[发明专利]光环境中入睡检判系统

说明书

本发明公开了光环境中入睡检判系统，其包括光色识别单元、入睡识别单元、可调光灯组和控制单元；控制单元以阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值等光色参数作为输入量，以经数据融合与拟合得出的用户眼睛开度、闭眼持续时长、心率、体动频率、体温等的变化率这几个体征参数作为输出量，建立动态递归Elman神经网络或入睡效率映射表，用来表征环境光照条件与用户入睡效率之间的映射关系；基于各种光环境下采集的样本对神经网络进行离线训练，训练后的网络或入睡效率映射表用来在线对现场光照条件下用户入睡效率各相关参数进行预测，从而进行光环境对入睡的影响进行评价，并为潜在的高入睡效率光环境的搜索与推荐提供依据。

本申请为申请号201910336196.4、申请日2019年04月24日、发明名称“光环境中入睡检判系统及被照平面照度检测装置”专利的分案申请。

技术领域

本发明涉及智能照明与睡眠辅助领域，具体涉及一种光环境中入睡检判系统。

背景技术

科学家通过直接测量视交叉上核神经细胞在体内和体外的电生理活动，发现人体的视交叉上核神经核团(SCN)的电生理活动是以24小时为周期的日节律活动，由此确定了它就是我们大脑中的主控时钟，即生物钟的振荡器。SCN细胞主要是受转录——翻译机制调控的，哪怕将这些细胞从大脑中分离出来，该调控机制同样有效。

人体各种生理活动都受到生物钟节律的影响，其中就包括睡眠。针对睡眠状态，目前睡眠监测金标准是多导睡眠图(PSG)，它主要利用脑电信号，还辅以心电、肌电、体位、体表温、声音甚至视频监控等来判断睡眠状态。然而PSG测量无法由被试自己完成，所以更多被用于临床上诊断睡眠障碍。

在SCN细胞的作用机制中，光照刺激非常重要，光信号是通过含黑色素视蛋白的视网膜神经节细胞接受的。灯光在入睡后对人体睡眠影响较小且一般都是熄灯睡觉。因此，对于灯光对睡眠的影响，主要在从准备睡觉到入睡阶段的检测。

对于入睡检测，由于PSG过于复杂，现有技术方案多基于对身体活动的观察，即当用户的身体运动或活动降低到特定水平之下时认为其入睡了。如申请号为2016102048358的中国专利，采用播放音视频后检测用户动作反馈来对入睡检测检测，这种方法将对用户造成人为干扰。

在光照与入睡关联方面，虽已有一些指导性的理论，如蓝光使人警醒而昏黄的灯光使人犯困等，但还没有相关的针对不同个体的具体研究方案。入睡前的可用的照明条件组合不可枚举，为了获得对人体入睡有利的光照条件，先要知道，特定个体在不同照明环境下将表现出什么样的入睡过渡过程？

为此，需要一种光环境中入睡检判系统，来揭示光照条件对个体入睡的刺激影响并对其在具体光照环境中可能的入睡表现进行预测。

发明内容

本发明的目的是对特定用户在不同光环境下的入睡过程进行检测，建立光照条件到入睡效率有关因素之间的映射关系，从而为入睡引导亦或克服睡意提供照明控制的依据。

人体何时入睡？这难以通过一个精确的时间值进行判定。相对而言，睡前阶段与入睡相关的几种人体特征，更容易通过检测系统客观地获取，如眼睛开度及其变化率、眨眼时的闭眼持续时间长度、心率及其变化率、体动状态等。

为了向搜索有助于入睡的照明控制提供决策依据，需要辨识并表达光照条件与上述入睡相关人体特征之间的映射关系。通过研究分析，发现人体入睡过程中相邻时间周期内人体特征之间有着密切相关性。为此，本发明基于动态递归Elman神经网络，对光照条件与入睡效率因素之间的复杂非线性映射关系进行建模，其中光照条件包括阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值，入睡效率因素则通过用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率5个参数来表征。