一种婴幼儿生物节律监测系统及其方法与流程

本发明涉及婴儿床
技术领域：
，具体涉及一种婴幼儿生物节律监测系统及其方法。
背景技术：
：对于婴幼儿来讲，婴儿床既是睡眠场所，同时也是活动的场所，作为具有主要睡眠功能的婴儿床，如何更好地监测婴幼儿的睡眠情况，提高婴幼儿的睡眠质量成为目前智能婴儿床主要解决的技术问题。目前，家长非常关注婴幼儿的身体发育情况，充足的睡眠是保证婴幼儿身体发育最为关键的因素。据调查，中国婴幼儿睡眠问题列全球第二，仅次于印度。0-2岁的宝宝，每天有16-18个小时在睡眠中度过，而这个阶段是养成宝宝生物节律的关键阶段。小宝宝睡不好会直接影响到未来孩子注意力不够集中、免疫力低下、多动、抑郁、肥胖等众多问题。随着人们生活节奏的加快，家长对于婴幼儿的发育大部分是通过医院体检获得，由于医院体检是间断一段时间进行的，整个婴幼儿阶段体检次数有限，只是粗略对婴幼儿的身体发育情况作出评估，对于睡眠的好坏家长只是给出每天的估算值，对于夜间因幼儿睡眠质量的好坏更是难以准确掌握，因此，很难准确获知婴幼儿的发育情况是否符合生物节律环，尤其是夜间，不能及时发现婴幼儿的睡眠是否存在问题，只能在婴幼儿出现较为严重的睡眠问题时才能被发现，这也是目前困扰家长的关键问题。中国专利文献CN101876815中公开了一种婴儿睡眠监控系统，应用于计算机中，该计算机与安装在婴儿床上的手机可进行通讯连接，该手机包括摄像头与加速度传感器，该系统包括：设置模块，用于设置第一阀值以判断所述婴儿床是否产生晃动及第二阀值以判断婴儿是否处于清醒状态，设置开启指令与通讯指令，并设置电话号码；获取模块，用于获取所述加速度传感器感应的加速度；开启模块，用于在所获取的加速度大于所设置的第一阀值时发送开启指令使所述摄像头开启并拍摄；识别模块，用于将所述获取模块从所述手机获取的影像中识别出脸部区域，并从识别的脸部区域中计算出眼睛区域；分析模块，用于计算所述眼睛区域的高度和长度之间的比值，比较所述比值和第二阀值，并根据比较结果判断婴儿是否处于清醒状态；及命令模块，用于在确认婴儿处于清醒状态时，发送通讯指令以令所述手机根据设置的电话号码自动拨号。上述文献只是用来监控婴幼儿是否睡醒的系统，仅用于检测婴幼儿是否睡醒，通过加速度传感器感应加速度值，当所测加速度值大于所给定的阈值时，开启摄像头，对婴幼儿的脸部进行识别，计算出眼睛区域判读婴幼儿是否清醒，上述方案可以在白天进行睡醒监控，但在整个夜间睡眠时间则无法获取孩子的身体发育数据，也就无法获得孩子的生物节律；采用摄像分析方法需要在光亮的地方拍摄，这样会对婴儿的视觉发育产生不利影响。技术实现要素：为此，本发明为了更好地监测婴幼儿的睡眠及身体发育情况，及时、准确地获知婴幼儿在身体发育过程中所存在的睡眠问题，提高婴幼儿的睡眠质量，本发明提供了一种婴幼儿生物节律监测系统及其方法。所采用技术方案如下所述：一方面，本发明提供了一种婴幼儿生物节律监测系统，所述系统包括婴儿床、主控制器、重力传感器、睡眠检测装置和移动终端，所述重力传感器设置于所述婴儿床的床板与床板支撑柱之间，所述睡眠检测装置设置于所述床板的中部，所述主控制器分别与所述重力传感器和睡眠检测装置电性连接，用于接收所述重力传感器和睡眠检测装置的检测信号；所述移动终端与所述主控制器之间无线连接，所述移动终端中运行有分析模块，用于对所检测的婴幼儿体重和睡眠信号进行分析，获得婴幼儿每天的体重和睡眠数据。进一步地，所述分析模块中还内嵌比对模块，将所获取到的婴幼儿体重及睡眠数据通过比对模块与同一月龄的婴幼儿体重与睡眠标准相对比，对所测婴幼儿的体重及睡眠是否符合标准作出判断。进一步优选地，所述系统还包括设置于婴儿床上的声音传感器，用于检测婴幼儿的声音信号，其与所述主控制器电性连接。所述的床板支撑柱对称支撑于所述婴儿床床板的四个边角位置，所述的重力传感器设有四个，其分别对应设置于所述床板支撑柱的上端。所述睡眠检测装置为六轴加速度传感器。所述分析模块与所述主控制器之间通过蓝牙或Wifi进行数据传输。另一方面，本发明还提供了所述方法，包括如下步骤：通过婴儿床床板下方的重力传感器获得婴幼儿的体重信息；通过睡眠检测装置对婴儿床上的婴幼儿进行睡眠检测，获得睡眠信息；将婴幼儿的体重信息和睡眠信息传输给主控制器；主控制器将婴幼儿的体重信息和睡眠信息无线传输给指定的移动终端，通过移动终端上的分析模块对婴幼儿的体重和睡眠进行分析，获得所测婴幼儿每天的体重及睡眠数据。通过设置于所述婴儿床上的声音传感器检测婴儿床上的婴幼儿声音信号，通过移动终端上的分析模块获得婴幼儿每天的哭闹信息。通过移动终端上的分析模块对婴幼儿的睡眠进行分析的具体方法是：通过六轴加速度传感器测得婴儿床床板的角度值和加速度值，通过计算得到六轴加速度传感器在每个采样周期内的床板角度变化值和加速度变化值；在分析模块中预设婴幼儿睡眠状态档位阈值，将所得到的每个采样周期内的床板角度变化值和加速度变化值分别与所设定的婴幼儿睡眠状态档位阈值比较，对婴幼儿在各个时段的睡眠状态作出判断。所述的婴幼儿睡眠状态档位包括：深度睡眠、中度睡眠、轻度睡眠、轻度动作和剧烈动作五个档位。所述方法还包括：将各个月龄的婴幼儿身体发育及睡眠标准数据输入至移动终端，将所获取到的婴幼儿睡眠数据通过移动终端中的比对模块与同一月龄的婴幼儿体重及睡眠标准相对比，对所测婴幼儿的体重及睡眠是否符合标准作出判断。本发明相对于现有技术具有如下有益效果：A.本发明在婴儿床的床板与床板支撑柱之间设置了重力传感器，且在婴儿床的床板中部位置设置了睡眠检测装置，通过重力传感器和睡眠检测装置分别实时获得婴幼儿的体重信息和每天的睡眠信息，并将获取到的信号传输给主控制器，然后通过无线传输至移动终端，通过移动终端中分析模块对数据进行分析，获取每天婴幼儿的身体发育情况及睡眠情况，可以制成图表直接获得婴幼儿每天的体重增长情况和睡眠情况，使家长非常清晰地看出孩子每天、每月的睡眠变化，尤其是掌握孩子的夜间睡眠好坏，若某个阶段出现睡眠异常，则需要提醒家长注意，及时调整孩子的生物钟，防止孩子偏离正常生物钟，非常有利于婴幼儿生物钟的形成。B.本发明还在系统中配置了声音传感器，通过声音传感器可以检测婴幼儿的声音信号，并通过主控制器传输给分析模块进行信号分析，同时结合睡眠检测装置对睡眠的检测，使家长很容易地掌握孩子的情绪变化，并根据实际情况对孩子进行安抚措施。C.由于婴幼儿在2岁前处于快速发育时期，体重的变化较快，良好的睡眠习惯是保证孩子发育的关键，为了使孩子睡眠及体重增长处于良性状态，本发明还在移动终端中设置了适合不同月龄婴幼儿的睡眠标准和体重标准，将所获得的孩子睡眠及体重信息通过比对模块与同一月龄段的婴幼儿体重和睡眠标准相对比，很容易获取孩子的体重及睡眠是否偏离标准范畴，同时对所测婴幼儿的睡眠和体重给出建议，帮助家长走出许多误区，有利于孩子身体的健康发育。附图说明为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中图1是本发明所提供的婴幼儿监测系统结构示意图；图2是本发明所提供的婴儿床结构示意图；图3是图2中婴儿床床板与床板支撑柱连接结构示意图；图4是本发明所提供的婴幼儿监测原理示意图；图5是婴幼儿前24小时睡眠监测报告；图6是1周实测值与标准生物节律对比曲线图。图中：1-床板；2-睡眠检测装置；3-主控制器；4-重力传感器；5-移动终端；6-床板支撑柱；7-声音传感器；8-婴儿床。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。如图1、图2和图3所示，本发明提供了一种婴幼儿生物节律监测系统，包括婴儿床8、主控制器3、重力传感器4、睡眠检测装置2和移动终端5，重力传感器4设置于婴儿床的床板1与床板支撑柱6之间，睡眠检测装置2设置于床板1的中部，主控制器3分别与重力传感器4和睡眠检测装置2电性连接，用于接收重力传感器4和睡眠检测装置2的信号，移动终端5与主控制器3之间实现无线通讯，在移动终端5中运行有分析模块，用于对所检测的婴幼儿体重和睡眠信号进行分析，获得婴幼儿每天的体重和睡眠数据，家长可以通过移动终端5了解孩子每天的体重及睡眠的变化情况，图1中的主控制器3设置在床板的底部，也可以设置在婴儿床的其它为位置，这里不构成对本发明保护范围的限制。根据所检测到的孩子实际情况，家长可以将此数据与孩子的标准体重及睡眠时间进行对比，做到心中有数，可以实时调节孩子的睡眠及饮食。进一步地，本发明还在分析模块中内嵌比对模块，可以将各个月龄的婴幼儿发育标准输入至分析模块中，然后将所获取到的婴幼儿体重及睡眠数据通过比对模块与同一月龄的婴幼儿体重与睡眠标准相对比，对所测婴幼儿的体重及睡眠是否符合标准作出判断，可以通过图表的形式与标准数据进行比对；若孩子不符合正常发育标准，则会根据孩子的监测情况给出体重和睡眠建议，家长可以根据建议对孩子的饮食及睡眠情况进行调节，及时对孩子的生物钟进行调节。为了在夜间能准确监测到婴幼儿是否哭闹的信息，本发明还在系统中增加了声音传感器，如图2所示，声音传感器安装在婴儿床上，可以检测婴幼儿的声音信号，并将此声音信号传输给主控制器，结合声音传感器和睡眠检测装置来判断婴幼儿在夜间是否发生哭闹，同时在移动终端记录下来。其中分析模块与主控制器之间通过蓝牙或Wifi进行数据传输，实时将数据上传至移动终端，主控制器可以为TCPCLIENT，内部固化服务器IP地址，网络正常后主动或被动上传数据至移动终端，实时数据传输，网络功能模块具有状态检测功能，当TCP连接中断后能自动重新与移动终端进行连接。本发明所采用的睡眠检测装置优选为六轴加速度传感器，具体为MPU6000系列，其感测范围为±250、±500、±1000与±2000°/sec(dps)，可准确追踪快速与慢速动作，并且可程式控制的加速器全格感测范围为±2g、±4g±8g与±16g。具体计算方法如下：建立三维X、Y、Z坐标系，根据X,Y,Z的角度及加速度，X’、Y’、Z’，Xa、Ya、Za,在n秒与n+1秒的值进行比较，采样速度为100Hz，可精确捕捉任意动作状态。X＝X’(n)-X’(n+1),Y＝Y’(n)-Y’(n+1),Z＝Z’(n)-Z’(n+1)；Xa＝Xa(n)-X(n+1),Ya＝Ya(n)-Ya(n+1),Za＝Za(n)-Za(n+1)。对以上值取绝对值转换为正数后参与运算，角度设定值为F1、F2、F3、F4、F5；加速度设定值为A1、A2、A3、A4、A5；档位值对应的睡眠状态为S1,S2,S3,S4,S5，当X,Y,Z,Xa,Ya,Za值超过相应的档位设定值时即判定为相当的睡眠状态，F1与A1档为最小值，相对来说是安静深度睡眠状态，根据在闸门时间内的动作状态的累计和平均值，计算出每日的睡眠质量并显示。具体参数定义参见表1与表2.表1：状态S1S2S3S4S5定义深度睡眠中度睡眠轻度睡眠轻度动作剧烈动作表2：本发明中的分析模块还可以依据多组重力传感器的受力不同,判断孩子睡觉的位置，并结合六轴加速度传感器数据给出孩子的睡眠姿势及习惯。结合图1中的四组重力传感器的重力数据给出孩子的睡眠姿势及习惯M11、M12、M21、M22为4个重力传感器，精度达到1～5g，量程为10KG，测量值分别用V11、V12、V21、V22表示。根据4个传感器的受力情况的比例式可计算出具体的位置。X1＝20xM11/M12；X2＝20xM21/M22；Y1＝20xM11/M21；Y2＝20xM12/M22；当X1大于X2时，孩子的位置位于左限；当Y1大于Y2时，孩子的位置位于上限，反之孩子的位置在右限与下限，X1-X2，Y1-Y2即可在四相坐标系内描述出物体具体位置。另外，如图4所示，本发明还提供了一种婴幼儿生物节律监测方法，所述方法包括如下步骤：通过婴儿床床板下方的重力传感器获得婴幼儿的体重；通过睡眠检测装置对婴儿床上的婴幼儿进行睡眠检测；将婴幼儿的体重信息和睡眠信息传输给主控制器；主控制器通过无线通讯将对婴幼儿的检测信息传输给移动终端，通过移动终端上的分析模块对婴幼儿的检测信息进行分析，获得所测婴幼儿每天的体重及睡眠数据。优选地，通过设置于婴儿床上的声音传感器检测婴儿床上的婴幼儿声音信号，同时结合六轴加速度传感器的所得出的婴幼儿睡眠状态，通过分析模块获得婴幼儿每天的哭闹信息，并可知获知孩子哭闹的动作大小。进一步优选地，本发明可以将各月龄的婴幼儿身体发育及睡眠标准数据输入至移动终端，见下面的附表3，将所获取到的婴幼儿睡眠数据通过移动终端中的比对模块与同一月龄的婴幼儿体重及睡眠标准相对比，对所测婴幼儿的体重及睡眠是否符合标准作出判断，若所测孩子的身体体重和睡眠数据不符合发育标准，则给出报警，并给出家长建议，及时对孩子进行饮食和睡眠的调整。表3：一般婴幼儿睡眠要求可通过移动终端呈现出如下数据报告：呈现当日睡眠数据(白天的睡眠时长和晚上的睡眠时长；白天睡了几次，晚上醒了几次)一周平均/一月平均/一季度平均分析报告，根据孩子的不同发育阶段，与理想状态下睡眠规律进行比对，给家长合理的建议。图5为测定目标婴幼儿在前一天24小时内的睡眠活动状态示意图，记录了孩子前24小时的睡眠状态，家长可以很方便在移动终端进行下载查看。图中将24小时分为8个区段，每个区段记录3小时，每隔十五分钟将十五分钟内的所有睡眠数值的平均值统计一次，时间设定可以从晚上8点开始。当从重力传感器及六轴加速度传感器的数值判断出孩子处于睡眠状态，则该十五分钟用黑色条带表示；当孩子处于活动状态，则用白色条带表示孩子醒着。这样从图上很直观，家长可以看到前24小时孩子的睡眠情况，该记录可以存储孩子一周内的数据，通过过往记录，家长也可以了解哪些状态是孩子规律性的睡醒状态。图6为形成的孩子一周平均睡眠数据与标准生物节律的对比曲线图。根据设备输出，将睡眠数据分成n(暂定5)档，但是参考睡眠数据为两档(睡眠、活动)，则在输出曲线时，24h测量值曲线按照n档输出；生物节律曲线两条分别为实际测量值，另一条为根据相应的年龄月份阶段的孩子标准睡眠时间段输出的标准曲线。因此从数据到前端显示按照以下算法分别输出：A.数据降维采样算法因为睡眠数据含有大量冗余数据(睡眠时间段内按固定间隔采样值基本不变)，此时为减少数据量，并且减少网络流量，节省耗电，可以采取降维采样算法。首先事先根据六轴加速度传感器测得的睡眠质量经验值确定睡眠阈值范围，分为n档，输出测量值g1、g2。。。gn。设第s次采样值为gs，1<s<n，如果相邻的两次测量值gs+1-gs<d，则可以认为婴儿并未发生明显睡眠状态的变更，因此此次采样数据可以不作处理。理想状态下，根据24h内的数据，2-3个月内的婴儿只需要输出12次采样，分别对应表3的6次睡眠段开始和结束点，数据降维率为3600×24/n：12，即7200/n：1。如果取n＝10，则可以压缩数据720倍，依此类推，采样间隔越短，降维幅度越大。上述变化阈值d的初始化也可以从经验数据获取。B.24h测量曲线平滑用n级色度值代表不同的睡眠深度。按照插值算法，在通过渲染前，对数据进行平滑。24h测量值横坐标最小间隔为δ秒(横坐标最大值为M＝3600*24/δ)，经过数据降维处理后，相邻两次采样输出gs+1和gs间隔t秒，并不一定落在横坐标的等分点(1，2，...M)上。为使输出色值变化平缓，提高用户体验，平滑算法如下：设Math.floor(t/δ)＝m，则s和s+1之间共有m个坐标点，其中第i点的平滑值为gs+[(gs+1-gs)/m]*i。C.睡眠节律和相关系数根据表1和表2，根据采样间隔初始化参考睡眠数组(0-3岁，其它不考虑)。实现时，设采样插值平滑后间隔m，再根据年龄编制为JSON对象，如下(假设坐标间隔m＝0.5h，1代表睡眠，0代表非睡眠。坐标间隔越小越能准确度越高)：[]号中的数据为平滑后的睡眠数据和睡眠时间，数组长度为48+3＝51根据上述对象中的每一个元素值数组设为X，实测数组设为Y，则根据相关系数r计算公式如下：或其中：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。当前第1页1 2 3