[发明专利]睡眠监测方法及装置

权利要求书

1.一种睡眠监测方法，其特征在于，应用于终端，所述终端不属于智能穿戴设备，包括：

检测当前时刻终端的状态数据；所述终端的状态数据包括：终端传感器检测到的状态数据，终端前台使用的应用信息，终端的蓝牙状态信息和终端的网络连接状态信息；所述终端的蓝牙状态信息包括是否开启蓝牙，是否在用蓝牙传输数据，所述终端的网络连接状态信息包括网络连接状态是开启或连接；

根据所述终端的状态数据，确定当前时刻的用户状态，所述用户状态包括睡眠状态和清醒状态；

统计各时刻的用户状态，确定用户的睡眠情况。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端的状态数据，确定当前时刻的用户状态，包括：

将所述终端的状态数据处理成预设格式的特征向量，其中，所述预设格式为预设的用户状态识别模型所使用的特征向量格式；

基于预设的用户状态识别模型，根据所述特征向量，得到所述用户状态识别模型识别出的用户状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取至少一组样本状态数据，所述样本状态数据为用户处于睡眠状态或清醒状态时终端的状态数据；

将所述样本状态数据处理成所述预设格式的样本特征向量；

使用所述样本特征向量对初始的用户状态识别模型中的模型参数进行训练，直至训练完成的用户状态识别模型识别出用户状态的准确率达到预设阈值；

将所述训练完成的用户状态识别模型存储为所述预设的用户状态识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述终端的样本状态数据处理成所述预设格式的样本特征向量，包括：

在一组样本状态数据中存在数据缺失时，对所述一组样本状态数据进行缺失值补全；

将补全的一组状态数据处理成预设格式的特征向量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述终端的样本状态数据处理成所述预设格式的样本特征向量，包括：

对每组样本状态数据进行格式校验，并在校验出一组样本状态数据格式有误时，删除所述一组样本状态数据；

将剩余的样本状态数据处理成预设格式的特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

向其他终端发送所述用户状态，以便所述其他终端根据所述用户状态调整所述其他终端的状态。

7.一种睡眠监测装置，其特征在于，应用于终端，所述终端不属于智能穿戴设备，包括：

检测模块，用于检测当前时刻终端的状态数据；所述终端的状态数据包括：终端传感器检测到的状态数据，终端前台使用的应用信息，终端的蓝牙状态信息和终端的网络连接状态信息；所述终端的蓝牙状态信息包括是否开启蓝牙，是否在用蓝牙传输数据，所述终端的网络连接状态信息包括网络连接状态是开启或连接；

确定模块，用于根据所述终端的状态数据，确定当前时刻的用户状态，所述用户状态包括睡眠状态和清醒状态；

统计模块，用于统计各时刻的用户状态，确定用户的睡眠情况。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

第一处理子模块，用于将所述终端的状态数据处理成预设格式的特征向量，其中，所述预设格式为预设的用户状态识别模型所使用的特征向量格式；

识别子模块，用于基于预设的用户状态识别模型，根据所述特征向量，得到所述用户状态识别模型识别出的用户状态。