具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

本发明实施例的智能床包括：主控制盒和接入单元。

具体地，主控制盒用于电动床的整体控制，主控制单元设于主控制盒内。接入单元接收并执行主控制单元发出的控制指令。

接入单元包括：驱动电机、按摩模块、香薰模块、生理监测模块、环境监测模块、照明设备等功能模块对应的近距离通信/控制单元。每个功能模块对应设有接入单元。近距离通信包括：蓝牙(Bluetooth)通讯；NFC(Near Field Communication、近距离无线通信技术)通讯；WIFI(Wireless-Fidelity，无线保真)通讯；ZigBee(紫蜂)通讯，基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议；LoRa通讯，用于IoT(Internet of Things，物联网)的低功耗无线广域网。

按摩模块可以包括物理震动器等，根据主控制单元的指令启动并控制强度，对床体上的人体进行按摩。

香薰模块可以采用加热器对香体进行加热，使香体散发香味，香薰模块接受主控制单元的控制。

生理监测模块可以采用压力传感器、体温监测仪、血氧监测仪等，用于根据主控制单元的控制，对床体上的人体的生理情况进行监测，获取体征数据。

环境监测模块主要采用温度传感器、光感传感器、声音传感器等，用于根据主控制单元的控制，对床体周围环境进行监测，获取环境数据，进一步可根据环境数据控制照明设备对环境光进行调整等。

照明控制设备，用于根据主控制单元的控制，对灯光亮度、开关、色彩变化等进行控制。

图1为本发明实施例的智能床的结构示意图，如图1所示，智能床90还可以包括：驱动电机(未示出)和床板91。

驱动电机可驱动床板91翻转使电动床体构成特定形态，为人体提供更好的睡眠姿态。

图2为本发明实施例的用于智能床的睡眠离床报警方法的流程示意图，如图2所示，本发明实施例提供的用于智能床的睡眠离床报警方法，包括：

步骤S101，主控制盒控制传感器采集体征数据。

其中，所述主控制盒和所述传感器连接并且设于智能床，所述体征数据来源于所述智能床上的人体。例如，在智能床设置压力毯，以监测智能床上人体的压力分布，可以基于人体压力分布对用户推荐使人体压力分布更为均匀的具有特定硬度的床垫，或者通过调整床板旋转角度，使人体在智能床的压力分布更为均匀，有助于腰椎、颈椎的保养。压力毯设有压力传感器，压力传感器采集智能床上人体产生的压力信号，主控制盒的主控制单元获取压力信号，进而得到基于该压力信号的体征数据。

除了用于监测床板承压状态的压力传感器，本发明实施例的传感器还可采用监测人体呼吸状态的震动传感器、监测人体体温的温度传感器，相对应地，体征数据包括：压力传感器的压力信号所形成的生命体征数据、震动传感器的震动信号所形成的生命体征数据、温度传感器的温度信号所形成的生命体征数据。除此之外，其他用于检测生命体征的传感器也可用于本发明实施例的智能床。

各传感器将信号转化为电信号，将电信号输入中央处理单元，通过滤波将环境噪声信号过滤，通过傅里叶变换将电信号转换为数字信号，从而得到心率、呼吸、体动、体温等各类生命体征数据。

步骤S102，所述主控制盒将所述体征数据存储至云端数据存储设备。

其中，云端数据存储设备包括：用于云端数据存储的服务器，例如云盘、云数据仓库等所采用的服务器。

步骤S103，服务端从所述云端数据存储设备获取所述体征数据，并将所述体征数据输入本地的离床算法模型。

其中，离床算法模型部署于服务端。离床算法模型的输入为体征数据，输出为在床率。离床算法模型的工作原理将在下文重点论述。

步骤S104，所述服务端获取所述离床算法模型输出的在床率，若所述在床率超出预设阈值范围之外，所述服务端在本地的用户健康监控数据表中更新用户离床记录数据，并向客户端推送报警信息。

其中，用户健康监控数据表部署于服务端，用户健康监控数据表除了离床记录数据外，还包括用户压力分布监控记录、体温监控记录、心率监控记录、呼吸监控记录等多种能够反映用户健康状况的数据记录。服务端提供用户健康监控的整体方案，根据用户健康监控数据表的数据格式，将获取的体征数据整理聚合为智能床使用者的各项生理指标监控记录，以提供更为全面、精确的健康数据服务。

其中，离床报警系统包括：客户端和服务端。用户通过客户端设置离床报警选项，服务端提供离床报警服务。客户端可采用设于智能终端的APP(Application，应用程序)，用户通过客户端设置离床报警选项后，离床报警服务启动，服务端定期从云端数据存储设备获取体征数据，并将体征数据输入设于服务端的离床算法模型，离床算法模型根据体征数据输出在床率。在床率维持在正常数值范围内时，说明智能床使用者基本处于智能床上。若在床率超出正常数值范围，说明智能床使用者处于离床状态，在服务端更新用户离床记录数据，并根据离床报警服务的设置向客户端推送报警信息。

在本发明一种实施方式中，用户A通过客户端设置离床报警服务，对用户B使用智能床的离床状态进行监控，若用户B离床且长时间未归，则离床算法模型输出的在床率超出预设阈值范围，在服务端的用户健康监控表中根据用户B的标识查找到用户B的离床记录数据并更新，向用户A的终端推送离床报警信息。用户A例如为用户B的亲属，此外，也可向用户C的终端推送离床报警信息，用户C例如为医疗机构工作人员。

其中，所述离床记录数据包括：用户标识、所述系统当前时间和所述在床率。用户标识包括智能床使用者的用户标识。此外，离床记录数据也可包括：智能床标识、基于在床率判断所形成的在床状态、在床率历史统计信息等。

在本发明一种实施方式中，根据用户离床记录数据中的历史数据对与智能床使用用户标识相对应的预设阈值进行调整。用户离床记录中的离床状态信息的历史数量与预设阈值呈反比例关系。例如，若某智能床使用者的离床状态信息在离床记录中多次出现，说明智能床使用者多次出现离床状况，需要对该用户重点关注，此时将预设阈值减小，提高离床判断的灵敏度，降低该用户的离床风险。

图3为本发明实施例的离床算法模型运行的流程示意图，如图3所示，本发明实施例的睡眠离床报警方法中，离床算法模型基于所述体征数据输出所述在床率的流程包括：

步骤S201，获取系统当前时间。

其中，离床算法模型启动后，首先获取离床报警系统的当前时间。由于云端数据存储设备可能采取海外时区，无法提现用户所在时区，因此离床报警服务需要获取提供服务的所在时区的当前时间。

步骤S202，获取用户设置的报警开启时间、报警结束时间和报警间隔时间。

其中，客户端一般仅需要提供报警开启时间、报警结束时间和报警间隔时间的离床报警选项供用户选择，便于用户操作且降低客户端计算要求。例如，用户设置报警开启时间为21:00，报警结束时间为8:00，报警间隔时间为1小时。离床报警服务启动后，根据离床报警服务预设的时间节点启动离床报警服务，控制离床算法模型运行。需保证在每个报警间隔时间之内均设有至少一个离床报警服务预设时间节点，例如设置每15分钟启动一次离床报警服务，以保证在每个报警间隔时间开始时开启离床报警服务。

步骤S203，基于离床算法参数进行合法校验，若所述合法校验的结果判定为不合法，则停止所述离床算法模型的执行。

其中，所述离床算法参数包括：用户标识、所述报警开启时间和所述报警结束时间。合法校验的步骤也可省略，通过其他技术手段进行替换。合法校验的步骤将在下文中重点论述。

步骤S204，基于所述报警间隔时间将所述报警开启时间至所述报警结束时间的时间分为时间段。

其中，离床算法模型获取用户设置的报警开启时间、报警结束时间、报警间隔时间后，以报警间隔时间进行时间均匀分段，例如，在21:00至第二天8:00，基于每小时的报警间隔，分为11个时间段。

步骤S205，获取所述系统当前时间所在的所述时间段内的全部所述体征数据，计算该时间段内的不为空的所述体征数据与该时间段内的全部所述体征数据的数据项数量比值，以该数据项数量比值作为所述在床率。

例如，在1:15分时，离床报警服务启动，开始获取1:00至2:00的压力体征数据，并对每条压力体征数据判断是否为空数据。空数据表明压力传感器没有检测到压力检测信号，可能用户离床。将1:00至2:00时间段内的压力体征数据中数据不为空的条数除以该时间段内的压力体征数据的总条数，即可得到在床率。例如，若用户在1：18分离床未归，则随着压力体征数据中空数据数量的增加，在床率也在减小，突破预设阈值时，说明用户离床且长时间未归，可以发出报警。若用户在1:00即离床未归，则在1:15分时，离床率几乎为0，则即刻发出报警。通过设置离床报警服务启动时间以及报警间隔时间，可以在服务端计算资源与用户离床风险判断之间进行平衡，在保证避免用户离床风险的情况下，尽可能减少计算资源的浪费，若离床报警服务持续启动，则服务端运算压力过大且资源浪费。而且，基于不为空的数据比值的在床率与预设阈值配合，还可避免误报警。由于智能床为家用，为降低成本，传感器的敏感度难以达到医用设备标准，具有一定的检测误差，而通过时间段内不为空数据的比值和预设阈值的配合设定，可对检测误差进行抵消，保证准确报警。而且，用户离床时间过长，必然导致压力体征数据的空数据数量快速增长，使得在床率快速减小，使离床算法模型达到自动判断离床时间的效果。

除了压力体征数据外，也可对其他能够体现生命体征的数据进行在床率的计算，例如温度体征数据、呼吸体征数据、心率体征数据等。可以单独对每一种体征数据进行在床率计算，也可对多种体征数据的聚合数据进行在床率的计算，由于在床率只关注数据是否为空，所以基于多种体征数据的混合进行在床率计算，可以进一步抵消传感器的检测误差，而且若某些传感器发生故障，也不影响在床率的整体运算，降低用户离床风险。

图4为本发明实施例的离床算法模型合法校验的流程示意图，如图4所示，本发明实施例的睡眠离床报警方法中，离床算法模型合法校验的流程包括：

步骤S301，若所述报警开启时间与所述报警结束时间相同，判定为不合法。

例如，若用户设置时间为21:00至21:00，则校验算法判定为时间设置不合法，通知客户端重新设置合法时间。

步骤S302，若所述报警结束时间大于所述报警开启时间，判定时间状态信息为同一天。

步骤S303，若所述报警结束时间小于所述报警开启时间，判定时间状态信息为不是同一天。

其中，步骤S302和步骤S303并非是为了合法判断，而是为离床记录数据的更新提供判断依据，离床记录数据的更新将在下文重点介绍。由于报警开启时间和报警结束时间属于离床算法参数且校验算法需要依据其进行合法性验证，因此，将这两个判断流程归属于合法校验的程序模块，便于编程和调试。

步骤S304，根据所述用户标识获取所述用户的智能床使用状态信息，若所述用户的智能床使用状态信息为未激活状态，判定为不合法。

其中，根据智能床使用者的标识，可以查询该用户的智能床使用记录，获取智能床型号、设于该智能床的传感器型号、智能床使用状态信息等信息，若该用户标识下设有多台智能床，则需要查询智能床的使用状态，仅对激活的智能床，即正在使用的智能床进行离床报警服务。智能床使用状态信息为主控制盒自动上报的使用状态，存储于服务端，与离床报警服务的服务端可能不同，因此，需要查询智能床使用状态，以保证对激活的智能床提供离床报警服务。合法校验在在床率之前完成，根据激活的智能床的传感器型号查询体征数据，以获取离床报警服务所需要的数据。

此外，若智能床为双人床，可以在智能床使用状态信息中设置床侧信息，仅对激活的床侧提供离床报警服务。例如，用户B、D同时使用双人智能床，双人智能床的床侧信息包括两个，若仅对用户B提供离床报警服务，则仅对用户B使用智能床的床侧信息进行激活，离床报警服务基于合法校验，仅对用户B的床侧的传感器的体征数据进行离床运算，避免用户D数据产生干扰，使得离床报警服务可以应用于双人智能床。

图5为本发明实施例的更新离床记录数据的流程示意图，如图5所示，本发明实施例的睡眠离床报警方法中，服务端在本地的用户健康监控数据表中更新用户的离床记录数据的流程包括：

步骤S401，在所述用户健康监控数据表中，检测所述系统当前时间所在的所述时间段内的离床记录数据。

步骤S402，若所述用户健康监控数据表中在该时间段没有所述用户的离床记录数据，则新建一条所述用户的离床记录数据。

步骤S403，若所述用户健康监控数据表中在该时间段有所述用户的离床记录数据，则基于所述时间状态信息进一步判断。

步骤S404，若所述时间状态信息为同一天，则更新所述离床记录数据；若所述时间状态信息为不是同一天，则新建一条所述用户的离床记录数据。

其中，依据步骤S302和步骤S303，例如，报警开启时间21:00，报警结束时间为8:00，校验算法判定为不是同一天且跨夜。报警开启时间1:00，报警结束时间为8:00，校验算法判定为是同一天且不跨夜。通过服务端校验算法进行判断，可避免客户端的计算压力。

其中，若在床率超过预设阈值，启动离床记录数据的更新，依据智能床使用者标识，在云端用户健康监控数据表查询该用户在对应报警间隔时间段内的离床记录数据。若未查询到该用户的离床报警记录，则新建离床报警记录。若查询到离床记录数据，则进一步判断是属于不是同一天且跨夜的情况，还是属于同一天且不跨夜的情况。若不是同一天且跨夜，则说明当前的离床记录数据是前一天的，需要新建一条所述用户的离床记录数据。若是同一天且不跨夜的，则不需要新建离床记录数据，在原始离床记录数据进行更新即可。更新的同时，服务端向客户端发出报警。

其中，所述离床记录数据包括：用户标识、所述系统当前时间和所述在床率。离床记录数据根据报警时间间隔，对用户在床率进行统计，除了离床报警，收集的离床记录数据也可体现用户离床情况，基于离床记录数据的整理统计，可以用于进一步分析用户睡眠情况，便于为用户提供合理的睡眠解决方案，或者提供健康监控方案。

图6为本发明一种实施方式的用于智能床的睡眠离床报警系统的结构示意图，如图6所示，本发明一种实施方式提供的用于智能床的睡眠离床报警系统包括：智能床10、云端数据存储设备20、服务端30和客户端40。

所述智能床设有主控制盒11和传感器12，所述主控制盒11和所述传感器12连接。

所述传感器12用于对所述智能床10上的人体采集体征数据；

所述主控制盒11用于：将所述体征数据存储至所述云端数据存储设备20；

所述服务端30包括：体征数据获取模块31、离床算法模块32、离床记录更新模块33、报警消息推送模块34；

体征数据获取模块31，用于从所述云端数据存储设备20获取所述体征数据，并将所述体征数据输入离床算法模块32；

离床算法模块32，用于根据所述体征数据输出在床率，若所述在床率超出预设阈值范围之外，则判定为离床状态；

离床记录更新模块33，用于若所述离床算法模块32判定为离床状态，在用户健康监控数据表中更新用户离床记录数据；

报警消息推送模块34，用于若所述离床算法模块32判定为离床状态，向客户端推送报警信息。

图7为本发明另一种实施方式的用于智能床的睡眠离床报警系统的结构示意图，如图7所示，本发明另一种实施方式提供的用于智能床的睡眠离床报警系统包括：智能床10、云端数据存储设备20、服务端30和客户端40。

所述智能床设有主控制盒11和传感器12，所述主控制盒11和所述传感器12连接；

所述传感器12用于对所述智能床10上的人体采集体征数据；

所述主控制盒11用于：将所述体征数据存储至所述云端数据存储设备20；

所述服务端30包括：体征数据获取模块31、离床算法模块32、离床记录更新模块33、报警消息推送模块34；

体征数据获取模块31，用于从所述云端数据存储设备20获取所述体征数据，并将所述体征数据输入离床算法模块32；

离床算法模块32，用于根据所述体征数据输出在床率，若所述在床率超出预设阈值范围之外，则判定为离床状态；

离床记录更新模块33，用于若所述离床算法模块32判定为离床状态，在用户健康监控数据表中更新用户离床记录数据；

报警消息推送模块34，用于若所述离床算法模块32判定为离床状态，向客户端推送报警信息。

其中，所述传感器包括：用于监测床板承压状态的压力传感器、用于监测人体呼吸状态的震动传感器和/或用于监测人体体温的温度传感器；

所述体征数据包括：所述压力传感器的压力信号、所述震动传感器的震动信号和/或所述温度传感器的温度信号所形成的生命体征数据。

其中，离床算法模块32包括：

系统时间子模块321，用于获取系统当前时间；

时间段设置子模块322，用于获取用户设置的报警开启时间、报警结束时间和报警间隔时间，基于所述报警间隔时间将所述报警开启时间至所述报警结束时间的时间分为时间段；

在床率计算子模块323，用于获取所述系统当前时间所在的所述时间段内的全部所述体征数据，计算该时间段内的不为空的所述体征数据与该时间段内的全部所述体征数据的数据项数量比值，以该数据项数量比值作为所述在床率。

合法校验模块324，用于在获取用户设置的报警开启时间、报警结束时间和报警间隔时间之后，在基于所述报警间隔时间将所述报警开启时间至所述报警结束时间的时间分为时间段之前，基于离床算法参数进行合法校验，若所述合法校验的结果判定为不合法，则停止所述离床算法模型的执行。

其中，所述离床算法参数包括：用户标识、所述报警开启时间和所述报警结束时间。

所述合法校验包括：

若所述报警开启时间与所述报警结束时间相同，判定为不合法；

若所述报警结束时间大于所述报警开启时间，判定时间状态信息为同一天；

若所述报警结束时间小于所述报警开启时间，判定时间状态信息为不是同一天；

根据所述用户标识获取所述用户的智能床使用状态信息，若所述用户的智能床使用状态信息为未激活状态，判定为不合法。

其中，离床记录更新模块33具体用于：

在所述用户健康监控数据表中，检测所述系统当前时间所在的所述时间段内的离床记录数据；

若所述用户健康监控数据表中在该时间段没有所述用户的离床记录数据，则新建一条所述用户的离床记录数据；

若所述用户健康监控数据表中在该时间段有所述用户的离床记录数据，则基于所述时间状态信息进一步判断；若所述时间状态信息为同一天，则更新所述离床记录数据；若所述时间状态信息为不是同一天，则新建一条所述用户的离床记录数据。

其中，所述离床记录数据包括：用户标识、所述系统当前时间和所述在床率。

本发明实施例的睡眠离床报警系统为本发明实施例睡眠离床报警方法的实现装置，具体原理请见本发明实施例的离床报警方法，此处不再赘述。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机程序指令，所述计算机程序指令根据本发明图2至图5中任意一种程序方法进行执行。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储计算机程序指令，所述计算机程序指令根据本发明实施例所述的离床报警方法进行执行。

在本发明一个典型的配置中，存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的装置或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

在本发明一个实施例中，还提供一种计算设备，包括：用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述计算设备执行本发明实施例一或实施例二所述的方法。

在本发明一个典型的配置中，计算设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

本发明所指计算设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的电子产品，例如智能手机、平板电脑等移动电子产品，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如android操作系统、iOS操作系统等。

在本申请各个实施例中，各过程的序号的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，而不应对本申请的实施过程构成任何限定。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

结合本申请公开内容所描述的方法或者算法的步骤可以硬件的方式来实现，也可以是由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(random access memory，RAM)、闪存、只读存储器(readonly memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable ROM，EPROM)、电可擦可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)、寄存器、硬盘、移动硬盘、只读光盘(CD-ROM)或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于终端设备或核心网网元中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于终端设备或核心网网元中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字通用光盘(digital versatile disc，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本申请的保护范围之内。