[发明专利]基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法及系统

权利要求书

1.基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.实时检测用户的人体状态信息，根据所述人体状态信息判断用户的入睡状态，所述入睡状态至少包括清醒状态和睡眠状态；

步骤2.当达到预设条件，并且判定用户处于清醒状态时，启动睡眠干预服务，所述睡眠干预服务为控制至少一个智能家居设备启动睡眠干预程序；

步骤3.记录开启睡眠干预服务到用户处于睡眠状态的时间信息，若所述时间信息超过预设时长，则对睡眠干预服务进行调整，在下一次启动睡眠干预服务时，启动调整后的睡眠干预服务；

步骤4.重复步骤1至3进行预设次数的睡眠干预服务后，记录每次开启睡眠干预服务到用户处于睡眠状态的时间信息，将时长最短对应的睡眠干预服务作为最佳睡眠干预服务，在后续启动睡眠干预服务时，启动最佳睡眠干预服务；

记录用户的年龄、性别、心率及其对应的最佳睡眠干预服务，并将其上传至云端服务器，云端服务器将所述最佳睡眠干预服务推送至与其对应的年龄、性别和心率的相似度处于预设范围内的用户；

所述相似度根据以下方法计算：

当新用户输入对应的年龄和性别时，系统自动生成该年龄和性别对应的睡眠心率范围，采取归一化的方法，分别对新用户年龄、性别和睡眠心率范围生成对应的第一空间向量，分别对云端服务器保存的老用户的年龄、性别和睡眠心率范围生成对应的第二空间向量，分别计算第一空间向量和第二空间向量中的年龄、性别和睡眠心率范围对应的空间向量的余弦相似度，对第一空间向量和第二空间向量中的年龄、性别和睡眠心率范围对应的空间向量的余弦相似度进行加权计算得到相似度。

2.根据权利要求1所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，步骤1中，所述人体状态信息包括人体心率信息，所述根据人体状态信息判断用户的入睡状态包括：

每隔一个周期检测一次人体心率值，将每个周期检测的心率值与上一周期检测的心率值进行比较，获得每个周期的心率变化幅度；

若当前周期心率值的变化幅度小于上一周期心率值的变化幅度，且当前周期心率值处于睡眠心率范围，则判定用户处于睡眠状态，否则，判定用户处于清醒状态。

3.根据权利要求2所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，所述睡眠心率范围根据用户的年龄和性别生成。

4.根据权利要求1所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，步骤1中，所述人体状态信息包括体动信息，所述根据人体状态信息判断用户的入睡状态包括：

检测第一预设时间段内的体动参数，对所述体动参数进行差分运算，得到差分数据，按时间周期对第一预设时间段内的差分数据分段，利用积分法计算多个周期的体动强度；

根据多个周期的体动强度计算用户的初步入睡评估值，对所述入睡评估值利用时间进行加权计算，得到用户的最终入睡评估值，根据所述最终入睡评估值判断用户的入睡状态。

5.根据权利要求1所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，步骤2中，所述预设条件包括：当前时间处于第二预设时间段内，和/或，当前室内光照强度处于预设光照强度范围内。

6.根据权利要求1所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，步骤2中，所述智能家居设备包括：智能空调、智能音箱和智能照明设备，所述睡眠干预程序包括：调节室内温度至预设温度、播放自然白噪声片段和调节室内光照强度。

7.根据权利要求1所述的基于智能家居设备的辅助睡眠控制方法，其特征在于，所述步骤2还包括：当判定用户处于睡眠状态时，控制所有智能家居设备关闭睡眠干预程序。

8.基于智能家居设备的辅助睡眠控制系统，其特征在于，包括：

可穿戴设备，用于实时检测用户的人体状态信息，根据所述人体状态信息判断用户的入睡状态，所述入睡状态至少包括清醒状态和睡眠状态；

控制单元，用于当达到预设条件，并且判定用户处于清醒状态时，启动睡眠干预服务，所述睡眠干预服务为控制至少一个智能家居设备启动睡眠干预程序；

记录单元，用于记录开启睡眠干预服务到用户处于睡眠状态的时间信息，若所述时间信息超过预设时长，则对睡眠干预服务进行调整，在下一次启动睡眠干预服务时，启动调整后的睡眠干预服务；

所述控制单元还用于进行预设次数的睡眠干预服务后，记录每次开启睡眠干预服务到用户处于睡眠状态的时间信息，将时长最短对应的睡眠干预服务作为最佳睡眠干预服务，在后续启动睡眠干预服务时，启动最佳睡眠干预服务；以及

记录用户的年龄、性别、心率及其对应的最佳睡眠干预服务，并将其上传至云端服务器，云端服务器将所述最佳睡眠干预服务推送至与其对应的年龄、性别和心率的相似度处于预设范围内的用户；

所述相似度根据以下方法计算：

当新用户输入对应的年龄和性别时，系统自动生成该年龄和性别对应的睡眠心率范围，采取归一化的方法，分别对新用户年龄、性别和睡眠心率范围生成对应的第一空间向量，分别对云端服务器保存的老用户的年龄、性别和睡眠心率范围生成对应的第二空间向量，分别计算第一空间向量和第二空间向量中的年龄、性别和睡眠心率范围对应的空间向量的余弦相似度，对第一空间向量和第二空间向量中的年龄、性别和睡眠心率范围对应的空间向量的余弦相似度进行加权计算得到相似度。