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申请/专利权人：西安皑鸥软件科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，属于智能检测技术领域，所述方法包括：采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复初始状态；根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳系统：若声呐系统启动，则声呐系统检测环境噪音变量；根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息。本发明基于移动设备监测人体睡眠状态的方法及系统，第一对象的人体状态信息和预置标准信息确定睡眠状态信息，实现根据数据自动演算析第一对象的状态并推演出睡眠状态信息，只需通过移动设备采集基本数据，不需要其他硬件支持，解决现有技术中硬件支持成本高，使用门槛高的问题。

主权项：1.一种基于移动设备监测人体睡眠状态方法，其特征在于，所述方法包括：采集第一对象的基本移动信息，在采集前，将检测设备恢复初始状态；其中，所述第一对象的基本移动信息包括：位移数据；所述位移数据包括：第一对象所持设备的加速度数据、陀螺仪数据、距离数据；所述位移数据的获取：检测对象在X轴方向上移，在移动n秒或n分钟内得到一组数据X1,X2,X3…Xn，则X轴方向上的位移差为数列M，M1=｜X1-X2｜，M2=｜X2-X3｜…Mn-1=|Xn-1-Xn|,最终X方向上的取值为MAX或AVERGAE（M1，M2…Mn），两者中较大的一个；同时，在Y轴和Z轴方向上利用同样的计算方法得到的对应的数列N和数列P；数列N，N1=｜Y1-Y2｜，N2=｜Y2-Y3｜…Nn-1=|Yn-1-Yn|,最终Y方向上的取值为MAX或AVERGAE（N1，N2…Nn），两者中较大的一个；数列P，P1=｜Z1-Z2｜，P2=｜Z2-Z3｜…Pn-1=|Zn-1-Zn|,最终Z轴方向上的取值为MAX或AVERGAE（M1，M2…Mn），两者中较大的一个；根据第一对象的基本移动信息判断是否启动声纳系统：若声呐系统启动，则声呐系统检测环境噪音变量；所述声呐系统启动，则第一对象在坐标X轴、Y轴和Z轴三个方向上的前一秒和下一秒的位移差均小于0.05m；根据位移数据，推演第一对象的人体状态：是否入睡；具体是，根据位移数据，即第一对象所持设备期间的X轴、Y轴以及Z轴信息，核算移动设备的X轴、Y轴以及Z轴位移差，得出位移差的范围值，通过位移数据是否达标，判断人体状态为“静止已入睡”或“清醒未入睡”；若第一对象未携带移动设备，或人体状态为“静止已入睡”则采用声纳系统获取环境噪音变量；其中，可通过设备麦克风来采集环境噪音变量；根据环境噪音变量，核算移动设备所处区域的噪音变量差，得出变量差的范围值；根据所得噪音变量差，结合睡眠期间的基本模型深睡、浅睡、清醒应有基本规律，预设第一对象的睡眠状态为深睡、浅睡、清醒；监测过程中不断校正变量差，让第一对象睡眠状态不断趋近于真实睡眠状态；根据上一步骤第一对象的睡眠状态，结合REM睡眠，即梦境在睡眠过程中发生的阶段，图形化标记第一对象睡眠状态记为“梦境”；结合上述步骤，所采集的第一对象的数据、环境噪音变量数据和REM睡眠进行推演，绘制出第一对象睡眠监测过程中的睡眠轨迹；根据第一对象的基本移动信息和环境噪音变量，结合REM睡眠输出睡眠报告信息；其中，通过对第一对象的环境噪音变量差与睡眠状态的预演，可准确的改善第一对象的睡眠状态；为确保第一对象的睡眠状态符合睡眠的基本规律，符合第一对象应有的睡眠周期、深睡、浅睡时长比，可进行第一对象的基本预演，即结合人体移动的各种状态，包含静止、轻微移动、巨烈移动所反应出来的位移数做基本数据框架，通过预演数据不断校正计算第一对象的真实检测数据，使第一对象的睡眠状态区域最符合基本规律；预演过程包括：第一步，将测试对象分为N组，每一组测试对象分别采用移动设备进行一个大于24小时的完整数据采集，与测试对象的个人记录进行匹配，得出测试对象在行走、跑步、睡眠、日常使用手机过程中不同的位移变量，划分出粗略的生活化区间；第二步，根据粗略的生活化区间标记，由N组测试对象来标记准确率校正数据；第三步，将校正数据模型发布至线上，结合真实对象的反馈多次反复验证模型；第四步，结合科学的睡眠数据，深睡占比大约25%，浅轻睡大约55%，校正睡眠期间的数据。

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