一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统的制作方法

本发明属于人工智能及物联网领域，尤其是涉及一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统。

背景技术：

如今，遇到睡眠问题的人越来越多。许多人由于不同的原因而产生失眠、入睡困难、睡眠质量差等状况。导致这些问题的原因之一是不合适的睡眠环境，例如室内温度难以调整到舒适温度、环境光照过强、环境气味较为刺激等一系列不同感官上存在的问题。

公开号为cn109496029a的中国专利文献公开了一种辅助睡眠床的灯光调控系统，包括环境光采集模块、功能按键、生理信息采集模块，环境光采集模块安装在罩体内侧设有的卡槽内，环境光采集模块的输出端与单片机的输入端相连接，用于采集床体与罩体构成空间内的光强；功能按键安装在床体侧面设有的按键区内，功能按键与单片机电性连接，功能按键用于调控伸缩杆一、伸缩杆二的伸长长度；生理信息采集模块采用心跳检测手环，通过无线通讯模块与单片机进行数据的传输，用于检测患者的心跳信息数据。

然而，现有的助眠灯、助眠香薰等睡眠辅助产品尽管涉及的维度较广，但这些产品对睡眠环境的调节都是在各个单一维度相对独立的，各个感官维度之间的调节不存在相互沟通和协调配合，并不存在一种较为完善的系统。

与此同时，人与人之间的睡眠习惯差异很大，睡眠环境的调整需要因人而异，对睡眠空间进行个性化营造。而且同一个人在不同时刻的睡眠状态是不同的，其所需的睡眠环境也是不同的，睡眠环境应该结合人的睡眠状态和环境参数进行实时调控。

随着人工智能技术的快速发展，智能家庭系统已经开始走进千家万户。智能系统能够通过判断用户的行为状态而自动做出反馈，然而至今为止却没有一个适用于辅助睡眠的智能系统及控制方式出现。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，实现了一个完整的多感官助眠通路，并且能够根据用户的个人偏好和使用情况进行自适应学习，提供个性化的辅助睡眠反馈调整。

一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，包括：

检测垫片，设置在枕头和床垫之间，用于检测用户对枕头的压力信号，并将压力信号分通道传送给中央底座中的决策模块；

环境检测模块，安装在中央底座上，用于检测与睡眠相关的环境信号，并将环境信号转化为浮点数信息后实时传送至决策模块，所述环境信号包括光照信号、声音信号和温湿度信号；

决策模块，设置在中央底座内部，用于将接收到的压力信号转化为睡眠状态信号，并利用自适应机器学习算法将睡眠状态信号和环境信号进行综合处理，进行实时运算和决策，向灯光模块、声音模块、气味模块及连接到本系统的其他智能家电发送执行指令；

所述灯光模块用于接收决策模块发送的指令，发出相应的助眠光、起夜光或唤醒光中的一个；所述声音模块用于接收决策模块发送的指令，发出助眠音乐、助眠白噪音或唤醒音乐中的一个；所述气味模块用于接收决策模块发送的指令，发出助眠气味或唤醒气味中的一个。

本系统还包括预留给智能家电的接口，用于连接决策模块与智能家电，由决策模块向智能家电传输浮点数执行指令，调节温湿度及其他环境参数。

本发明的系统利用检测垫片和环境检测模块作为识别模块来实时获取用户睡眠状态数据和睡眠环境数据，发送至决策模块进行综合处理和决策并发送执行指令，再通过灯光、声音、气味三个反馈模块以及其他接入系统的智能家电来进行智能反馈，实时调节睡眠环境，从而辅助用户高效睡眠。

所述的检测垫片表面设有薄膜压力传感器阵列，阵列中的各个传感器可以分别同时接收和识别人体对枕头的压力信号；各个压力传感器获取的压力信号分别对应一个通道，检测垫片将多个传感器的压力信号以多通道信号的形式实时传送至中央底座内部的决策模块。

优选地，每个通道都预先设有默认值，默认值可以结合用户初始偏好设定，回归用户的最舒适睡眠条件区间，起到更好的助眠效果。

所述决策模块接收检测垫片的多通道压力信号并绘制压力信号频谱图，利用cnn卷积神经网络识别不同频谱图，判断出频谱图对应的睡眠状态；所述睡眠状态为包含多个标签及各标签对应概率的向量，所述标签包括：未躺下、已躺下、未入睡、已入睡、深睡眠、浅睡眠、中途起夜、起夜结束。

通过压力变化来判断睡眠状态的逻辑为：根据信号所转化的频谱图显示，当传感阵列检测的信号达到一个阈值时，则判断状态为已躺下；当一段时间内压力信号趋于平稳时，判断状态为已入睡；当压力信号变化逐渐减小至一定区间，判断状态为浅睡眠；当压力信号变化逐渐减小至上述区间最低值以下，判断状态为深睡眠；当用户第一次睡着后，压力信号短时间内减少趋零，判断状态为中途起夜；当信号再一次达到阈值时，判断状态为起夜结束，用户躺下。

所述决策模块在得到用户睡眠状态后，利用预设自适应概率算法，结合当前时间以及环境检测模块获取的光照信号、声音信号、温湿度信号，判断最佳光照、声音、气味及温湿度条件，并向灯光模块、声音模块、气味模块或智能家电发送执行指令。

所述决策模块中的自适应机器学习算法随着用户睡眠状态和环境信号的增多不断迭代学习，逐渐增强自适应能力。决策模块向灯光模块、声音模块、气味模块或智能家电发送执行指令后，环境信号将发生改变，从而作用于用户，影响用户的睡眠状态；检测垫片仍将继续检测用户睡眠状态，环境检测模块仍继续检测环境信号；用户睡眠状态和环境信号将作为反馈信号，反作用于决策模块的运算，以实现动态平衡。

决策模块中的自适应机器学习算法选择考虑了睡眠场景的特殊性，包括隐私问题和个体差异，选用低功耗的小样本学习算法。

所述的决策模块还用于根据用户设定的起床时间段和实际检测到的睡眠状态进行决策，在用户预设的起床时间段内，若检测到用户处于浅睡眠阶段，则向灯光模块、气味模块发送唤醒对应的执行指令，灯光模块发出唤醒光，气味模块发出唤醒气味；若五分钟内仍未检测到用户醒来，决策模块则向声音模块发送执行指令，声音模块播放唤醒音乐。

所述灯光模块内置led灯片，能够根据决策模块的指令发出相应的助眠光、起夜光或唤醒光中的一个。所述助眠光为红橙色正弦呼吸光，用于促进用户分泌褪黑素帮助入睡，当检测到用户入睡后助眠光将自动关闭；所述起夜光为暖黄色灯光，用于用户起夜照明，当检测到用户半夜起床，起夜光自动亮起，当检测到用户起夜结束后躺下，起夜光自动关闭；当检测到用户起夜结束后躺下，且在预设时间内难以入睡，助眠光将自动开启以帮助用户入睡；所述唤醒光为渐亮模拟自然光，用于在用户设定的唤醒时间段模拟早上自然光，促进用户分泌皮质醇；灯光模块发出灯光的亮度由决策模块结合当前环境光照信号决定。

所述声音模块内置mp3音乐模块连接小音箱，能够在接收到决策模块发送的指令后，发出助眠音乐、助眠白噪音或唤醒音乐中的一个。所述助眠音乐、助眠白噪音或唤醒音乐由用户自己设定或采用系统默认音频；当检测到用户入睡后，声音模块自动播放所述助眠音乐或助眠白噪音，当检测到用户入睡后助眠音乐或助眠白噪音将自动关闭；所述唤醒音乐为渐响音乐，用于在用户设定的唤醒时间段唤醒用户；所述声音模块播放声音的响度由决策模块结合当前环境声音信号决定。

所述气味模块内置雾化片和继电器，能够在接收到决策模块发送的指令后，发出助眠气味或唤醒气味中的一个。所述助眠气味为薰衣草气味，用于帮助用户入睡，当检测到用户入睡后自动关闭；所述唤醒气味为薄荷气味，用于在用户设定的唤醒时间段唤醒用户。

识别模块(检测垫片和环境检测模块)所获取的信息由决策模块处理和运算，再连接多个反馈模块以及接入到智能家电，从不同感官维度上出发营造舒适的睡眠环境从而辅助睡眠。

优选地，决策模块通过内置的睡眠质量识别算法的自主学习，可以更准确的分析检测模块所接收的信号所反映的用户睡眠质量，提供自适应的反馈决策。

优选地，在每次使用过程中，算法还会记录并学习用户的调节行为和评价反馈，用以增强自适应能力和优化反馈效果。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明采用的睡眠状态检测方式是非接触、非侵入、非视觉的，通过在枕头下方放置一个内置压力传感阵列的枕头垫片，利用传感阵列检测到的压力变化和机器学习算法推断睡眠状态。而传统的睡眠检测方法中多属于接触式的检测，人体被各种电极接触可能会加重用户的不适感，使其入睡困难。

2、本发明采用的多感官睡眠辅助形式将各个感官的反馈模块进行协调控制，形成一个有机统一的整体。识别模块所获取的信息由决策模块进行压力等信号转化以及处理，再连接多个反馈模块以及接入到智能家电，从不同感官维度营造舒适的睡眠环境从而辅助睡眠。

3、本发明采用的控制方法有别于已有助眠产品，独创的自适应算法能够根据用户偏好、环境参数、时间变化三个因素来自动调整，从而有效利用检测信息并进行决策和反馈，实现多感官助眠通路的智能综合调控。用户无需花费大量时间对睡眠环境的灯光、声音、气味以及温湿度等参数进行设置，在睡眠中即可通过该系统的自适应算法，获得对睡眠有辅助作用的多感官反馈。

4、本发明同时配备识别模块和若干个反馈模块，用户可以自己决定反馈模块在卧室中的摆放位置；预留的智能家电接口也为用户的使用带来了更大的自由度，充分利用已有的条件全面打造舒适的睡眠环境。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明实施例的工作流程示意图；

图3为本发明实施例不同工作模式的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

本发明的系统可以安装在卧室中，如图1所示，一种基于人工智能的自适应多感官睡眠辅助系统，分为检测垫片、中央底座和反馈模块，其中，中央底座内设有环境检测模块和决策模块。

检测垫片上表面的压力传感器阵列用于检测用户对枕头的压力信号，并将压力信号分通道传送到中央底座中的决策模块。

环境检测模块，用于检测与睡眠相关的环境信号并将环境信号分别转化为浮点数信息，环境信号包括光照信号、声音信号或温湿度信号中的一个或多个。决策模块将接收到压力信号依靠cnn卷积神经网络转化为睡眠状态信号，并利用自适应机器学习法将睡眠状态信号和环境信号进行综合处理，进行实时运算和决策，向反馈模块发送执行指令。

反馈模块根据不同的感官维度，分为灯光模块、声音模块、气味模块和连接智能家电的接口。

检测垫片上表面带有薄膜压力传感器阵列，传感器贴有硅胶片，均匀分布在检测模块内。检测垫片置于枕头与床垫之间，阵列中的各个传感器可以分别同时接收和识别人体对枕头的压力信号。各个压力传感器获取的压力信号分别对应一个通道，检测垫片将多个传感器的压力信号以多通道信号的形式实时传送至中央底座内部的决策模块。决策模块接收检测垫片的多通道压力信号并绘制压力信号频谱图，利用cnn卷积神经网络识别不同频谱图，判断出频谱图对应的睡眠状态。所述睡眠状态为包含多个标签及各标签对应概率的向量，所述标签包括：未躺下、已躺下、未入睡、已入睡、深睡眠、浅睡眠、中途起夜、起夜结束。

决策模块利用预设自适应概率算法，根据用户睡眠状态，结合当前时间以及环境检测模块获取的光照信号、声音信号、温湿度信号，判断最佳光照、声音、气味及温湿度条件，并向灯光模块、声音模块、气味模块或智能家电发送执行指令。决策模块向灯光模块、声音模块、气味模块或智能家电发送执行指令后，环境信号将发生改变，从而作用于用户，影响用户的睡眠状态。检测垫片仍将继续检测用户睡眠状态，环境检测模块仍继续检测环境信号。用户睡眠状态和环境信号将作为反馈信号，反作用于决策模块的运算，以实现动态平衡。决策模块预设的自适应机器学习算法将随着反馈信号的增多不断迭代学习，逐渐增强自适应能力。

如图2所示，本发明系统的整体工作流程如下：

通过对压力值的分析，当检测垫片的压力传感器阵列检测到的压力从无到有(误差范围内)，则认为用户躺下，将开启睡眠状态，并开始计时。

若连续六分钟未检测到压力传感器阵列检测到的压力变化(误差范围内)，则判断用户睡着。

否则，则认为用户未睡着，将开启催眠模式并持续检测用户睡眠情况。

当用户在睡眠状态中第一次睡着后，若压力传感器阵列检测到的压力从有到无(误差范围内)，则认为用户起夜，此时开启起夜模式，并在用户再次躺下时关闭，重新开始对用户睡眠情况进行检测。

当系统到达用户设定唤醒时间段内，并检测到用户浅睡眠，即压力传感器阵列检测到压力变化(误差范围内)，则开启唤醒模式。

唤醒模式在用户起床，即压力传感器阵列检测到压力重新变为0(误差范围内)时关闭，系统重新回归为初始状态。

如图3所示，本发明系统的工作模式分为三种。

催眠模式开启时，灯光模块开启红橙色正弦呼吸光，用于促进用户分泌褪黑素帮助入睡；声音模块开启助眠白噪音或助眠音乐，用户可自己设定音频，也可采用系统默认设置；气味模块发出薰衣草气味，用于帮助用户入睡。

起夜模式开启时，灯光模块开启暖黄色灯光，用于用户起夜照明。

唤醒模式开启时，灯光模块开启渐亮模拟自然光，用于模拟早上自然光，促进用户分泌皮质醇；声音模块开启渐响音乐，用于唤醒用户；气味模块发出薄荷气味，用于唤醒用户。

以上模块工作时，灯光模块发出灯光的亮度由决策模块结合当前环境光照信号决定，声音模块播放声音的响度由决策模块结合当前环境声音信号决定。

本发明能够基于用户对枕头的压力信号检测出用户的睡眠状态，并利用预设自适应算法结合环境信号做出决策，通过光照模块、声音模块、气味模块、智能家电的执行来改变睡眠环境，从而潜移默化促进睡眠或帮助高效舒适地唤醒用户。本发明的系统将睡眠的各个环节联通，各个感官维度的反馈模块不是独立工作的，而是由智能控制中心进行统筹管理，以达到协调合作的助眠效果。用户能通过使用该系统，获得对睡眠有辅助作用的自适应多感官反馈调节。

以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。