CN119488285A 疲劳恢复检测方法、装置、床垫及存储介质 （慕思健康睡眠股份有限公司）

本申请实施例公开了一种疲劳恢复检测方征传感器采集用户的目标心冲击BCG信号；根据目标BCG信号提取特征集合，该特征集合包括一个或多个生理体征特征，和/或一个或多个原始疲劳恢复检测模型是根据多组训练数据训练得肌电信号及样本BCG信号，以及该样本肌电信号2根据所述目标BCG信号提取特征集合，所述特征集合包括一个或多个生理体征特征，通过训练得到的疲劳恢复检测模型对所述特征集合进行分析，得训练数据训练得到的，每组所述训练数据包括同一时间段采集的样本肌电信号及样本BCG通过各棵所述决策树对所述特征集合进行分析，得到各棵决策树输所述一个或多个原始信号特征，包括所述目标BCG信号中一个或多个频段分别对应的获取所述生理体征传感器采集的用户在入睡前的第一时间段对应的第一目标BCG信通过所述肌电传感器采集用户在入睡前的第三时间段对应的第一样所述用户在入睡后的第四时间段对应的第二样本肌根据所述第二平均积分肌电值与所述第一平均积分肌电值的比3确定所述目标恢复级别区间对应的样本疲劳其中，所述目标恢复级别区间对应的区间阈值越大，所述样分析模块，用于通过训练得到的疲劳恢复检测模型对所述所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行权利要求1至710.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程4[0007]根据所述目标BCG信号提取特征集合，所述特征集合包括一个或多个生理体征特[0008]通过训练得到的疲劳恢复检测模型对所述特征集合进行分析，得到疲劳恢复级[0013]所述一个或多个原始信号特征，包括所述目标BCG信号中一个或多个频段分别对5[0015]获取所述生理体征传感器采集的用户在入睡前的第一时间段对应的第一目标BCG所述用户在入睡后的第四时间段对应的第二样本肌6通过同时间段采集的样本肌电信号及样本BCG信号对疲劳恢复检测模型进行训练，从多角[0045]图4是本申请实施例公开的对样本肌电信号对应的样本疲劳恢复级别进行标注的[0046]图5是本申请实施例公开的步骤根据第一肌电信号及第二肌电信号，确定样本疲[0047]图6是本申请实施例公开的根据第二平均积分肌电值与第一平均积分肌电值的比7[0052]请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种疲劳恢复检测方法的应用场景示意[0058]床垫可在检测到用户处于床垫上时，控制生理体征传感器开始采集用户的目标[0062]床垫可根据目标BCG信号的波形变化对入睡前和入睡后的目标BCG信号进行区8是频率大于或等于预设频率阈值的信号，低频信号可指的是频率低于预设频率阈值的信可对目标BCG信号进行小波去噪，利用小波变换来减少或消除噪声对目标BCG信号的影响。具体地，床垫可将目标BCG信号分解为不同尺度的小波系数，每个尺度对应不同的频率范[0068]生理体征特征指的是对目标BCG信号进行计算得到的，能够反映用户生理状况的差)、SDANN(StandardDeviationoftheAverageNNintervPNN50(PercentageofNN50，相邻NN间期差值>50ms的百分比)、RMSSD(RootMeanSquare对于每个NN间期RRi计算其与平均值ein的差值的平方(RR,-RR",将所有差值平方相加后9计算所有时间段NN间期平均值的总平均值hi,再根据SDANN的计算公式，计算所有时间段Rj可表示第j个时间段内NN间期的平均值；rix可表示所有时间段NN间期[0078]PNN50指的是相邻NN间期差值大于50ms的比例，可用于评估相邻NN间期之间用户[0079]RMSSD指的是相邻NN间期差值平方根的平均值，可用于评估相邻NN间期之间的短[0085]原始信号特征指的是从目标BCG信号中直接提取的能够反映目标BCG信号变化规组训练数据训练得到的，每组训练数据包括同一时间段采集的样本肌电信号及样本BCG信[0088]疲劳恢复检测模型可用于对目标BCG信号对应的特征集合进行分析，得到用户对量机(SVM，SupportVectorMachine)、梯度提升决策树(GBDT，GradientBoostingDecisionTrees)、卷积神经网络(CNN，ConvolutionsNeuralNetworks)、循环神经网络一晚上的睡眠之后从疲劳状态逐渐恢复到正常或接近正一时间段采集的样本肌电信号及样本BCG信号，以及该样本肌电信号对应的样本疲劳恢复[0094]在疲劳恢复检测模型的训练过程中，可将多组训练数据测的疲劳恢复级别与输入的样本BCG信号对应的样本肌电信号所匹配的样本疲劳恢复级别该样本肌电信号对应的样本疲劳恢复级别，通过同时间段采集的样本肌电信号及样本BCG[0098]步骤310，获取生理体征传感器采集的用户在入睡前的第一时间段对应的第一目[0103]步骤340，将各棵决策树输出的预测疲劳恢复结果进行融合，以确定疲劳恢复级各棵决策树输出的包含每个疲劳恢复级别对应的概率的概率分布按疲劳恢复级别分别进[0111]步骤410，通过肌电传感器采集用户在入睡前的第三时间段对应的第一样本肌电段对应的第一样本肌电信号，以及该用户在入睡后的第四时间段对应的第二样本肌电信采用低通滤波器滤除第一样本肌电信号和第二样本肌电信号中的高频信号，保留低频信波器去除第一样本肌电信号和第二样本肌电信号中的高频信号，可以有效去除高频噪声，第二样本肌电信号确定的疲劳恢复级别可以准确地反映用户的疲劳恢复本肌电信号和第二样本肌电信号，得到去噪后的第一样本肌电信号和第二样本肌电信号。定样本疲劳恢复级别。[0133]第一平均积分肌电值指的是用户在入睡前的第三时间段对应的多个预设时间段[0141]第二平均积分肌电值指的是用户在入睡后的第四时间段对应的多个预设时间段[0148]床垫中可预先存储目标恢复级别区间与样本疲劳恢复级应的样本疲劳恢复级别。可确定比值所属的目标恢复级别区间为0.6到0.9之间的区间对应的样本疲劳恢复级别为确定样本疲劳恢复级别。通过直接计算第二平均积分肌电值与第一平均积分肌电值的比[0158]上述一个或多个原始信号特征，包括目标BCG信号中一个或多个频段分别对应的在入睡前的第一时间段对应的第一目标BCG信号，以及该用户在入睡后的第二时间段对应括第一样本肌电信号及第二样本肌电信号；该疲劳恢复检测装置700还包括样本肌电信号根据上述第二平均积分肌电值与上述第一平均积分肌电值的比值，确定样本疲劳恢复级或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。[0174]上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独[0175]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可可编程只读存储器(ProgrammableRead_Only