[發明專利]睡眠體動的識別方法、睡眠質量評估方法及智能穿戴設備

在審

• 申請號: 201711228753.8
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN109091150A
• 公開（公告）日: 2018-12-28
• 發明（設計）人: 張小艷;鄔志強;黃偉烈;鐘晨
• 申請（專利權）人: 惠州市德賽工業研究院有限公司
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 陳衛;禹小明

1.一種睡眠體動的識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

S11.標準模型建立：通過加速傳感器采集用戶睡眠過程中的多種身體動作中的三維加速度數據并對其進行數據處理，建立正常速度下的多種標準模型，并將多種標準模型作為參考模板序列，存入樣本庫；

S12.用戶睡眠動作獲取：通過加速傳感器采集用戶的新的睡眠動作中的三維加速度數據并對其進行數據處理，生成用戶睡眠動作的測試模板；

S13.動作識別：從測試模板中截取測試樣本序列，通過DTW算法將測試樣本序列與預先建立的樣本庫中的參考模板序列一一進行比較匹配，計算測試樣本序列與各參考模板序列之間的歸整路徑距離，并確定最短規整路徑距離，從而識別出用戶睡眠過程中身體的動作。

2.根據權利要求1所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，所述數據處理包括：將三維加速度數據合成一維的合加速度數據并將其轉換為加速度信號；通過滑動均值濾波法對加速度信號進行低通濾波處理。

3.根據權利要求1所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，步驟S13中將測試樣本序列與參考模板序列進行比較匹配包括：

測試樣本序列截取：通過端點算法從測試模板中獲取有效動作的起始時間和結束時間，得到用戶身體活動的測試樣本序列；

動作匹配：通過DTW算法將測試樣本序列的時間軸進行時間調整，使測試樣本序列的時間軸與參考模板序列的時間軸相對應。

4.根據權利要求3所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，步驟S13中歸整路徑距離的計算包括：

a.構造一個矩陣網格：選取參考模板序列，將測試樣本序列的時間軸非線性映射到當前參考模板序列的時間軸，形成二維直角坐標；將二維直角坐標系中的橫軸上標出的點和縱軸上標出的點的整數坐標畫出若干縱橫線形成一個矩陣網格；

b.路徑搜索：搜索路徑從坐標（1，1）出發，搜索所有能達到當前格點的前一格點的坐標；

c.規整路徑距離計算：計算能達到當前格點的前一格點的坐標對應的規整距離，并取最小值，再加上當前格點坐標對應的測試樣本序列與參考模板序列之間的歐式距離，得到當前格點的規整路徑距離；當當前格點的坐標為測試樣本序列與當前參考模板序列的終點時，得到測試樣本序列與當前參考模板序列之間的規整路徑距離。

5.根據權利要求3所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，在測試樣本序列截取之前，通過加速度信號和角速度信號的變化確定用戶睡眠過程中的有效動作開始。

6.根據權利要求3所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，測試樣本序列的時間軸進行時間調整包括將時間軸進行延伸和縮短。

7.一種基于權利要求1-6任一項睡眠體動識別方法的睡眠質量評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

S21.用戶身體活動頻率獲取：通過識別出的用戶睡眠過程中身體的動作獲取用戶睡眠過程中身體活動的次數、兩次身體活動之間最大的時間間隔和單次活動的最大持續時長；

S22.睡眠的分析：將用戶身體活動頻率這一客觀標準和用戶的主觀標準進行結合對用戶睡眠情況進行分析；

S23.睡眠的評定：根據分析結果評定用戶睡眠結果等級。

8.根據權利要求7所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，對用戶睡眠情況進行分析評定的客觀標準還包括用戶睡眠監控中的翻身次數、睡眠總時長和睡眠覺醒的規律。

9.根據權利要求7所述的睡眠體動的識別方法，其特征在于，步驟S22中用戶的主觀標準的確定包括如下步驟：

提供主觀睡眠感列表；

接收用戶的選擇指令，獲得用戶當前主觀感受，從而確定主管標準；

所述主觀睡眠感列表包括疲乏、頭脹、頭暈。

10.一種基于權利要求1~6任一項所述睡眠體動識別方法或權利要求7~9任一項所述睡眠質量評估方法的智能穿戴設備，其特征在于，所述穿戴設備為手環或手表。