一种基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的系统和方法[0002] 每天保证正常的睡眠时间是很重要的，一般成年人应该在6-9个小时，这样可以使人维持一个较稳定的生物节律，对人体身心都是有益的。但对于睡眠时间的长短，没有统一的说法，关于每天应该睡多少小时，因个人体质存在差异，针对个人究竟睡了多长时间，应该要睡多少时间，睡眠质量如何等，传统的做法是通过在人的身上穿戴监控设备或者是一种特殊定制的床来实现，但传统的方法操作不方便，要求比较高也没有持续性，本发明专利关注到了这方面的问题，发明了一种基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的系统和方法，对于每个人的睡眠进行数字化采集和大数据的分析从而实现睡眠的健康跟踪。
[0003]本发明的主要目的是提供一套非接触式睡眠监控系统和实现方法，通过对床上承载重量的数字化采集和大数据关联分析实现睡眠监控，并通过W1-Fi网络的手机客户端进行管理和跟踪。[0004]本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括:系统由安装在手机或PAD上的客户端，睡眠监控控制器，压力感应器共3部分组成，用户将多个(至少4个)压力感应器放到普通床的4个床脚下面进行压力数据采集，睡眠监控控制器通过采集的压力数据进行大数据分析，根据历史变化趋势和陡变的情况总结出用户每天睡觉质量情况，主要参数有睡眠时间(上床时间，起床时间，睡眠时长)，睡眠中断(夜间起床次数，夜间起床间隔，夜间起床时长)，睡眠活动(夜间床上活动次数和时长)和体重变化情况，用户通过安装在手机或PAD客户端通过W1-Fi连接到睡眠监控控制器，通过手机客户端管理每天，每周，每月的睡眠健康状态报告，同时系统根据采集的历史数据，总结出用户的睡眠习惯和建议，从而实现睡眠的健康跟踪。[0005]本发明的有益效果是，不需要特别定制的床，也不需要在人体身上穿戴任何设备，通过在普通床的床脚下布放压力感应器配合系统便可实现持续的睡眠健康跟踪，并通过在手机或者PAD的客户端查看和管理报告，操作非常方面，执行效率高，而且具备较高的可持续性。

[0006]下面结合附图与实施例对本发明进一步说明
图1为本发明基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的采集和大数据分析流程示意
图
图2为本发明基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的手机客户端管理和监控流程示意图
图3为本发明基于大数据分析实现非接触式睡眠监控系统的关键功能模块示意图。
[0007]本发明实施主要是通过睡眠监控控制器的压力数据采集和大数据分析，并通过W1-Fi网络的手机客户端进行管理和跟踪。技术方案主要包括数据采集和大数据分析，手机客户端管理和监控的2个方面的内容和实现，下面分别描述；
参照图1，本发明基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的采集和大数据分析实施步骤包括: 步骤S101，睡眠监控控制器建立临时压力表，表的字段包括序号，总重量，压力感应I重量，压力感应2重量，压力感应3重量，压力感应4重量，时间。建立睡眠时间表(上床时间，起床时间，睡眠时长，日期)，睡眠中断表(夜间起床次数，夜间起床间隔，夜间起床时长，日期)，睡眠活动表(夜间床上活动次数和时长，日期)，体重表(体重，体重变化，日期)，表格创建后由系统自动增加数据，用户不能修改和删除。
[0008]步骤S102，启动秒定时器，在定时器超时后读取压力感应器并存放在数据队列，读取出来的数据存入临时压力表，该表保存24小时的数据，如果溢出，后面的数据自动覆盖。
[0009]步骤S103，上下床分析并将结果写入睡眠时间表，启动大数据分析功能，从临时压力表取出数据并分析历史数据，系统得到没有人睡眠时的空铺重量，再根据一般睡觉时间晚上8:00到第二天上午10:00，午觉12:00到15:00，在这段时间内，如果重量突然增加同时增加的重量在人体重量范围，那么判定为一个人上床，继续增加重量则判定第二个人上床，如果在一定时间内没人检测到重量的减少，就判定为上床睡觉，超过规定时间则为进入睡眠状态。在超过一定时间后，当重量突然减少而且减少与增加的重量接近则判断出有人起床，系统记录上床时间，起床时间和时长等参数。系统根据上床时增加的重量判别出人的身份，给予自动编号和默认名称，后续系统根据该编号表示具体睡觉的人，当发现有不同的人睡该床时产生异常记录。
[0010]步骤S104，睡眠中断分析并将结果写入睡眠中断表，目的是判断睡眠中间是否起床(上卫生间或者干其他事情)，启动大数据分析功能，从临时压力表取出数据并分析历史数据，系统已经检测出用户在睡眠状态，如果重量突然减少，根据减少的重量识别是哪个编号的人，同时判断用户是否在一定时间内返回床上(检测重量增加)，并且重新进入睡眠状态，那么判定为一个人中途起床，记录时间和时长，一直分析完全部数据并记录到数据库。
[0011]步骤S105，睡眠活动分析并将结果写入睡眠活动间表，目的是判断在床上是否有活动，启动大数据分析功能，从临时压力表取出数据并分析历史数据，系统已经检测出用户在床上，如果总体重量波动不大，但每个压力感应器的波动加大，则判定为有人在床上活动，系统记录活动的开始时间，结束时间，时长并一直分析完全部数据并记录到数据库。
[0012]步骤S106，体重变化分析并将变化结果写入睡眠体重表，目的是观察用户睡眠期间体重的变化情况，同时也可以监控某个周期内的体重变化。系统根据用户上床时重量的突然增加得到对应编号的人的体重，由于数据存在临时性波动，根据大数据分析，取最多频率和最接近的数据，使用类似的方法计算出每周，每月体重变化并记录到数据库。
[0013]通过以上步骤的控制和分析，就实现了睡眠数据的采集，实现了大数据的分析，从而得到了睡眠相关的参数和数据。
[0014]参照图2，本发明基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的手机客户端管理和监控实施步骤包括:
步骤S201，安装手机客户端软件，基于Android和iOS操作系统开发的客户端软件，可安装到手机和Pad，该客户端通过WiFi连接到睡眠监控控制器，用户先从Android市场和苹果公司的APP Store下载并根据提示安装睡眠监控客户端软件，并点击启动该软件。
[0015]步骤S202，手机连接睡眠监控控制器，打开手机的无线连接，找到SSID为SLEEP的无线，输入预先设置的WEP密码，并实现手机与睡眠监控控制器的连接和密码认证。
[0016]步骤S203，查看报告，用户可以查看上下床分析报告，查看中断分析报告，查看活动分析报告，查看体重变化分析报告。选择按天，按周和按月的快速方式查询，也可指定开始时间和结束时间查询，在手机上通过曲线图，柱状图和表格的形式呈现，同时用户睡眠习惯采用文字形式展示。手机客户端还提供数据的备份和分享和转发的功能。
[0017]通过以上步骤的操作和控制，就可以通过手机或者PAD上的睡眠监控客户端查询睡眠的分析数据，并通过曲线图，柱状图和表格的形式呈现。
[0018]参照图3，本发明一种基于大数据分析实现非接触式睡眠监控的系统主要实施模块包括:
MlOl手机客户端模 块，基于Android和iOS操作系统开发的客户端软件，可安装到手机和Pad，该客户端通过WiF连接到睡眠监控控制器，在通过认证后并可查看相关报告包括:睡眠时间(上床时间，起床时间，睡眠时长)，睡眠中断(夜间起床次数，夜间起床间隔，夜间起床时长),睡眠活动(夜间床上活动次数和时长)，体重变化，睡眠习惯和建议。同时该客户端还实现参数的设定和控制功能，包括设置睡觉人的姓名和年龄等，设置压力感应器的参数等。
[0019]M201 WiFi通信模块，属于睡眠监控控制器的子模块，提供与手机或PAD客户端连接的无线通信，支持llac，lln/b/g，实现无线接入认证和终端的请求向其他模块的转发。
[0020]M202数据采集模块，属于睡眠监控控制器的子模块，实现压力感应器的数据采集，内置定时器，定时采集从多个压力感应器获取上报的数据，并对上报的数据进行汇总，根据历史数据的趋势去除不符合要求的数据，将符合要求的数据放入缓冲队列，等待大数据分析模块读取数据，同时该模块还实现对压力感应器硬件的检测和管理功能。
[0021]M203大数据分析模块，属于睡眠监控控制器的子模块，建立和维护临时的压力表，由于数据量较大，本系统通过内存数据库实现；每秒定时读取数据采集模块的数据并存入压力表；同时系统建立最终结果的睡眠时间表，睡眠中断表，睡眠活动表和体重变化表，并根据上下床分析法，中断分析法，活动分析法，体重检测和历史的关联数据进行分析，并将结果放入最终结果表，该表主要记录变化的数据，对于没有相连没有变化的数据只保留一条，该结果数据可以保存10年，数据存于FLASH。
[0022]M204记录与报告模块，属于睡眠监控控制器的子模块，接收来自客户端的查看请求，根据用户需要查询的条件，实现按天，按周和按月的睡眠时间，睡眠中断，睡眠活动和体重变化查询，同时使用曲线图，柱状图和表格的形式呈现给客户端，用户睡眠习惯采用文字形式展示，并提供用户数据导出和备份功能。
[0023]M301压力感应器模块，通过内置感应芯片，将采集到的压力数字化，并通过串口线或者USB线输入到睡眠监控控制器，该系统标准支持4个压力感应，分别置于床的4个脚。
[0024]与现有的实现技术相比，本发明方法能够通过手机或者PAD的客户端，通过人体非接触式感应采集和大数据分析实现持续的睡眠健康跟踪，操作非常方面，执行效率高。
[0025]以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在以及应用范围上均 会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。