[發明專利]活動寢具及其所應用的模型構建和助眠方法、終端及介質

在審

• 申請號: 202011581236.0
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112569448A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 盛銘睿;盛征;王娟
• 申請（專利權）人: 盛銘睿
• 主分類號: A61M21/02
• 分類號: A61M21/02;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 倪靜

本發明提供活動寢具及其所應用的模型構建和助眠方法、終端及介質，包括：監測用戶入寢狀態數據；根據用戶入寢狀態數據選擇對應的助眠策略；所述助眠策略至少包括通過調整活動寢具的活動參數來改善用戶入寢狀態。本發明可幫助用戶更快更好的進入睡眠狀態，緩解人們失眠和睡眠難的問題。同時可以收集用戶的睡眠數據，以幫助用戶了解自己的睡眠狀況和睡眠習慣等，來更好的調整自己的作息時間，和方式。更可以根據用戶的睡眠習慣來設置最合適客戶的助眠床的運作方式，更好的幫助客戶入睡。解決困擾無數人的睡眠問題。

技術領域

本發明涉及助眠技術領域，特別是涉及活動寢具及其所應用的模型構建和助眠方法、終端及介質。

背景技術

由于現代人們的工作，學習，生活的壓力越來越大，很多老年人甚至是年輕人都有失眠的問題，還有很多人群有著各種各樣的入睡難的問題，睡眠不好，就會造成第二天的工作，學習的效率大幅下降，造成第二天的精神萎靡，暴躁易怒，這已經成為困擾很多人的大問題。睡眠質量的好壞會對身體健康產生直接的影響，睡眠質量包括睡眠時間、入睡難易程度以及睡眠過程中是否能夠真正休息放松。

然而，睡眠質量高低與睡覺環境和床具都很有關系。有研究表明，人們在搖動環境中更容易入睡，而大多數床是固定不動的，所以如何使人們在傳統床具上的睡眠質量得到提升，是本領域亟需解決的技術難題。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供活動寢具及其所應用的模型構建和助眠方法、終端及介質，用于解決現有技術中助眠困難的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明的第一方面提供一種基于活動寢具的助眠方法，包括：監測用戶入寢狀態數據；根據用戶入寢狀態數據選擇對應的助眠策略；所述助眠策略至少包括通過調整活動寢具的活動參數來改善用戶入寢狀態。

于本發明的第一方面的一些實施例中，所述用戶入寢狀態數據至少包括健康體征數據和/或睡眠質量數據；所述活動寢具的活動參數包括活動幅度、活動頻率、活動方向及活動時長中的一種或多種的組合。

于本發明的第一方面的一些實施例中，所述助眠策略還包括當監測到用戶準備入睡時開啟活動寢具，并在監測到用戶進入預設睡眠狀態時關閉活動寢具；其中，通過判斷用戶入寢姿態是否為入睡姿態且環境燈光亮度是否低于預設亮度閾值來確定用戶是否準備入睡，并通過判斷用戶是否進入熟睡狀態或深睡狀態來確定用戶是否已進入所述預設睡眠狀態；或者，所述助眠策略還包括根據手動設定的活動寢具開啟時間、關閉時間及活動寢具的活動參數，相應自動開啟、關閉及調整活動寢具。

于本發明的第一方面的一些實施例中，所述助眠策略還包括根據用戶入寢狀態選擇并調整助眠音樂和/或助眠燈光，包括調整助眠音樂的節奏、分貝及時長，并調整助眠燈光的波長、色調、光強及光照時間。

于本發明的第一方面的一些實施例中，所述方法還包括當檢測到有熱源靠近或檢測到緊急危難狀況時，緊急關停所述活動寢具。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明的第二方面提供一種入寢習慣分析模型構建方法，包括：獲取不同用戶的基本數據和用戶入寢狀態數據，以生成樣本集；將樣本集以預設比例劃分為訓練集和測試集，利用所述訓練集訓練神經網絡模型，并利用測試集測試所述神經網絡模型，據以構建用于分析助眠策略的入寢習慣分析模型。

于本發明的第二方面的一些實施例中，所述方法還包括將新用戶的基本數據和用戶入寢狀態數據輸入所述入寢習慣分析模型，獲取該模型輸出的適用于該新用戶的助眠策略，包括活動寢具的活動參數、助眠音樂調節參數、助眠燈光調節參數；以及/或者，記錄原有客戶數據，并在原客戶更換寢具時，根據原活動寢具的活動參數來調整新活動寢具的活動參數。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明的第三方面提供一種活動寢具，應用于所述助眠方法，所述活動寢具包括：寢具本體，包括供承載用戶的可活動承載部；驅動單元，用以驅動所述可活動承載部相對于所述寢具本體活動。