入睡提醒方法、装置、可读存储介质和计算机设备与流程

1.本公开涉及入睡提醒技术领域，特别地涉及一种入睡提醒方法、装置、可读存储介质和计算机设备。


背景技术：

2.随着电子设备娱乐功能的愈发发达，用户逐渐失去对时间的管控。例如，明明第二天要早起上班上学，用户却沉迷于电脑手机等电子设备中而无法自拔，拿着手机刷到后半夜。上述情况极易导致用户第二天精神状态欠佳。长此以往，缺乏睡眠不仅严重影响用户的工作学习效率，还可能带来各种健康问题。因此，很多用户希望改变晚睡的习惯，但却不知道该在什么时候入睡，该在什么时候开始准备，也缺乏坚持入睡的自制力。
3.目前，现有大部分的移动终端等设备都具有闹钟功能，用户可以根据需求来设置闹钟，以实现提示用户起床或入睡的功能。然而，仅通过用户自主设定闹钟来实现简单的提醒功能不够智能化，没有针对不同的用户提供智能化提醒。
4.因此，本领域亟需一种智能化睡眠提醒方案，以提升用户的睡眠质量，从而科学引导用户睡眠。


技术实现要素：

5.本公开提供一种入睡提醒方法、装置、可读存储介质和计算机设备，解决了现有技术中入睡提醒功能不够智能化，无法提升用户的睡眠质量，从而科学引导用户睡眠的技术问题。
6.第一方面，本公开提供了一种入睡提醒方法，包括：
7.获取用户的推荐睡眠时长；
8.获取预设闹钟时刻，基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻；
9.在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡。
10.在一些实施例中，所述获取用户的推荐睡眠时长的步骤，包括：
11.获取与用户的年龄对应的推荐睡眠时长。
12.在一些实施例中，所述获取用户的推荐睡眠时长的步骤，包括：
13.根据用户睡眠信息和用户疲劳值确定推荐睡眠时长；其中，所述用户睡眠信息包括前一日入睡时长、前一日浅睡时长以及前一日深睡时长。
14.在一些实施例中，所述根据用户睡眠信息和用户疲劳值确定推荐睡眠时长的步骤，包括：
15.根据所述用户睡眠信息得到前一日睡眠时长；
16.获取用户疲劳值；
17.基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正，得到所述推荐睡眠时长。
18.在一些实施例中，所述获取用户疲劳值，包括：
19.获取反馈疲劳值、用户赖床时长以及检测疲劳值；
20.采用第一计算式计算用户疲劳值；所述第一计算式为：p＝(i+j+k)/3；
21.其中，p表示用户疲劳值，i表示反馈疲劳值，j表示用户赖床时长，k表示检测疲劳值。
22.在一些实施例中，所述获取用户疲劳值，包括：
23.获取用户通过终端发送的反馈疲劳值。
24.在一些实施例中，所述基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正的步骤，包括：
25.s10通过深睡眠比例计算式计算深睡眠比例；
26.所述深睡眠比例计算式为：v＝s/(s+q)；
27.其中，v为深睡眠比例，s为前一日深睡时长，q为前一日浅睡时长；
28.s11若所述深睡眠比例大于等于第一比例值，且前一日睡眠时长大于等于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第一修正式进行修正；
29.所述第一修正式为：z＝t+(q+s)(1+p)；
30.其中，z为推荐睡眠时长，t为前一日的入睡时长，p为用户疲劳值；
31.s12若深睡眠比例大于等于第一比例值，且前一日睡眠时长小于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第二修正式进行修正；
32.所述第二修正式为：z＝a；
33.其中，a为所述与用户的年龄对应的推荐睡眠时长；
34.s13若深睡眠比例小于第一比例值，且前一日睡眠时长大于等于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第三修正式进行修正；
35.所述第三修正式为：z＝a*(1+p)；
36.s14若深睡眠比例小于第一比例值，且前一日睡眠时长小于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第四修正式进行修正；
37.所述第四修正式为：z＝(t+(q+s)(1+p))(1+(0.2
–
v)*5)。
38.在一些实施例中，所述方法还包括：
39.在所述推荐入睡时刻之后，监测用户是否入睡；
40.若用户未入睡，则提醒用户入睡，并执行在第一预设时长后再次执行所述监测用户是否入睡的步骤。
41.在一些实施例中，所述入睡提醒时刻位于所述入睡推荐时刻之前的第二预设时长、第三预设时长、和/或第四预设时长。
42.在一些实施例中，所述在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡的步骤，包括：
43.当通过传感器检测到用户在进行影响睡眠动作时，每隔第五预设时长提醒用户入睡。
44.在一些实施例中，所述获取用户的推荐睡眠时长还包括：
45.获取预设天数的推荐睡眠时长；
46.将预设天数的推荐睡眠时长取平均值，作为用户的推荐睡眠时长。
47.在一些实施例中，在所述入睡提醒时刻提醒用户入睡的同时，播放预设内容。
48.第二方面，本公开提供了一种入睡提醒设备，包括：
49.获取单元，其用于获取用户的推荐睡眠时长；
50.推荐单元，其用于获取预设闹钟时刻，基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻；
51.提醒单元，其用于在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡。
52.第三方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
53.第四方面，本公开提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法。
54.本公开提供的一种入睡提醒方法、装置、可读存储介质和计算机设备，通过获取用户的推荐睡眠时长；获取预设闹钟时刻，基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻；在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡。
55.本公开根据用户的年龄、睡眠习惯、起床时间及时预测推荐入睡时刻，通过对用户的所需入睡时长、睡眠质量、浅睡眠时长和深睡眠时长的监测而判断用户睡眠质量，同时根据用户起床后所反馈的疲劳程度，及时更新用户个性化的推荐入睡时刻，达到个性化多轮语音睡眠提示的功能。
56.本公开通过多轮语音提示功能帮助用户更早进入准备睡眠和入睡状态，当用户没有及时入睡时，每隔五分钟进行入睡提醒。通过结合用户年龄、监测所得的用户入睡所需时长、浅睡眠时间、深睡眠时间和用户的第二天疲劳程度反馈，计算用户所需的总睡眠时间。在用户到入睡时间前30分钟进行多轮语音提示，在检测到用户在该时间内在忙其他事情时，进行每隔5分钟一次的语音提醒，从而实现个性化多轮次入睡提醒。
57.本公开通过预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻，并在推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡，从而解决了现有技术中入睡提醒功能不够智能的技术问题，达到了为每一个用户设置个性化的入睡提醒时刻并保证用户的睡眠时长和质量的技术效果。
附图说明
58.在下文中将基于实施例并参考附图来对本公开进行更详细的描述：
59.图1为本公开实施例提供的一种入睡提醒方法的流程示意图；
60.图2为本公开实施例提供的一种入睡提醒装置的结构框图；
61.图3为本公开实施例提供的另一入睡提醒方法的流程示意图；
62.图4示出了一种应用场景的初始设置流程图；
63.图5为本公开实施例提供的一种计算机设备的结构框图。
64.在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。
具体实施方式
65.为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，并对本公开如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述
的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。本公开实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本公开的保护范围之内。基于本公开中的实施例，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他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
66.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
67.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
68.实施例一
69.图1为本公开实施例提供的一种入睡提醒方法的流程示意图。如图1所示，一种入睡提醒方法，包括：
70.获取用户的推荐睡眠时长；
71.获取预设闹钟时刻，基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻；
72.在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡。
73.其中，推荐睡眠时长是适合用户的最佳睡眠时长。取预设闹钟时刻由用户在初次使用本公开的方案时设置、或者在使用中修改。推荐入睡时刻是适合用户开始入睡的时刻，在该时刻入睡，能够保证用户在第二天的闹钟时刻起床时拥有合适的睡眠时长和睡眠比例。入睡提醒时刻是推荐入睡时刻之前的一个或者多个时刻，在入睡提醒时刻，通过声光味道等措施为用户营造适合入睡的环境。可以理解的是，在一些情形下，用户也可以设置无痛唤醒模式。
74.本实施例通过预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻，并在推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡，从而解决了现有技术中入睡提醒功能不够智能的技术问题，达到了为不同用户设置个性化的入睡提醒时刻并保证用户的睡眠时长和质量的技术效果。
75.实施例二
76.在上述实施例的基础上，所述获取用户的推荐睡眠时长的步骤，包括：
77.获取与用户的年龄对应的推荐睡眠时长。
78.图4示出了一种应用场景的初始设置流程图。在本实施例中，用户在第一次使用的时候通过终端注册，输入个人信息以及年龄，并且从播放的材料库中选择助眠的预设内容，以供提醒用户入睡时播放。另外，用户需要输入第二天起床时间从而预设闹钟时刻。
79.在初次接收到用户数据时，由于缺少用户睡眠数据，因此不能从用户数据中得到具体的推荐睡眠时长等个性化参数。但是，基于用户的年龄信息，结合网络查询能够得到该
年龄段平均需要的睡眠时长a，将所述该年龄段平均需要的睡眠时长a作为推荐睡眠时长。
80.本实施例中，既可以在首次应用本方法进行睡眠提醒时通过获取与用户的年龄而获取到对应的推荐睡眠时长，又实现了使用户的推荐睡眠时长符合用户的年龄的睡眠需求，保证用户拥有足够的睡眠长度。
81.实施例三
82.在上述实施例的基础上，所述获取用户的推荐睡眠时长的步骤，包括：
83.根据用户睡眠信息和用户疲劳值确定推荐睡眠时长；其中，所述用户睡眠信息包括前一日入睡时长、前一日浅睡时长以及前一日深睡时长。
84.其中，前一日入睡时长、前一日浅睡时长以及前一日深睡时长可以通过监测收集得到，在用户使用过睡眠提醒功能之后，通过收集到的前一日入睡时长t，用户的前一日浅睡时长q和用户的前一日深睡时长s以及用户疲劳值p来预测第二天(也就是当天)的推荐睡眠时长，从而基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻。
85.本实施例通过结合前一日入睡时长、前一日浅睡时长以及前一日深睡时长和用户疲劳值，确定推荐睡眠时长，达到了为用户提供个性化的睡眠时长和推荐入睡时刻的技术效果。
86.实施例四
87.在上述实施例的基础上，所述根据用户睡眠信息和用户疲劳值确定推荐睡眠时长的步骤，包括：
88.根据所述用户睡眠信息得到前一日睡眠时长；
89.获取用户疲劳值；
90.基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正，得到所述推荐睡眠时长。
91.具体地，通过收集前一日入睡时长、前一日浅睡时长以及前一日深睡时长，能够得到前一日入睡时长t，通过获取的用户疲劳值p，对前一日睡眠时长进行修正，从而预测第二天(也就是当天)的推荐睡眠时长，进而基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻。其中，用户疲劳值p能够反映用户的第二天醒来时的疲劳程度。
92.本实施例基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正，能够根据用户的疲劳程度修正推荐睡眠时长，以使第二天的推荐睡眠时长符合用户需求，达到智能化推荐的效果。
93.实施例五
94.在上述实施例的基础上，所述获取用户疲劳值，包括：
95.获取反馈疲劳值、用户赖床时长以及检测疲劳值；
96.采用第一计算式计算用户疲劳值；所述第一计算式为：p＝(i+j+k)/3；
97.其中，p表示用户疲劳值，i表示反馈疲劳值，j表示用户赖床时长，k表示检测疲劳值。
98.反馈疲劳值是起床后用户通过终端等电子设备反馈的疲劳程度的量化值，例如用户可以选择的分数范围是0
‑
5分，由低到高表示疲劳程度从轻到重，将用户选择的分数按比例缩放到预设区间[0，0.15]；用户赖床时长可由预设闹钟时刻和用户起床时刻的差值得到，或者由预设闹钟时刻和用户清醒时刻的差值得到；检测疲劳值可由毫米波雷达、视觉传感器等检测设备对用户起床后的状态进行检测而得到。在得到上述反馈疲劳值、用户赖床
时长以及检测疲劳值之后，对上述反馈疲劳值、用户赖床时长以及检测疲劳值求均值而得到准确反映用户疲劳程度的用户疲劳值。作为一种优选，可以通过对用户延迟起床的时间进行统计，并将用户延迟起床的时间缩放到预设区间内，得到赖床时长，例如，当用户延迟起床时，延迟的时长在0
‑
1.5小时内时，根据延迟的时长将用户赖床时长j缩放到[0，0.15]区间；延迟的时长超过1.5小时时，j值为0.15。检测疲劳值可以采用机器视觉测量方式获得，例如，可以通过空调上的视觉采集或者app通过手机摄像头采集用户起床后的面部状态，以得到检测疲劳值k。同样地，可以将检测疲劳值缩放到[0，0.15]区间，也就是，当检测疲劳值在0
‑
1.5范围内时，将检测疲劳值k缩放到[0，0.15]区间，检测疲劳值k超过1.5时，k取1.5，通过将反馈疲劳值i，用户赖床时长j，检测疲劳值k缩放到同一预设区间，可以统一量纲，便于用户疲劳值的计算，并准确反映用户的疲劳程度。
[0099]
本实施例通过反馈疲劳值、用户赖床时长以及检测疲劳值而得到了用户疲劳值，将用户的主观反馈的疲劳程度和客观疲劳程度都反映到推荐睡眠时长的修正上，最终达到了为用户提供个性化的睡眠时长和推荐入睡时刻的技术效果。
[0100]
实施例六
[0101]
在上述实施例的基础上，所述获取用户疲劳值，包括：
[0102]
获取用户通过终端发送的反馈疲劳值。
[0103]
在本实施例中，用户在起床后可以通过终端对自己的疲劳程度进行评分，例如用户可以选择的分数范围是0
‑
5分，由低到高表示疲劳程度从轻到重，将用户选择的分数按比例缩放到预设区间。预设区间的设定可以根据实际需求设定，但由于经过睡眠之后的用户的疲劳程度不会过高，因此只会在较小的疲劳程度范围内波动，因此预设区间设定为[0，0.15]较为合理。
[0104]
实施例七
[0105]
在上述实施例的基础上，所述基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正的步骤，包括：
[0106]
s10通过深睡眠比例计算式计算深睡眠比例；
[0107]
所述深睡眠比例计算式为：v＝s/(s+q)；
[0108]
其中，v为深睡眠比例，s为前一日深睡时长，q为前一日浅睡时长；
[0109]
s11若所述深睡眠比例大于等于第一比例值，且前一日睡眠时长大于等于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第一修正式进行修正；
[0110]
所述第一修正式为：z＝t+(q+s)(1+p)；
[0111]
其中，z为推荐睡眠时长，t为前一日的入睡时长，p为用户疲劳值；
[0112]
s12若深睡眠比例大于等于第一比例值，且前一日睡眠时长小于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第二修正式进行修正；
[0113]
所述第二修正式为：z＝a；
[0114]
其中，a为所述与用户的年龄对应的推荐睡眠时长；
[0115]
s13若深睡眠比例小于第一比例值，且前一日睡眠时长大于等于与用户的年龄对应的推荐睡眠时长，则通过第三修正式进行修正；
[0116]
所述第三修正式为：z＝a*(1+p)；
[0117]
s14若深睡眠比例小于第一比例值，且前一日睡眠时长小于与用户的年龄对应的
推荐睡眠时长，则通过第四修正式进行修正；
[0118]
所述第四修正式为：z＝(t+(q+s)(1+p))(1+(0.2
–
v)*5)。
[0119]
在基于所述用户疲劳值对所述前一日睡眠时长进行修正时，首先要获取用户的睡眠情况，例如获取用户的深睡眠比例v以及与用户的年龄对应的推荐睡眠时长a。在本实施例中，所述深睡眠比例是前一日深睡时长与前一日睡眠时长的比值。可以理解的是，所述前一日睡眠时长可以是前一日深睡时长与前一日浅睡时长的和，也可以是前一日入睡时长、前一日深睡时长与前一日浅睡时长的和。
[0120]
其中，第一比例值可以设置为20％，在得到了用户的深睡眠比例v以及与用户的年龄对应的推荐睡眠时长a之后，基于深睡眠比例v与第一比例值的关系、以及与用户的年龄对应的推荐睡眠时长a与前一日睡眠时长的关系而确定对前一日睡眠时长进行修正的策略。
[0121]
用户在躺下且平静下来后，通过传感器对用户入睡情况进行检测，记录用户入睡所用的时间、用户浅睡眠时间、以及用户深睡眠时间，作为计算个性化睡眠提醒的参数；在此基础上，使用用户疲劳值作为校准系数预测第二天的推荐睡眠时长。通过用户浅睡眠时间、以及用户深睡眠时间得到深睡眠比例，例如当深睡眠比例在20％
‑
40％则睡眠时长较为正常，如果小于20％则要适当增加睡眠时长。
[0122]
在本实施例中，通过科学数据得到每个年龄段应该保持的睡眠时间a，将其与实际总睡眠时长对比，然后通过深睡眠比例来判断睡眠质量，当深睡眠比例低于20％的时候说明睡眠质量差，此时要适当增加总睡眠时长。此外，通过用户疲劳值来反馈每个人的个体差异，从而更人性化地校准推荐睡眠时长。
[0123]
在本实施例中，当深睡眠比例较低时，根据用户疲劳值在一定限度内增加睡眠总时长。此外，如果长期监测到用户睡眠时长达标但是深睡眠比例很低，那么可以向用户推送在线咨询、推荐就医、和/或安神类产品等。
[0124]
实施例八
[0125]
在上述实施例的基础上，所述方法还包括：
[0126]
在所述推荐入睡时刻之后，监测用户是否入睡；
[0127]
若用户未入睡，则提醒用户入睡，并执行在第一预设时长后再次执行所述监测用户是否入睡的步骤。
[0128]
其中，第一预设时长可以设置为5分钟。
[0129]
本实施例中，通过对推荐入睡时刻之后用户入睡情况的监测，能够有效监测用户，以督促其尽快入睡。提醒过后在第一预设时长后再次监测用户是否入睡，以此确定是否继续提醒，达到了实时监测用户是否入睡的技术效果，有助于提高用户睡眠质量，帮助用户养成良好的睡眠习惯。
[0130]
实施例九
[0131]
图3为本公开实施例提供的另一入睡提醒方法的流程示意图。如图3所示，在上述实施例的基础上，所述入睡提醒时刻位于所述入睡推荐时刻之前的第二预设时长、第三预设时长、和/或第四预设时长。
[0132]
其中，第二预设时长可以设置为30分钟，第三预设时长可以设置为10分钟，第四预设时长可以设置为5分钟。也就是说，在推荐入睡时刻之前的30分钟、10分钟、和/或5分钟提
醒用户入睡。例如，用户就能在睡前30分钟、10分钟收到准备睡觉提示，睡前5分钟开始收听助眠的音乐等播放内容。
[0133]
在本实施例中，通过预设闹钟时刻减去推荐睡眠时长得到用户的入睡提醒时刻，然后，在上述入睡提醒时刻前的一个或者多个入睡提醒时刻进行入睡提醒。大部分睡眠提醒是单次播报，对于部分自制力差的用户而言，该方式的效果欠佳。通过多轮次语音提醒用户睡眠和准备睡眠，从而科学引导用户准备休息，帮助用户及时放松心境、准备入睡和开始休息。
[0134]
实施例十
[0135]
在上述实施例的基础上，所述在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡的步骤，包括：
[0136]
当通过传感器检测到用户在进行影响睡眠动作时，每隔第五预设时长提醒用户入睡。
[0137]
其中，影响睡眠动作可以是玩手机、看电视等，第五预设时长可以设置为5分钟。传感器可以是毫米波雷达或者视觉传感器。举例来说，当通过毫米波雷达或者视觉传感器监测到用户在到达睡眠时间时还在玩手机等影响睡眠动作时，每隔5分钟对用户进行一次督促睡眠的语音提示。
[0138]
本实施例通过对影响睡眠动作的检测，有效提醒用户入睡，避免用户错过最佳睡眠时机而无法保证睡眠质量。
[0139]
实施例十一
[0140]
在上述实施例的基础上，所述获取用户的推荐睡眠时长还包括：
[0141]
获取预设天数的推荐睡眠时长；
[0142]
将预设天数的推荐睡眠时长取平均值，作为用户的推荐睡眠时长。
[0143]
其中，预设天数可以设置为5天、6天、7天等。
[0144]
在本实施例中，通过对预设天数的推荐睡眠时长取平均值，并将其作为用户的推荐睡眠时长，避免单一样本偏差过大，从而达到了准确确定用户的推荐睡眠时长的技术效果。
[0145]
实施例十二
[0146]
在上述实施例的基础上，在所述入睡提醒时刻提醒用户入睡的同时，播放预设内容。
[0147]
在本实施例中，在例如睡前5分钟的时候提醒用户准备就寝并开始播放用户预设的助眠音乐或者助眠小品等节目，提醒用户准备休息，并帮助用户及时放松心境，营造适宜入睡的氛围。
[0148]
实施例十三
[0149]
图2为本公开实施例提供的一种入睡提醒装置的结构框图，如图2所示，该入睡提醒装置，包括：
[0150]
获取单元，其用于获取用户的推荐睡眠时长；
[0151]
推荐单元，其用于获取预设闹钟时刻，基于所述预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻；
[0152]
提醒单元，其用于在所述推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡。
[0153]
其中，推荐睡眠时长是适合用户的最佳睡眠时长。取预设闹钟时刻由用户在初次使用本公开的方案时设置、或者在使用中修改。推荐入睡时刻是适合用户开始入睡的时刻，在该时刻入睡，能够保证用户在第二天的闹钟时刻起床时拥有合适的睡眠时长和睡眠比例。入睡提醒时刻是推荐入睡时刻之前的一个或者多个时刻，在入睡提醒时刻，通过声光味道等措施为用户营造适合入睡的环境。
[0154]
本实施例通过预设闹钟时刻和所述推荐睡眠时长的差值得到推荐入睡时刻，并在推荐入睡时刻之前的入睡提醒时刻提醒用户入睡，从而解决了现有技术中入睡提醒功能不够智能的技术问题，达到了为不同用户设置个性化的入睡提醒时刻并保证用户的睡眠时长和质量的技术效果。
[0155]
实施例十四
[0156]
在上述实施例的基础上，本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所述的方法。
[0157]
上述存储介质可以是闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等。
[0158]
实施例十五
[0159]
在上述实施例的基础上，图5为本公开实施例提供的一种计算机设备的结构框图。本实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例所述的方法。
[0160]
在一些优选实施方式中，空调包括所述计算机设备，从而能够使空调实现本公开的入睡提醒方法。
[0161]
处理器可以是专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例中的方法。
[0162]
存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read
‑
only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read
‑
only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read
‑
only memory，简称prom)，只读存储器(read
‑
only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0163]
在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附
图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0164]
需要说明的是，在本公开中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0165]
虽然本公开所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本公开而采用的实施方式，并非用以限定本公开。任何本公开所属技术领域内的技术人员，在不脱离本公开所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本公开的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。