具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况下，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当…时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似的，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述的条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

下面结合本发明实施例的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

随着科学技术的发展，人们越来越注重身体健康以及高质量的作息，在白天的工作、生活以及运动过程中通过佩戴智能手环可以实时检测身体的健康数据，但更重要的睡觉时段却少有人专门的对其关注，用户常用的提高睡眠质量的方法通常为服用褪黑素调节作息水平，戴眼罩减少环境光照的影响，戴耳塞减少环境声音带来的睡眠质量的影响。

同样是睡眠，有的人感觉自己睡得多了觉得困，有的人感觉自己睡得少了觉得困，其原因是用户仅仅是盲目的追求和提高睡眠环境质量而没有实际的观察自身睡眠质量的变化，即现有技术中没有能够在满足用户提高睡眠质量环境的同时还能监测用户睡眠质量好坏的方案。

为了解决现有技术的问题，本发明方案基于脑电信号检测，睡眠质量判断以及BLE传输技术实现。用户通过在睡觉过程中佩戴智能眼罩，实时检测脑电信号，通过由电极收集到的脑电信号处理，分析识别，得到睡眠质量参数，然后通过BLE通信告知用户睡眠质量。达到用户在客户端可以了解睡眠信息，能够及时调整生活规律的目的。

示例性方法

如图1所示，本发明实施例提供一种基于智能眼罩的睡眠监测处理方法，具体的，上述方法包括如下步骤：

步骤S100、通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号；

在本实施例中，所述智能眼罩通过设置在智能眼罩上的电极片采集用户在睡觉时发出的脑电信号。所述脑电信号为根据人脑思维产生的生物电磁波。所述电极片的数量、形状以及位置分布可任意设计，且所述电极片主要采集的脑电信号频率范围为0.5-31Hz范围内。通过电极片实时记录或间隔性记录用户在睡觉的每时每刻发出的与睡眠质量有关的脑电信号，有助于进一步使智能眼罩分析得出用户的具体睡眠数据以及分析用户睡眠质量。

步骤S200、基于所述脑电信号，进行带通滤波提取出预设的脑电波形；

在本实施例中，基于所述智能眼罩采集的脑电信号，通过所述脑电信号处理得到预设的脑电波形。所述脑电波形为由脑电信号通过数学变换得到的波形图。所述信号处理包括放大、滤波、信号变换等处理方法，对滤波处理后的脑电信号进行分析提取以及变换得到预设的多种脑电波形。例如用户在整晚的睡眠中出现的脑电信号中包含多个频率段信号包括0.5-4Hz、4-8Hz、8-13Hz以及13-31Hz频率段的脑电信号，则智能眼罩对所述整体脑电信号数据进行放大、滤波、变换等处理后分别提取出其中对应0.5-4Hz、4-8Hz、8-13Hz以及13-31Hz频率的脑电波形。上述多个频率的脑电信号以及脑电波形可反应用户在睡眠时的多种睡眠状态，例如各频率脑电信号以及脑电波形分别为浅睡眠、深睡眠、快速眼动期等睡眠阶段的特征波形或频率，则智能眼罩即可通过所述脑电信号得到的脑电波形精确的分析用户每时每刻的睡眠阶段。通过将脑电信号处理并提取为各预设的脑电波形的方式有效提高智能眼罩对用户睡眠质量的判断，使通过电极片得到的脑电信息更加直观。

步骤S300、对所提取出预设的脑电波形进行分析判断，得到睡眠质量参数；

在本实施例中，所述智能眼罩对提取得到的多种预设脑电波形进行分析判断，得到用户睡眠时的睡眠质量。所述分析判断的过程例如根据脑电波形分析得出用户在睡眠中各个时刻的睡眠状态，进而得到用户进入浅睡眠的时间、进入深睡眠的时间、维持快速眼动期的时间、用户深睡眠的稳定度等用户的睡眠质量以及其他的睡眠特征。通过智能分析各脑电波形得到用户睡眠质量的方法精准、直观的向用户反馈用户的睡眠质量以及睡眠情况，提高用户的使用体验以及智能眼罩的科技感。

步骤S400、将所述睡眠质量参数通过智能眼罩的BLE模块发送给用户移动终端输出显示。

在本实施例中，智能眼罩将分析得到的所述睡眠质量参数通过BLE模块即蓝牙模块无线发送至用户绑定的移动终端并进行输出显示。其中，所述无线发送方式不仅限于通过蓝牙模块，也可通过WIFI、ZigBee等其他的短距离无线传输方式进行数据传输。进一步的，当用户的所述移动终端获取到对应的睡眠质量数据后还可通过互联网为用户针对性提供改善方案为用户提供更加全面的睡眠质量监测以及睡眠质量改善方案。

由上可见，在本发明实施例提供的基于智能眼罩的睡眠监测处理方法中，通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号；基于所述脑电信号，进行带通滤波提取出预设的脑电波形；对所提取出预设的脑电波形进行分析判断，得到睡眠质量参数；将所述睡眠质量参数通过智能眼罩的BLE模块发送给用户移动终端输出显示。与现有技术相比，本方案的智能眼罩在为用户提供良好睡眠环境的同时检测用户的睡眠质量。通过实时或间隔性的检测脑电信号，通过由电极收集到的脑电信号处理，分析识别，得到睡眠质量参数，然后通过无线传输技术将睡眠质量参数传输到用户绑定的移动终端。达到用户在客户端可以了解睡眠信息，能够及时调整生活规律的目的。

当上述智能眼罩为其他设备时，可参照本实施例中的具体方案。

在一种应用场景中，智能眼罩通过设置在眼罩上的电极片采集用户睡眠时的脑电信号。

具体的，如图2所示，上述步骤S100包括：

步骤S101、当检测到智能眼罩佩戴在用户眼部并等待一预定时间，控制智能眼罩上的电极片采用4个通道的模数检测方式采集睡眠用户的脑电信号。

其中，在所述通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号的步骤之前包括：

预先设置脑电信号的通带范围。

举例说明，某用户在晚上十点睡觉，则在晚上十点时用户将智能眼罩佩戴在眼部，此时所述智能眼罩通过压力传感器或人体红外探测传感器等，通过检测到压力或检测到人体贴近的方式判断当前处于佩戴状态。当所述智能眼罩判断为佩戴状态，则经过一预定时间后控制获取睡眠用户的脑电信号，所述预定时间为智能眼罩厂商设置或用户设置的确认用户当前为睡觉状态的准备时间，若用户在所述预定时间还未到达时摘下智能眼罩，则所述智能眼罩将继续处于待机或休眠状态。当所述智能眼罩经过预定时间后控制分布设置在额头周边的电极片采用4个通道的模数检测方式检测睡眠用户的脑电信号，所述4各通道的模数检测方式为支持同时将四种模拟量转换为数字量的模数转换方式。相对应的预先设置将获取的脑电信号分为4个通带范围包括0.5-4Hz频段的德尔塔通带、4-8Hz的西塔通带、8-13Hz的阿尔法通带以及13-31Hz贝塔通带，上述四个通带分别对应一路模数转换通道，当所述智能眼罩接收到含有上述四频率通带的脑电波时分别将各频率的脑电模拟信号输入模数转换器对应通道得到脑电数字信号即本实施例中的脑电信号。其中，所述德尔塔频率的脑电信号主要出现在用户深度睡眠时的状态，所述西塔频率的脑电信号主要出现在在用户浅睡眠时的状态，所述西塔频率的脑电信号主要出现在用户处于半睡半醒时的状态，所述贝塔频率的脑电信号主要出现在用户清醒的状态时。为进一步提高睡眠用户的脑电信号采集精度，设置所述智能眼罩通过电极片采集脑电信号的采样频率为500Hz，灵敏度为400-800uV/cm。通过智能眼罩对用户睡眠过程中产生的不同频率通带的脑电信号进行多路处理的方式，使获取的脑电信号更加精确，有利于后续的处理并得到更准确的用户睡眠质量分析。

在一种应用场景中，所述智能眼罩对获取的用户睡眠时的脑电信号进行带通滤波，提取预设的脑电波形。

具体的，如图3所示，上述步骤S200包括：

步骤S201、对采集到的数字脑电信号进行去除基线漂移，并去除工频干扰的处理；

步骤S202、将处理后的数字脑电信号进行带通滤波提取出预设的脑电波形。

举例说明，所述智能眼罩将采集到的脑电信号数字信号进行去除基线漂移以及去除工频干扰处理，此处所述的去除基线漂移以及去除工频干扰处理为应用于心电领域中去除干扰信号的处理方法，通过所述处理方法可进一步获取更加精确的睡眠用户的脑电波。进一步的，去除干扰信号后的睡眠用户的数字脑电信号进行带通滤波处理，所述带通滤波处理为仅保留某特定频率信号，滤除特定频率信号以外的其他信号的信号处理方式。

进一步的，将所述脑电信号通过预设的第一通带0.5-4HZ，对所述脑电信号进行傅里叶变换和傅里叶逆变换，得到德尔塔脑电波形；

将所述脑电信号通过预设的第二通带4-8HZ，对所述脑电信号进行傅里叶变换和傅里叶逆变换，得到西塔脑电波形；

将所述脑电信号通过预设的第三通带8-13HZ，对所述脑电信号进行傅里叶变换和傅里叶逆变换，得到阿尔法脑电波形；

将所述脑电信号通过预设的第四通带13-31HZ，对所述脑电信号进行傅里叶变换和傅里叶逆变换，得到贝塔脑电波形；

其中，所述德尔塔脑电波形为主要出现在深睡时的脑电波形，所述西塔脑电波形为主要出现在浅睡时的脑电波形，所述阿尔法脑电波形为主要出现在半睡半醒时的脑电波形，所述贝塔脑电波形为主要出现在清醒时的脑电波形；

对所述脑电信号进行上述傅里叶变换处理分别得到德尔塔脑电波形、西塔脑电波形、阿尔法脑电波形、贝塔脑电波形。通过上述方法分别得到用于表征用户睡眠状态的四种特征脑电波形，有利于进一步对用户睡眠指令的分析。

在一种应用场景中，所述智能眼罩对提取得到的预设脑电波形进行分析与判断，得到表征用户睡眠质量的睡眠质量参数。

具体的，如图4所示，上述步骤S300包括：

步骤S301、对所得到的德尔塔脑电波形、西塔脑电波形、阿尔法脑电波形、贝塔脑电波形进行分析处理；

步骤S302、通过阿尔法脑电波形Ua/贝塔脑电波形Ub的能量均值分析是否是睡着，以及通过阿尔法脑电波形Ua/德尔塔脑电波形Ud的能量均值来区分睡眠深度，得到睡眠质量参数。

举例说明，所述智能眼罩控制对获取的四种特征脑电波形进行分析处理，包括通过阿尔法脑电波形Ua/贝塔脑电波形Ub的能量均值分析用户是否睡着；通过阿尔法脑电波形Ua/德尔塔脑电波形Ud的能量均值来区分睡眠深度。进一步的，还根据上述能量均值以及德尔塔脑电波形、西塔脑电波形、阿尔法脑电波形、贝塔脑电波形的主要出现时间以及出现时长占比，测算得出用户总睡眠时间、入睡时间、浅睡眠时间占比、深度睡眠时间占比、清醒次数等睡眠质量参数。通过上述四种特征脑电波形进行分析处理，得出一系列表征用户睡眠健康程度的睡眠质量参数，进而可对用户睡眠过程中存在的睡眠问题进行分析以及矫正，为用户提供更好的睡眠体验，提高用户粘性。

在一种应用场景中，所述智能眼罩通过BLE模块将所述睡眠质量参数发送至用户绑定的移动终端并输出显示。

举例说明，用户预先将自己的移动终端设备与所述智能眼罩进行绑定，所述移动终端设备可以是手机或平板电脑，可通过软件APP或微信小程序的方式进行绑定。当智能眼罩分析获取并分析得出睡眠质量参数后通过BLE模块(蓝牙模块)将所述睡眠质量参数发送至用户对应的手机或平板设备。用户可根据对应手机或平板设备上的APP或微信小程序查看睡眠时的睡眠质量，以及通过历史记录功能进行睡眠质量，通过睡眠纠正功能查看针对性的提高睡眠质量的方法。通过上述方法使得睡眠眼罩具备新功能：采集获取用户脑波信息并分析得到用户的睡眠质量参数，进一步将所述睡眠质量参数传输给用户的移动终端帮助用户了解自身睡眠状况以及提高睡眠质量。

本发明实施例中，还基于一种应用场景对基于智能眼罩的睡眠监测处理方法进行具体说明，图5为本发明实施例提供的一种智能眼罩进行基于智能眼罩的睡眠监测处理的具体流程示意图，其步骤包括：

S10、开始，进入步骤S11；

S11、所述智能眼罩通过电极片采集用户脑电信号，进入步骤S12；

S12、智能眼罩对所述脑电信号进行滤波处理，进入步骤S13；

S13、设置需要得到的四中脑电波形对应的通带范围，进入步骤S14；

S14、将所述脑电信号输入各通进行滤波，以及进行傅里叶变换傅里叶逆变换，进入步骤S15；

S15、由上述步骤得到四中脑电波形，包括阿尔法、贝塔、西塔、德尔塔，进入步骤S16；

S16、分析处理所述脑电波形，包括通过阿尔法脑电波形Ua/贝塔脑电波形Ub的能量均值分析是否是睡着，以及通过阿尔法脑电波形Ua/德尔塔脑电波形Ud的能量均值来区分睡眠深度，进入步骤S17；

S17、通过分析处理所脑电波形得到用户的睡眠质量信息，进入步骤S18；

S18、所述智能眼罩通过无线技术将所述用忽的睡眠质量信息发送到用户的手机，进入步骤S20；

S20、结束。

由上可见，在本发明具体应用实施例中，当用户戴上智能眼罩后，所述眼罩通过电极片自动采集用户的脑电信息并对所述获取的脑电信息进行滤波处理。进一步的，根据常用于判断人体睡眠状态以及脑活动状态的四中脑电波形对应进行通带范围的划分，划分完成后将所述脑电信号输入各通带中并进行傅里叶变换以及傅里叶逆变换得到四种脑电波形，包括阿尔法波、贝塔波、西塔波、德尔塔波，上述四种脑波分别主要出现在半睡半醒、清醒、浅睡眠以及深度睡眠中，则根据用户睡眠各时段中各波出现以及占有的比重可分析得到用户的睡眠质量以及睡眠情况，具体包括有通过阿尔法脑电波形Ua/贝塔脑电波形Ub的能量均值分析是否是睡着，以及通过阿尔法脑电波形Ua/德尔塔脑电波形Ud的能量均值来区分睡眠深度。最后所述智能眼罩通过无线技术将所述用户的睡眠质量信息发送到用户绑定的手机。

示例性设备

如图6中所示，对应于上述基于智能眼罩的睡眠监测处理方法，本发明实施例还提供一种基于智能眼罩的睡眠监测处理装置，上述基于智能眼罩的睡眠监测处理装置包括：

采集模块610，用于通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号；

在本实施例中，所述智能眼罩通过设置在智能眼罩上的电极片采集用户在睡觉时发出的脑电信号。所述电极片的数量、形状以及位置分布可任意设计，且所述电极片主要采集的脑电信号频率范围为0.5-31Hz范围内。通过电极片实时记录或间隔性记录用户在睡觉的每时每刻发出的与睡眠质量有关的脑电信号，有助于进一步使智能眼罩分析得出用户的具体睡眠数据以及分析用户睡眠质量。

带通滤波处理模块620，用于基于所述脑电信号，进行带通滤波提取出预设的脑电波形；

在本实施例中，基于所述智能眼罩采集的脑电信号，通过所述脑电信号处理得到预设的脑电波形。所述信号处理包括放大、滤波、信号变换等处理方法，对滤波处理后的脑电信号进行分析提取以及变换得到预设的多种脑电波形。例如用户在整晚的睡眠中出现的脑电信号中包含多个频率段信号包括0.5-4Hz、4-8Hz、8-13Hz以及13-31Hz频率段的脑电信号，则智能眼罩对所述整体脑电信号数据进行放大、滤波、变换等处理后分别提取出其中对应0.5-4Hz、4-8Hz、8-13Hz以及13-31Hz频率的脑电波形。上述多个频率的脑电信号以及脑电波形可反应用户在睡眠时的多种睡眠状态，例如各频率脑电信号以及脑电波形分别为浅睡眠、深睡眠、快速眼动期等睡眠阶段的特征波形或频率，则智能眼罩即可通过所述脑电信号得到的脑电波形精确的分析用户每时每刻的睡眠阶段。通过将脑电信号处理并提取为各预设的脑电波形的方式有效提高智能眼罩对用户睡眠质量的判断，使通过电极片得到的脑电信息更加直观。

分析判断模块630，用于对所提取出预设的脑电波形进行分析判断，得到睡眠质量参数；

在本实施例中，所述智能眼罩对提取得到的多种预设脑电波形进行分析判断，得到用户睡眠时的睡眠质量。所述分析判断的过程例如根据脑电波形分析得出用户在睡眠中各个时刻的睡眠状态，进而得到用户进入浅睡眠的时间、进入深睡眠的时间、维持快速眼动期的时间、用户深睡眠的稳定度等用户的睡眠质量以及其他的睡眠特征。通过智能分析各脑电波形得到用户睡眠质量的方法精准、直观的向用户反馈用户的睡眠质量以及睡眠情况，提高用户的使用体验以及智能眼罩的科技感。

发送模块640，用于将所述睡眠质量参数通过智能眼罩的BLE模块发送给用户移动终端输出显示。

在本实施例中，智能眼罩将分析得到的所述睡眠质量参数通过BLE模块即蓝牙模块无线发送至用户绑定的移动终端并进行输出显示。其中，所述无线发送方式不仅限于通过蓝牙模块，也可通过WIFI、ZigBee等其他的短距离无线传输方式进行数据传输。进一步的，当用户的所述移动终端获取到对应的睡眠质量数据后还可通过互联网为用户针对性提供改善方案为用户提供更加全面的睡眠质量监测以及睡眠质量改善方案。

由上可见，在本发明实施例提供的基于智能眼罩的睡眠监测处理方法中，通过所述采集模块610，通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号；通过所述带通滤波处理模块620，基于所述脑电信号，进行带通滤波提取出预设的脑电波形；通过所述分析判断模块630，对所提取出预设的脑电波形进行分析判断，得到睡眠质量参数；通过所述发送模块640，将所述睡眠质量参数通过智能眼罩的BLE模块发送给用户移动终端输出显示。与现有技术相比，本方案的智能眼罩在为用户提供良好睡眠环境的同时检测用户的睡眠质量。通过实时或间隔性的检测脑电信号，通过由电极收集到的脑电信号处理，分析识别，得到睡眠质量参数，然后通过无线传输技术将睡眠质量参数传输到用户绑定的移动终端。达到用户在客户端可以了解睡眠信息，能够及时调整生活规律的目的。

具体的，本实施例中，上述基于智能眼罩的睡眠监测处理装置的各模块的具体功能可以参照上述基于智能眼罩的睡眠监测处理方法中的对应描述，在此不再赘述。

基于上述实施例，本发明还提供了一种智能眼罩，其原理框图可以如图7所示。上述智能眼罩包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该智能眼罩的处理器用于提供计算和控制能力。该智能眼罩的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和基于智能眼罩的睡眠监测处理程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和基于智能眼罩的睡眠监测处理程序的运行提供环境。该智能眼罩的网络接口用于与外部的眼罩通过网络连接通信。该基于智能眼罩的睡眠监测处理程序被处理器执行时实现上述任意一种基于智能眼罩的睡眠监测处理方法的步骤。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能眼罩的限定，具体的智能眼罩可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种智能眼罩，上述智能眼罩包括存储器、处理器以及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的基于智能眼罩的睡眠监测处理程序，上述基于智能眼罩的睡眠监测处理程序被上述处理器执行时进行以下操作指令：

通过设置在智能眼罩上的电极片采集睡眠用户的脑电信号；

基于所述脑电信号，进行带通滤波提取出预设的脑电波形；

对所提取出预设的脑电波形进行分析判断，得到睡眠质量参数；

将所述睡眠质量参数通过智能眼罩的BLE模块发送给用户移动终端输出显示。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有基于智能眼罩的睡眠监测处理程序，上述基于智能眼罩的睡眠监测处理程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的任意一种基于智能眼罩的睡眠监测处理方法的步骤。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/眼罩设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/眼罩设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以由另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不是相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。