一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法及可穿戴设备与流程

[0001]
本发明实施例涉及可穿戴智能设备技术领域，尤其涉及一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法及可穿戴设备。


背景技术：

[0002]
随着生活水平的不断提高，人们越发地重视个人健康，故对于可穿戴智能设备在运动健康方面的需求逐渐变高。睡眠数据就是其中一个很重要的健康指标。其中准确的睡眠时长和入睡、清醒时间点不仅有助于用户观察到细微的身体状况的变化趋势，也体现了设备生产公司的研发技术水平。
[0003]
目前进行睡眠检测的方法主要是通过加速度传感器、心率传感器或体温传感器等检测用户在睡眠前后的身体指标变化来判断用户的睡眠状态，但是这类方法对于睡眠前后用户活动较小的情景判断仍然不佳。因为在睡眠前后用户活动较小时，其心率也会变得逐渐减慢，此时心率也会明显低于日常活动状态时的心率，根据运动状态或心率判断会造成入睡过早和清醒过晚；且频繁地通过传感器进行检测，增加了传感器的功耗。
[0004]
综上，目前亟需一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法，用以解决睡眠状态判断不准确和传感器功耗较大的技术问题。


技术实现要素：

[0005]
本发明实施例提供一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法及可穿戴设备，用以解决睡眠状态判断不准确和传感器功耗较大的技术问题。
[0006]
本发明实施例提供一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法，包括：
[0007]
可穿戴设备确定第一预设时段内是否获取到应用端采集的连续的用户操作信息；所述用户操作信息基于用户对装载所述应用端的终端的操作产生的；
[0008]
所述可穿戴设备确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准；
[0009]
所述可穿戴设备根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态。
[0010]
由于用户可能在较小活动情景下连续地操作终端，因此通过先获取用户对终端的连续的操作信息，初步判断用户的睡眠状态，提高了在用户较小活动情景下对用户睡眠状态的判断准确性；然后再通过用户的行为信息是否符合预设标准，对用户的睡眠状态进行确定，如此，进一步提高了判断精度，且在判断了用户对终端的连续的操作信息之后，再去判断用户的行为信息，可以极大地节省检测单元的传感器功耗。
[0011]
可选地，所述可穿戴设备根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态，包括：
[0012]
所述可穿戴设备若未获取到连续的用户操作信息，且用户行为信息符合入睡标准，则确定用户处于入睡状态；
[0013]
所述可穿戴设备根据获取到连续的用户操作信息的第一时间点，及用户行为信息符合出睡标准的第二时间点，确定用户处于出睡状态的时间点。
[0014]
对用户入睡状态的判断需要满足用户对终端没有连续的操作，且用户行为信息符合入睡标准，通过两方面的判断再确定用户进入睡眠状态，提高了对用户进入睡眠状态时间点检测的准确性；在判断用户是否处于出睡状态时，需要通过用户对终端的操作时间确定第一时间点，然后通过用户的行为信息确定第二时间点，通过两个时间点的比较分析确定出的用户处于出睡状态的时间点更加准确。
[0015]
可选地，所述用户行为信息包括用户对所述可穿戴设备的连续操作、用户活动状态及用户平均心率；
[0016]
用户行为信息符合入睡标准为未检测到用户对所述可穿戴设备的连续操作、用户活动状态小于第一阈值且用户平均心率小于第二阈值；
[0017]
用户行为信息符合出睡标准为检测到用户对所述可穿戴设备的连续操作，或，用户活动状态大于第三阈值且用户平均心率大于第四阈值。
[0018]
对用户行为信息的判断包括三方面。首先，由于用户可能在活动较小的情景下对可穿戴设备进行连续操作，而可穿戴设备读取用户对自身的操作信息也非常便捷，因而通过判断用户对可穿戴设备有无连续操作，可以提高判断入睡时间点和出睡时间点的准确性；通过用户活动状态和平均心率的判断，可以更加准确地判断出入睡时间点和出睡时间点。三种判断指标协同配合，共同提高了对睡眠状态的检测准确性。
[0019]
可选地，所述可穿戴设备根据获取到用户操作信息的第一时间点，及用户行为信息符合出睡标准的第二时间点，确定用户处于出睡状态的时间点，包括：
[0020]
所述可穿戴设备通过所述检测单元确定用户行为信息符合出睡标准后，确定在用户行为信息符合出睡标准的第二时间点之前的第二预设时段内是否获取到连续的用户操作信息；
[0021]
所述可穿戴设备若在第二预设时段内获取到连续的用户操作信息，则将获取到连续的用户操作信息的第一时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0022]
如此，通过用户的行为信息先确定一个出睡的第二时间点，再通过用户对终端的操作行为再次确定一个第一时间点，使第一时间点对第二时间点进行更新、补充，弥补了用户在出睡后活动较小的情景下生成的第二时间点不是准确的出睡时间点的缺陷，提高了判断用户出睡时间点的准确性。
[0023]
可选地，所述方法还包括：
[0024]
所述可穿戴设备若在第二预设时段内未获取到连续的用户操作信息，则将所述第二时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0025]
若可穿戴设备在第二预设时段内未获取到连续的用户操作信息，说明用户在此时间段内未操作终端，则将第二时间点直接确定为用户处于出睡状态的时间点，同样能够保证检测的出睡时间点的准确性。
[0026]
可选地，所述可穿戴设备确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准之前，还包括：
[0027]
所述可穿戴设备在确定所述第一预设时段内未获取到应用端采集的连续的用户操作信息，则启动所述检测单元。
[0028]
可穿戴设备确定第一预设时间段内未获取到连续的用户操作信息，则说明此时用户可能进入入睡状态，此时再启动检测单元，可以减少传感器的启动次数和启动时长，节省传感器的功耗。
[0029]
可选地，所述方法包括：
[0030]
所述可穿戴设备在确定用户处于出睡状态后，关闭所述检测单元。
[0031]
如此，保证用户处于出睡状态时，检测单元关闭，节省功耗。
[0032]
本发明实施例还提供一种可穿戴设备，包括：
[0033]
获取单元，用于确定第一预设时段内是否获取到应用端采集的连续的用户操作信息；所述用户操作信息基于用户对装载所述应用端的终端的操作产生的；
[0034]
检测单元，用于确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准；
[0035]
确定单元，用于根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态。
[0036]
本发明实施例还提供一种计算设备，包括：
[0037]
存储器，用于存储计算机程序；
[0038]
处理器，用于调用所述存储器中存储的计算机程序，按照获得的程序执行上述任一方式所列检测睡眠状态的方法。
[0039]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序用于使计算机执行上述任一方式所列检测睡眠状态的方法。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]
图1示例性地示出了本发明实施例提供的一种可能的可穿戴设备检测睡眠状态的方法；
[0042]
图2为本发明实施例提供的另一种可能的可穿戴设备检测睡眠状态的方法；
[0043]
图3为本发明实施例中所涉及到的整体性的检测入睡状态的流程的示意图；
[0044]
图4为本发明实施例中所涉及到的整体性的检测出睡状态的流程的示意图；
[0045]
图5为本发明实施例示出的一种可能的一种可穿戴设备的装置图。
具体实施方式
[0046]
为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0047]
基于本申请描述的示例性实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请所附权利要求保护的范围。此外，虽然本申请
中公开内容按照示范性一个或几个实例来介绍，但应理解，可以就这些公开内容的各个方面也可以单独构成一个完整实施方式。
[0048]
需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
[0049]
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明(unless otherwise indicated)。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换，例如能够根据本申请实施例图示或描述中给出那些以外的顺序实施。
[0050]
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的那些组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
[0051]
目前使用可穿戴设备检测睡眠状态的方法主要有：
[0052]
1、通过位于人体皮肤表面的光学心率传感器检测微弱的动脉舒张变化获取人体心率。根据人体在入睡时心率明显变缓的特点，在多次数据中找到低于该用户平均活动心率阈值的时间点来判断用户入睡，找到高于该用户平均睡眠心率阈值的时间点来判断用户从睡眠中恢复清醒。该方法的主要缺点在于，光学心率传感器受限于皮肤表面污渍、佩戴位置及肤色等原因的影响从而导致检测到的心率出现异常，影响正常入睡、清醒的时间点的判断。其次，受限于可穿戴设备的低功耗需求，光学心率传感器的检测频率也不宜过高，从而导致获取到的用户睡眠状态切换的时间点不准确。
[0053]
2、通过位于可穿戴设备内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测用户的设备及手腕的活动状态。在用户活动频率较低且活动幅度较小时判断用户进入睡眠，相反的在活动幅度较大且较为频繁时判断用户为清醒状态。该方法的主要缺点在于，对于多种用户活动较小但未处于睡眠状态的情景判断不佳。
[0054]
3、通过位于人体皮肤表面的温度传感器检测人体皮肤表面的温度。根据人体在进入深度睡眠时体温会变低的特点，当温度低于日均体温达到阈值时，判断用户进入睡眠；当体温恢复时，判断用户从睡眠恢复清醒。该方法的主要缺点在于，温度传感器容易收到环境温度和皮肤表面汗液的影响，同时只有进入深度睡眠时体温才会有明显可辨别的变化。
[0055]
综上，针对可穿戴设备对于睡眠前后的较小活动情景检测不准确，且功耗可以优化的情况，本发明实施例提供一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法及可穿戴设备。
[0056]
本发明实施例中的可穿戴设备是指可以直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备，通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能。例如智能手表、智能腕带、智能指环、智能服装等，本发明实施例对此不作限制。
[0057]
一般来说，可穿戴设备通过网络与终端相绑定，终端可以为手机、电脑等。用户在终端安装相应的应用软件，即可通过应用软件对可穿戴设备的一些参数进行读取、设置等操作，可穿戴设备也可通过应用软件获取用户施加在终端或应用软件上的一些操作。
[0058]
以可穿戴设备为智能手表、终端为手机为例进行介绍。
[0059]
随着手机功能和性能的逐步优化，现代用户对手机的依赖越来越严重。大部分用户在清醒后处于较小的活动情景下时，依然会连续地使用手机或手表。根据以上特点，用户
存在连续操作手机或手表的情况时，用户可视作是清醒的状态。故在智能手表睡眠检测中增加对于用户在该智能手表上的操作(按键、抬腕、触摸等)和查询与该设备绑定的手机上的操作(按键、触摸等)来帮助确定是否要打开传感器开始检测更精确的用户处于入睡状态的时间，同时也可以用来判断用户处于出睡状态更确切的时间。
[0060]
图1示例性地示出了本发明实施例提供的一种可穿戴设备检测睡眠状态的方法，包括：
[0061]
步骤101、可穿戴设备确定第一预设时段内是否获取到应用端采集的连续的用户操作信息；所述用户操作信息基于用户对装载所述应用端的终端的操作产生的；
[0062]
具体地，第一预设时间段设置的越短，则检测频率越高，检测准确性越高，但同时也会增加应用端的检测负担和功耗。因此对第一预设时间段的设置需要兼顾检测精度和应用端的检测负担两者，可以为30秒、1分钟等，本发明实施例对此不作限制。
[0063]
连续的用户操作信息可以为，用户在终端屏幕进行的触摸、按键、滑动和长按等各项不连续的动作达到某一时间阈值，如30s，则可判断为连续的用户操作信息；连续的用户操作信息还可以为，用户在某一时间段内进行的触摸、按键、滑动和长按等各项不连续的动作的次数达到了某一阈值，如，用户在30s内对终端进行了触摸、按键、滑动和长按等动作达到3次，则可判断为连续的用户操作信息；连续的用户操作信息还可以为，用户进行的某一连续性的动作，如触摸、按键、滑动或长按达到了某一时间阈值，如，用户在终端屏幕上持续不间断地滑动达到10s，则可判断为连续的用户操作信息。本发明实施例对此不做限制。
[0064]
应用端通过注册一个辅助功能里的服务即可读取用户施加在终端的操作信息，并将采集到的操作信息发送至可穿戴设备上。连续的用户操作信息可以表征用户的清醒状态，若可穿戴智能设备获取到了连续的用户操作信息则说明用户未进入睡眠状态。
[0065]
步骤102、所述可穿戴设备确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准；
[0066]
具体地，预设标准可以为用户的活动幅度、活动时长或平均心率指标等，用户行为信息可以从另一个方面表征用户的清醒状态，通过判断可穿戴设备的检测单元检测到用户行为信息是否符合预设标准，也可判断用户是否进入睡眠状态。
[0067]
步骤103、所述可穿戴设备根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态。
[0068]
由于用户可能在较小活动情景下连续地操作终端，因此通过先获取用户对终端的连续的操作信息，初步判断用户的睡眠状态，提高了在用户较小活动情景下对用户睡眠状态的判断准确性；然后再通过用户的行为信息是否符合预设标准，对用户的睡眠状态进行确定，如此，进一步提高了判断精度，且在判断了用户对终端的连续的操作信息之后，再去判断用户的行为信息，可以极大地节省检测单元的传感器功耗。
[0069]
可选地，所述可穿戴设备根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态，包括：
[0070]
所述可穿戴设备若未获取到连续的用户操作信息，且用户行为信息符合入睡标准，则确定用户处于入睡状态；
[0071]
所述可穿戴设备根据获取到连续的用户操作信息的第一时间点，及用户行为信息符合出睡标准的第二时间点，确定用户处于出睡状态的时间点。
[0072]
具体地，所述用户行为信息包括用户对可穿戴设备的连续操作、用户活动状态及用户平均心率；对用户行为信息的检测由可穿戴设备的检测单元完成。
[0073]
对可穿戴设备的连续操作可以为，用户对可穿戴设备进行的按键、抬腕、触摸等各项不连续的动作达到某一时间阈值，如30s，则可判断为对可穿戴设备的连续操作；还可以为，用户在某一时间段内对可穿戴设备进行的按键、抬腕、触摸等各项不连续的动作的次数达到了某一阈值，如，用户在30s内对可穿戴设备进行了按键、抬腕、触摸等动作达到3次，则可判断为对可穿戴设备的连续操作；还可以为，用户进行的某一连续性的动作，如按键、抬腕、触摸达到了某一时间阈值，如，用户在可穿戴设备上持续不间断地按键达到10s，则可判断为对可穿戴设备的连续操作。本发明实施例对此不做限制。
[0074]
用户活动状态通过位于可穿戴设备内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测可穿戴设备的活动状态得到。活动状态包括活动幅度和活动频率，在用户活动频率较低且活动幅度较小时判断用户处于入睡状态，相反的在活动幅度较大且较为频繁时判断用户处于出睡状态。可在多次检测数据中确定用户处于入睡或出睡状态时分别对应的活动幅度和活动频率阈值。
[0075]
用户平均心率通过位于可穿戴设备内部的光学心率传感器检测微弱的动脉舒张变化获取人体心率。根据人体在入睡时心率明显变缓的特点，在多次数据中找到低于该用户平均活动心率阈值的时间点来判断用户入睡，找到高于该用户平均睡眠心率阈值的时间点来判断用户从睡眠中恢复清醒。
[0076]
一般来说，用户在入睡状态时，不会对可穿戴设备进行连续操作，活动状态和平均心率也会低于清醒状态，据此可进一步判断用户是否处于入睡状态。对上述用户行为信息的判断不分先后顺序。
[0077]
可穿戴设备检测用户行为信息是否符合预设标准，可以为：检测在一个预设时间段内用户对可穿戴设备是否有连续操作、检测在一个预设时间段内用户的活动状态是否小于第一阈值、检测在一个预设时间段内用户的平均心率是否小于第二阈值，该预设时间段可以为同第一预设时间段相同的时长设置，如30s，也可另行设置，本发明实施例对此不作限制。第一阈值和第二阈值的设定可以为一个数值，也可以为一个范围，本发明实施例对此不作限制。
[0078]
对用户是否处于出睡状态的判断是基于用户已入睡的情况下进行的。在可穿戴设备确定用户已入睡，则会获取连续的用户操作信息的第一时间点，和用户行为信息符合出睡标准的第二时间点，其中用户行为信息符合出睡标准为检测到用户对所述可穿戴设备的连续操作，或，用户活动状态大于第三阈值且用户平均心率大于第四阈值。第三阈值和第四阈值的设定可以为一个数值，也可以为一个范围，本发明实施例对此不作限制。
[0079]
对用户入睡状态的判断需要满足用户对终端没有连续的操作，且用户行为信息符合入睡标准，通过两方面的判断再确定用户进入睡眠状态，提高了对用户进入睡眠状态时间点检测的准确性；在判断用户是否处于出睡状态时，需要通过用户对终端的操作时间确定第一时间点，然后通过用户的行为信息确定第二时间点，通过两个时间点的比较分析确定出的用户处于出睡状态的时间点更加准确。
[0080]
同时，对用户行为信息的判断包括三方面。首先，由于用户可能在活动较小的情景下对可穿戴设备进行连续操作，而可穿戴设备读取用户对自身的操作信息也非常便捷，因
而通过判断用户对可穿戴设备有无连续操作，可以提高判断入睡时间点和出睡时间点的准确性；通过用户活动状态和平均心率的判断，可以更加准确地判断出入睡时间点和出睡时间点。三种判断指标协同配合，共同提高了对睡眠状态的检测准确性。
[0081]
可选地，所述可穿戴设备根据获取到用户操作信息的第一时间点，及用户行为信息符合出睡标准的第二时间点，确定用户处于出睡状态的时间点，包括如下步骤，如图2所示：
[0082]
步骤201、可穿戴设备通过检测单元确定用户行为信息符合出睡标准后，确定在用户行为信息符合出睡标准的第二时间点之前的第二预设时段内是否获取到连续的用户操作信息；
[0083]
第二预设时间段为用户的运动幅度和心率状态等指标足以从入睡状态恢复到出睡状态的时间段，可根据实际情况进行设置，如20分钟，30分钟等，本发明实施例对此不作限制。
[0084]
步骤202、可穿戴设备若在第二预设时段内获取到连续的用户操作信息，则将获取到连续的用户操作信息的第一时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0085]
步骤203、可穿戴设备若在第二预设时段内未获取到连续的用户操作信息，则将所述第二时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0086]
举个例子，可穿戴设备在早上7:00先通过检测单元检测到用户的活动状态、平均心率等符合出睡标准，确定了第二时间点为7:00，即用户此时可能已经出睡；可穿戴设备会继续确定在7:00之前的30分钟内，用户是否有连续的操作终端的记录，若检测到用户在6:40时有连续的操作终端的记录，则6:40为第一时间点，说明6:40时用户已经出睡，所以将第一时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。若可穿戴设备确定在7:00之前的30分钟内，用户没有连续的操作终端的记录，则说明用户确实是在7:00时处于出睡状态，将第二时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0087]
如此，通过用户的行为信息先确定一个出睡的第二时间点，再通过用户对终端的操作行为再次确定一个第一时间点，使第一时间点对第二时间点进行更新、补充，弥补了用户在出睡后活动较小的情景下生成的第二时间点不是准确的出睡时间点的缺陷，提高了判断用户出睡时间点的准确性。
[0088]
若可穿戴设备在第二预设时段内未获取到连续的用户操作信息，说明用户在此时间段内未操作终端，则将第二时间点直接确定为用户处于出睡状态的时间点，同样能够保证检测的出睡时间点的准确性。
[0089]
可选地，所述可穿戴设备确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准之前，还包括：
[0090]
所述可穿戴设备在确定所述第一预设时段内未获取到应用端采集的连续的用户操作信息，则启动所述检测单元。
[0091]
具体地，可穿戴设备确定第一预设时间段内未获取到连续的用户操作信息，则说明此时用户可能进入入睡状态，此时再启动检测单元，可以减少传感器的启动次数和启动时长，节省传感器的功耗。
[0092]
可选地，所述可穿戴设备在确定用户处于出睡状态后，关闭所述检测单元。
[0093]
如此，保证用户处于出睡状态时，检测单元关闭，节省功耗。
[0094]
实验证明，使用本方法检测睡眠状态可以解决其他系统存在的睡眠前后的较小活动情景检测不准确的问题，且可以优化约10％的睡眠检测的功耗。
[0095]
为了更清楚地介绍上述检测睡眠状态的方法，下面结合图3，对本发明实施例中所涉及到的检测入睡状态的流程进行整体性说明。如图3所示，可以包括如下步骤：
[0096]
步骤301、可穿戴设备开始检测入睡状态；
[0097]
具体地，检测入睡状态的时段可以是一天中的24小时，也可以是用户提前设定的某一时间段，本发明实施例对此不作限制。
[0098]
步骤302、可穿戴设备确定第一预设时段内是否获取到应用端采集的连续的用户操作信息；若是，则返回步骤301；若否，则进入步骤303；
[0099]
步骤303、可穿戴设备启动检测单元；
[0100]
步骤304、可穿戴设备检测第一预设时间段内用户是否对可穿戴设备有连续操作；若是，则返回步骤301；若否，则进入步骤305；
[0101]
步骤305、可穿戴设备检测第一预设时间段内用户活动状态是否小于第一阈值；若否，则返回步骤301；若是，则进入步骤306；
[0102]
步骤306、可穿戴设备检测第一预设时间段内用户平均心率是否小于第二阈值；若否，则返回步骤301；若是，则进入步骤307；
[0103]
步骤307、确定用户处于入睡状态，并记录判断入睡的时间点。
[0104]
下面结合图4，对本发明实施例中所涉及到的检测出睡状态的流程进行整体性说明。如图4所示，可以包括如下步骤：
[0105]
步骤401、可穿戴设备开始检测出睡状态；
[0106]
具体地，检测出睡状态的时段可以是确定用户入睡后开始，也可以是用户提前设定的某一时间段，本发明实施例对此不作限制。
[0107]
步骤402、可穿戴设备通过所述检测单元确定用户行为信息是否符合出睡标准；若否，则返回步骤401；若是，则进入步骤403；
[0108]
步骤403、可穿戴设备确定符合出睡标准的第二时间点；
[0109]
步骤404、可穿戴设备确定在用户行为信息符合出睡标准的第二时间点之前的第二预设时段内是否获取到连续的用户操作信息；若是，则进入步骤405；若否，则进入步骤406；
[0110]
步骤405、将获取到连续的用户操作信息的时间点记为第一时间点，将第一时间点确定为用户处于出睡状态的时间点；
[0111]
步骤406、将所述第二时间点确定为用户处于出睡状态的时间点。
[0112]
本发明实施例还提供一种可穿戴设备，如图5所示，包括：
[0113]
获取单元501，用于确定第一预设时段内是否获取到应用端采集的连续的用户操作信息；所述用户操作信息基于用户对装载所述应用端的终端的操作产生的；
[0114]
检测单元502，用于确定所述可穿戴设备的检测单元检测的用户行为信息是否符合预设标准；
[0115]
确定单元503，用于根据是否获取到连续的用户操作信息及用户行为信息是否符合预设标准，确定用户的睡眠状态。
[0116]
本发明实施例还提供一种计算设备，包括：
[0117]
存储器，用于存储计算机程序；
[0118]
处理器，用于调用所述存储器中存储的计算机程序，按照获得的程序执行上述任一方式所列检测睡眠状态的方法。
[0119]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序用于使计算机执行上述任一方式所列检测睡眠状态的方法。
[0120]
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0121]
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0122]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0123]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0124]
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。