信号为用户在睡眠时间段的多个类型不同睡眠信号所融合的信号,所述睡眠标签参数包括深度睡眠时长、浅度睡眠时长以及睡眠呼吸暂停次数;
根据各个所述训练信号以及所述训练信号对应的睡眠标签参数,对预设模型进行训练;
在所述预设模型的收敛值小于预设阈值时,停止对所述预设模型进行训练,并将停止训练的所述预设模型保存为预测模型。
8.如权利要求6所述的睡眠质量检测方法,其特征在于,所述预设模型的训练过程中,所述预设模型的全连接层的神经网络单元的丢弃概率为预设概率。
9.一种睡眠质量检测装置,其特征在于,所述睡眠质量检测装置为穿戴设备或者服务器,所述睡眠质量检测装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的检测程序,所述检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的睡眠质量检测方法的各个步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有检测程序,所述检测程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的睡眠质量检测方法的各个步骤。
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