[发明专利]一种梦游检测方法、存储介质以及梦游检测装置

说明书

本发明公开了一种梦游检测方法、存储介质以及梦游检测装置，通监测目标对象是否离开睡眠区域，当监测到目标对象离开睡眠区域时，获取目标对象离开时刻之前的第一时段内的生理指标数据，将该第一时段内的生理指标数据输入预先建立的梦游前段预测分析模型，以得到梦游前段预测分析模型输出的第一预测结果，该第一预测结果用于指示目标对象是否处于梦游期睡眠状态，基于梦游期睡眠状态，确定目标对象是否发生梦游。该方法简单有效，可以及时检测出目标对象出现梦游的状况，以为梦游症患者提供实时监护功能，并进行梦游预警。

技术领域

本发明涉及睡眠监测技术领域，尤其涉及一种梦游检测方法、存储介质以及梦游检测装置。

背景技术

在现有技术中，随着智能家居产品的日渐普及，人们的生活越来越智能化，与此同时，关注人体睡眠质量的智慧卧室的发展亦随之引发极大关注。目前已存在的构成智慧卧室的智能床垫、智能枕头等智能单品虽然能检测人体心率、脑电波、体动等睡眠时的生理状态，但于一般人而言参考意义大于实用意义，获取到的生理指标数据没有得到合理的利用。此外，无法在危险情况，做出判断和预警。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：如何基于目标对象的生理指标数据，快速、有效的确定出目标对象发生梦游。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种梦游检测方法、存储介质以及梦游检测装置。

本发明的第一个方面，提供了一种梦游检测方法，其包括：

监测目标对象是否离开睡眠区域，当监测到目标对象离开睡眠区域时，获取目标对象于离开睡眠区域时刻之前的第一时段内的生理指标数据；

将所述第一时段内的生理指标数据输入预先建立的梦游前段预测分析模型，以得到所述梦游前段预测分析模型输出的第一预测结果，所述第一预测结果用于指示目标对象是否处于梦游期睡眠状态；

基于所述第一预测结果，确定目标对象是否发生梦游。

优选的，监测目标对象是否离开睡眠区域，包括：

根据检测到的目标对象的体动参数来判断目标对象是否离开睡眠区域。

优选的，利用神经网络算法建立所述梦游前段预测分析模型，其中，所述神经网络算法包括极限学习机算法或二分类算法。

优选的，所述梦游前段预测分析模型为基于极限学习机算法建立的，利用极限学习机算法建立所述梦游前段预测分析模型，包括以下步骤：

选择激活函数并设定隐含层神经元个数、输入层与隐含层的连接权值以及隐含层神经元的阈值；

选择确定为发生梦游状态时刻之前对应的生理指标数据以及未发生梦游状态时刻对应的生理指标数据作为训练样本，对所述训练样本进行预处理后提取特征数据作为输入向量；

将所述输入向量、输入层与隐含层的连接权值以及隐含层神经元的阈值代入到所述激活函数，计算输出矩阵；

将是否处于梦游期睡眠状态的判断结果作为目标输出，根据所述输出矩阵反向求出输出权重，从而完成所述梦游前段预测分析模型的建立。

优选的，基于所述第一预测结果，确定目标对象是否发生梦游，包括：

当所述第一预测结果指示为目标对象处于梦游期睡眠状态时，判断当前目标对象离开睡眠区域的时间是否大于预设时间阈值；

当所述目标对象离开睡眠区域的时间大于预设时间阈值时，确定所述目标对象发生梦游。

优选的，判断所述目标对象发生梦游之后，所述方法还包括：向预设接收端发送目标对象梦游的提示信息。

优选的，基于所述第一预测结果，确定目标对象是否发生梦游，包括：