梦境解析方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种梦境解析方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着科学技术的发展和社会的进步，人们对梦境越来越重视，但是人们在醒来之后通常会忘记梦境的内容，从而导致无法对梦境的内容进行分析。因此需要在人们睡眠时对梦境进行监测，然而目前无法有效地对睡眠时的梦境内容进行监测，从而导致无法对梦境进行解析。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种梦境解析方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对梦境内容解析的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种梦境解析方法，所述方法包括以下步骤：
6.在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
7.根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；
8.对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；
9.将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
10.可选地，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果，包括：
11.获取所述用户的生理特征信息；
12.根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态；
13.若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
14.可选地，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，包括：
15.根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压；
16.在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
17.可选地，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态之后，所述方法还包括：
18.若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略；
19.根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
20.可选地，所述对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，包括：
21.对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果；
22.根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围；
23.根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。
24.可选地，所述根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别，包括：
25.根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段；
26.根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
27.可选地，所述根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别之前，还包括：
28.获取所述用户的生理参数；
29.根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别；
30.确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系；
31.根据所述波段对应关系构建波段映射表。
32.可选地，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之前，所述方法还包括：
33.获取所述用户的历史梦境信息以及历史脑波信息；
34.根据所述历史脑波信息确定历史脑波频率信息和所述历史脑波频率信息对应的历史脑波类别；
35.确定所述历史梦境信息与所述历史脑波频率信息和所述历史脑波类别的梦境之间的梦境对应关系；
36.根据所述梦境对应关系构建梦境解析模型。
37.可选地，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之后，所述方法还包括：
38.根据所述梦境解析结果和所述生理特征信息确定所述用户的睡眠质量；
39.在所述睡眠质量不满足睡眠合格条件时，采集所述用户的睡眠图像信息；
40.对所述睡眠图像信息进行图像识别，并根据图像识别结果确定所述用户的睡眠姿势；
41.根据所述生理特征信息、所述睡眠姿势和所述梦境解析结果生成睡眠姿势建议提醒。
42.可选地，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之后，所述方法还包括：
43.获取所述用户的梦境描述信息，并提取所述梦境描述信息中的梦境关键词；
44.根据预先构建的关键词映射表确定所述梦境关键词对应的梦境含义；
45.根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情。
46.可选地，所述根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情之后，所述方法还包括：
47.根据所述梦境详情确定所述用户的心情状态；
48.根据所述心情状态和所述生理特征信息生成生活建议提醒。
49.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种梦境解析装置，所述梦境解析装置包括：
50.脑波检测模块，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
51.频率获取模块，用于根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；
52.频率分析模块，用于对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；
53.梦境解析模块，用于将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
54.可选地，所述梦境解析模块，还用于获取所述用户的生理特征信息，根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
55.可选地，所述梦境解析模块，还用于根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压，在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
56.可选地，所述梦境解析模块，还用于若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略，根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
57.可选地，所述频率分析模块，还用于对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果，根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围，根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。
58.可选地，所述频率分析模块，还用于根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段，根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
59.可选地，所述频率分析模块，还用于获取所述用户的生理参数，根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别，确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系，根据所述波段对应关系构建波段映射表。
60.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种梦境解析设备，所述梦境解析设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的梦境解析程序，所述梦境解析程序配置为实现如上文所述的梦境解析方法的步骤。
61.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有梦境解析程序，所述梦境解析程序被处理器执行时实现如上文所述的梦境解析方法的步骤。
62.本发明通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息，根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息，对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。本发明通过获取用户的脑波信息，根据梦境解析模型对脑波信息进行分析，获得用户的梦境解析结果，从而实现了对用户梦境的解析。
附图说明
63.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的梦境解析设备的结构示意图；
64.图2为本发明梦境解析方法第一实施例的流程示意图；
65.图3为本发明梦境解析方法第二实施例的流程示意图；
66.图4为本发明梦境解析方法第三实施例的流程示意图；
67.图5为本发明梦境解析装置第一实施例的结构框图。
68.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
69.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
70.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的梦境解析设备结构示意图。
71.如图1所示，该梦境解析设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
72.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对梦境解析设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
73.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及梦境解析程序。
74.在图1所示的梦境解析设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明梦境解析设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在梦境解析设备中，所述梦境解析设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的梦境解析程序，并执行本发明实施例提供的梦境解析方法。
75.本发明实施例提供了一种梦境解析方法，参照图2，图2为本发明一种梦境解析方法第一实施例的流程示意图。
76.本实施例中，所述梦境解析方法包括以下步骤：
77.步骤s10：在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息。
78.应当理解的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的梦境解析设备，例如，手机、平板电脑、笔记本电脑等，或者是其他能够实现相同或相似功能的装置或设备，以下统一以梦境解析设备为例进行说明，本实施例对此不加以限制。
79.需要说明的是，睡眠状态可以是不同睡眠阶段的状态，例如浅睡阶段的状态、深睡阶段的状态或延伸深睡阶段的状态，梦境解析设备可根据用户的呼吸频率、心跳频率、血压、血氧浓度等信息判断用户是否处于睡眠状态。上述脑波信息可以是用户睡眠时大脑活
3赫兹对应的脑波类别为δ波、4-7赫兹对应的脑波类别为θ波、8-13赫兹对应的脑波类别为α波或14-30赫兹对应的脑波类别为β波等。
97.进一步地，为了根据用户的脑波波动范围精准确定其对应的脑波类别，上述步骤s33，可包括：
98.步骤s331：根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段；
99.步骤s332：根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
100.需要说明的是，脑波波段可以是脑电波活动时的波动波段，例如1-3赫兹的脑波波动范围对应的脑波波段为δ波段、4-7赫兹的脑波波动范围对应的脑波波段为θ波段、8-13赫兹的脑波波动范围对应的脑波波段为α波段或14-30赫兹的脑波波动范围对应的脑波波段为β波段。
101.在具体实现中，例如，梦境解析设备确定用户的脑波波动范围为9-12赫兹，根据脑波波动范围确定脑波信息所属的脑波波段为8-13赫兹的α波段，根据预先构建的波段映射表确定α波段对应的脑波类别为α波，判定用户处于放松睡眠状态。
102.进一步地，为了根据不同生理参数的用户确定其对应的脑波类别，上述步骤s332之前，可包括：
103.获取所述用户的生理参数；
104.根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别；
105.确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系；
106.根据所述波段对应关系构建波段映射表。
107.需要说明的是，生理参数可以是用户的性别和年龄等生理信息，不同的性别和年龄在处于不同的脑波波段和脑波类别时，该用户的睡眠状态有所不同。例如13岁男性用户脑波处于θ波段时，用户处于正常睡眠状态；33岁女性用户脑波处于θ波段时，用户处于抑郁睡眠状态。
108.步骤s40：将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
109.需要说明的是，梦境解析模型可以是根据输入的脑波频率信息和脑波类别对梦境进行解析的模型，梦境解析模型是预先根据用户的历史脑波数据与历史梦境内容的对应关系构建的。
110.应当理解的是，为了根据脑波类别和脑波频率信息有效的对用户睡眠时的梦境进行解析，以获得用户的梦境内容，因此本实施例中梦境解析设备将脑波频率和脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果，以此确定用户睡眠时的梦境内容。
111.在具体实现中，例如，梦境解析设备根据用户脑波频率信息确定脑波波动频率为4-7赫兹，脑波波动幅度为5-20μv，根据脑波波动频率和脑波波动幅度确定用户的脑波类别为θ波，将脑波类别、脑波波动频率以及脑波波动幅度输入至预先构建的梦境解析模型中，获得梦境解析结果，以此确定用户的梦境内容为悲伤梦境。
112.进一步地，为了准确地根据用户的脑波信息对用户进行梦境分析，上述步骤s40之前，可包括：
113.获取所述用户的历史梦境信息以及历史脑波信息；
114.根据所述历史脑波信息确定历史脑波频率信息和所述历史脑波频率信息对应的
历史脑波类别；
115.确定所述历史梦境信息与所述历史脑波频率信息和所述历史脑波类别的梦境之间的梦境对应关系；
116.根据所述梦境对应关系构建梦境解析模型。
117.需要说明的是，历史梦境信息可以是梦境解析设备根据用户的历史睡眠记录统计的梦境信息。上述历史脑波信息可以是梦境解析设备根据用户的历史睡眠记录统计的脑波信息。梦境对应关系可以是梦境解析设备根据用户的历史梦境信息和其对应的历史脑波信息确定的对应关系。
118.应当理解的是，为了对用户的梦境进行准确分析，因此梦境解析设备需要采集用户的历史梦境信息和历史脑波信息，然后根据历史脑波信息确定历史脑波频率信息和历史脑波频率信息所对应的脑波类别，再根据历史梦境信息和历史脑波信息确定二者之间的梦境对应关系，最后根据梦境对应关系构建梦境解析模型，以此实现对用户梦境的准确分析。
119.进一步地，为了提升用户的睡眠质量，上述步骤s40之后，可包括：
120.根据所述梦境解析结果和所述生理特征信息确定所述用户的睡眠质量；
121.在所述睡眠质量不满足睡眠合格条件时，采集所述用户的睡眠图像信息；
122.对所述睡眠图像信息进行图像识别，并根据图像识别结果确定所述用户的睡眠姿势；
123.根据所述生理特征信息、所述睡眠姿势和所述梦境解析结果生成睡眠姿势建议提醒。
124.需要说明的是，睡眠质量可以是用户睡眠状态的质量，例如，梦境解析结果和生理特征信息异常时，梦境解析设备判定用户睡眠质量不合格；梦境解析结果和生理特征信息正常时，梦境解析设备判定用户睡眠质量合格。
125.上述睡眠图像信息可以是用户处于睡眠状态时用户的睡眠姿势图像信息，睡眠姿势可以是用户处于睡眠状态时的姿势。睡眠姿势建议提醒可以是对用户睡眠姿势纠正的建议提醒，例如，用户趴着睡时的睡眠质量不合格，则生成睡眠姿势建议提醒，提醒用户仰卧睡眠。
126.本实施例通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息，根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息，对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。本发明通过获取用户的脑波信息，根据梦境解析模型对脑波信息进行分析，获得用户的梦境解析结果，从而实现了对用户梦境的解析。
127.参考图3，图3为本发明一种梦境解析方法第二实施例的流程示意图。
128.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s40，包括：
129.步骤s401：获取所述用户的生理特征信息。
130.需要说明的是，生理特征信息可以是用户睡眠时的生理信息，例如血压、血氧浓度、心跳频率或呼吸频率等参数。梦境解析设备可通过外部连接或内部集成的生理特征传感器获取用户的生理特征信息。
131.步骤s402：根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
132.需要说明的是，异常睡眠状态可以是存在健康风险的睡眠状态，例如呼吸困难时的睡眠状态、心率过高时的睡眠状态、血压过高时的睡眠状态、血氧浓度过低时的睡眠状态等。
133.应当理解的是，为了避免用户在睡眠时存在健康风险，因此本实施例中梦境解析设备需要判断用户是否处于异常睡眠状态，通过生理特征传感器获取用户的生理特征信息，根据脑波监测传感器获取用户的脑波信息，根据脑波信息确定用户的脑波类别，然后根据生理特征信息和脑波类别判断用户是否处于异常睡眠状态，在用户处于异常睡眠状态时，根据预设助眠策略辅助用户进行睡眠；在用户未处于异常睡眠状态时，继续进行梦境分析。
134.在具体实现中，例如，梦境分析设备获取用户的生理特征信息，根据生理特征信息确定用户的心率过高且血氧浓度过低，根据用户的脑波信息确定用户的脑波类别为β波，判定用户此时睡眠过度紧张，确定用户处于异常睡眠状态。
135.进一步地，为了确保用户的睡眠健康，上述步骤s402，可包括：
136.步骤s4021：根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压；
137.步骤s4022：在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
138.需要说明的是，当前心率可以是用户在处于睡眠状态时的心跳频率，梦境解析设备可通过外部连接或内部集成的心率传感器获取用户的当前心率。当前血压可以是用户在处于睡眠状态时的血压，梦境解析设备可通过外部连接或内部集成的血压传感器获取用户的当前血压。
139.应当理解的是，为了确保用户的睡眠健康，因此本实施例梦境解析设备需要根据用户的生理特征信息确定用户的当前血压和当前心率等生理信息，在用户的当前血压过高或过低和/或当前心率过高或过低时，根据用户的脑波类别判断用户是否处于异常睡眠状态，若用户的脑波类别为异常脑波类别，则判定用户处于异常睡眠状态，需要根据预设助眠策略辅助用户进行睡眠。
140.进一步地，为了在用户睡眠异常时，辅助用户进行睡眠，上述步骤s402之后，可包括：
141.若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略；
142.根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
143.需要说明的是，异常睡眠状态可以是用户的生理特征信息以及脑波信息存在异常时的睡眠状态。上述助眠模型可以是预先根据用户的历史脑波频率信息和历史脑波类别与历史助眠策略之间的对应关系构建的模型。上述助眠策略可以是辅助调节用户睡眠状态的策略，例如，音乐助眠策略、灯光调节助眠策略、香氛助眠策略或按摩助眠策略等。
144.应当理解的是，梦境解析设备助眠策略可引发用户的脑电波活动趋向于舒缓放松的睡眠状态，通过播放合适频率的声音信号，能调节脑电波进入预期的频率，例如双耳节拍缓和的节奏可使脑电波进入放松的α波状态。
145.步骤s403：若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
146.需要说明的是，梦境解析模型可以是根据输入的生理特征参数、脑波频率信息和脑波类别对梦境进行解析的模型，梦境解析模型是预先根据用户的历史生理特征参数、历史脑波信息以及历史梦境内容之间的对应关系构建的。
147.应当理解的是，为了根据生理特征参数、脑波类别和脑波频率信息有效的对用户睡眠时的梦境进行解析，以获得用户的梦境内容，因此本实施例中梦境解析设备需要先根据用户的生理特征信息和脑波类别确定用户未处于异常睡眠状态，然后将生理特征参数、脑波频率和脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果，以此确定用户睡眠时的梦境内容。
148.在具体实现中，例如，梦境解析设备根据用户脑波频率信息确定脑波波动频率为8-13赫兹，脑波波动幅度为20-100μv，根据脑波波动频率和脑波波动幅度确定用户的脑波类别为α波，判定用户处于愉悦睡眠状态，根据用户的生理特征信息确定用户的血压、血氧浓度心率以及呼吸频率确定用户的生理特征正常，因此判定用户未处于异常睡眠状态。梦境解析设备将用户的生理特征信息、脑波类别、脑波波动频率以及脑波波动幅度输入至预先构建的梦境解析模型中，获得梦境解析结果，以此确定用户的梦境内容为愉悦梦境。
149.本实施例通过获取所述用户的生理特征信息，根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。由于本发明根据用户的脑波类别和生理特征信息判断用户是否处于异常睡眠状态，在用户未处于异常睡眠状态时，对用户进行梦境解析，有效避免了用户睡眠时出现健康风险，提升了用户的睡眠安全性。
150.参考图4，图4为本发明一种梦境解析方法第三实施例的流程示意图。
151.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s40之后，包括：
152.步骤s41：获取所述用户的梦境描述信息，并提取所述梦境描述信息中的梦境关键词。
153.需要说明的是，梦境描述信息可以是用户对梦境内容描述的信息，梦境描述信息可以是语音信息，也可以是文字信息。上述梦境关键词可以是梦境描述信息中的关键名词或关键动词，例如动物、植物、天气、人物或天气等关键词。
154.在具体实现中，例如，梦境解析设备根据用户输入的语音信息确定用户的梦境描述信息为“下雨天，躲在树下避雨”，提取梦境描述信息中的梦境关键词为“雨天”、“树下”以及“避雨”。
155.步骤s42：根据预先构建的关键词映射表确定所述梦境关键词对应的梦境含义。
156.需要说明的是，关键词映射表可以是根据梦境关键词和关键词对应的梦境含义预先构建的映射表。上述梦境含义可以是梦境所对应的含义，例如，关键词“树”对应孕育、收获、继承或生命等含义。
157.应当理解的是，为了根据用户梦境中的梦境关键词确定用户梦境对应的梦境含义，因此梦境解析设备需要根据预先构建的关键词映射表确定梦境关键词对应的梦境含义，梦境关键词表示用户潜意识里的心态和想法，因此根据梦境关键词可以确定用户梦境中所表达的含义。
158.在具体实现中，例如，梦境解析设备获取用户的梦境描述信息为“与猛虎搏斗”，提
取其中的梦境关键词为“猛虎”和“搏斗”，根据关键词映射表确定梦境关键词对应的梦境含义为“在事业上遇到困难，需要勇敢面对并克服困难”。
159.步骤s43：根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情。
160.需要说明的是，梦境详情可以用户梦境中的事物所表示的详细含义情况。
161.在具体实现中，例如，梦境解析设备获取用户的梦境描述为“在游泳池游泳”，提取其中的梦境关键词为“游泳池”和“游泳”，根据梦境关键词确定其中的梦境含义为开拓、勇敢和健康，根据梦境解析结果和梦境含义生成梦境详情为“用户心中充满挑战欲望，在生活和工作中勇于创造挑战，拥有积极向上的乐观心态”。
162.进一步地，为了根据用户的梦境生成对应的建议，上述步骤s43之后，可包括：
163.根据所述梦境详情确定所述用户的心情状态；
164.根据所述心情状态和所述生理特征信息生成生活建议提醒。
165.需要说明的是，心情状态可以是用户在生活或工作中的心情，上述生活建议提醒可以是梦境解析设备根据用户的梦境详情和生理特征信息生成的健康建议提醒，例如，提醒用户多运动或提醒用户早睡早起。
166.在具体实现中，例如，梦境解析设备获取用户的梦境描述为“猴子在树上反复横跳”，根据梦境描述确定梦境详情为“工作或生活中不顺利，心里怀揣不安”，根据梦境详情确定用户给的心情状态为心情不好，根据用户的心情状态和生理特征信息生成生活建议提醒，建议用户加强身体锻炼，以积极向上的态度面对生活。
167.本实施例通过获取所述用户的梦境描述信息，并提取所述梦境描述信息中的梦境关键词，根据预先构建的关键词映射表确定所述梦境关键词对应的梦境含义，根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情。由于本发明根据用户的梦境描述信息确定其中的梦境关键词，根据梦境关键词确定对应的梦境含义，再将梦境解析结果和梦境含义结合，生成梦境详情，从而实现了根据梦境解析结果生成梦境详情，提升了梦境解析的准确性。
168.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有梦境解析程序，所述梦境解析程序被处理器执行时实现如上文所述的梦境解析方法的步骤。
169.由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
170.参照图5，图5为本发明梦境解析装置第一实施例的结构框图。
171.如图5所示，本发明实施例提出的梦境解析装置包括：
172.脑波检测模块10，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
173.频率获取模块20，用于根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；
174.频率分析模块30，用于对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；
175.梦境解析模块40，用于将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
176.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于获取所述用户的生理特征信息，根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
177.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压，在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
178.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略，根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
179.进一步地，所述频率分析模块30，还用于对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果，根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围，根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。
180.进一步地，所述频率分析模块30，还用于根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段，根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
181.进一步地，所述频率分析模块30，还用于获取所述用户的生理参数，根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别，确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系，根据所述波段对应关系构建波段映射表。
182.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于获取所述用户的历史梦境信息以及历史脑波信息，根据所述历史脑波信息确定历史脑波频率信息和所述历史脑波频率信息对应的历史脑波类别，确定所述历史梦境信息与所述历史脑波频率信息和所述历史脑波类别的梦境之间的梦境对应关系，根据所述梦境对应关系构建梦境解析模型。
183.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于根据所述梦境解析结果和所述生理特征信息确定所述用户的睡眠质量，在所述睡眠质量不满足睡眠合格条件时，采集所述用户的睡眠图像信息，对所述睡眠图像信息进行图像识别，并根据图像识别结果确定所述用户的睡眠姿势，根据所述生理特征信息、所述睡眠姿势和所述梦境解析结果生成睡眠姿势建议提醒。
184.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于获取所述用户的梦境描述信息，并提取所述梦境描述信息中的梦境关键词，根据预先构建的关键词映射表确定所述梦境关键词对应的梦境含义，根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情。
185.进一步地，所述梦境解析模块40，还用于根据所述梦境详情确定所述用户的心情状态，根据所述心情状态和所述生理特征信息生成生活建议提醒。
186.本实施例通过在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息，根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息，对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。本发明通过获取用户的脑波信息，根据梦境解析模型对脑波信息进行分析，获得用户的梦境解析结果，从而实现了对用户梦境的解析。
187.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
188.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
189.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的
梦境解析方法，此处不再赘述。
190.本发明提供a1、一种梦境解析方法，所述梦境解析方法包括：
191.在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
192.根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；
193.对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；
194.将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
195.a2、如a1所述的梦境解析方法，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果，包括：
196.获取所述用户的生理特征信息；
197.根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态；
198.若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
199.a3、如a2所述的梦境解析方法，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，包括：
200.根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压；
201.在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
202.a4、如a2所述的梦境解析方法，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态之后，所述方法还包括：
203.若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略；
204.根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
205.a5、如a1至a4中任一项所述的梦境解析方法，所述对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，包括：
206.对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果；
207.根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围；
208.根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。
209.a6、如a5所述的梦境解析方法，所述根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别，包括：
210.根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段；
211.根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
212.a7、如a6所述的梦境解析方法，所述根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别之前，还包括：
213.获取所述用户的生理参数；
214.根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别；
215.确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系；
216.根据所述波段对应关系构建波段映射表。
217.a8、如a1至a4中任一项所述的梦境解析方法，所述将所述脑波频率信息和所述脑
波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之前，所述方法还包括：
218.获取所述用户的历史梦境信息以及历史脑波信息；
219.根据所述历史脑波信息确定历史脑波频率信息和所述历史脑波频率信息对应的历史脑波类别；
220.确定所述历史梦境信息与所述历史脑波频率信息和所述历史脑波类别的梦境之间的梦境对应关系；
221.根据所述梦境对应关系构建梦境解析模型。
222.a9、如a1至a4中任一项所述的梦境解析方法，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之后，所述方法还包括：
223.根据所述梦境解析结果和所述生理特征信息确定所述用户的睡眠质量；
224.在所述睡眠质量不满足睡眠合格条件时，采集所述用户的睡眠图像信息；
225.对所述睡眠图像信息进行图像识别，并根据图像识别结果确定所述用户的睡眠姿势；
226.根据所述生理特征信息、所述睡眠姿势和所述梦境解析结果生成睡眠姿势建议提醒。
227.a10、如a1至a4中任一项所述的梦境解析方法，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果之后，所述方法还包括：
228.获取所述用户的梦境描述信息，并提取所述梦境描述信息中的梦境关键词；
229.根据预先构建的关键词映射表确定所述梦境关键词对应的梦境含义；
230.根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情。
231.a11、如a10所述的梦境解析方法，所述根据所述梦境解析结果和所述梦境含义生成梦境详情之后，所述方法还包括：
232.根据所述梦境详情确定所述用户的心情状态；
233.根据所述心情状态和所述生理特征信息生成生活建议提醒。
234.本发明还公开了b12、一种梦境解析装置，所述梦境解析装置包括：
235.脑波检测模块，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
236.频率获取模块，用于根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；
237.频率分析模块，用于对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；
238.梦境解析模块，用于将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
239.a13、如a12所述的梦境解析装置，所述梦境解析模块，还用于获取所述用户的生理特征信息，根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。
240.a14、如a13所述的梦境解析装置，所述梦境解析模块，还用于根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压，在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。
241.a15、如a13所述的梦境解析装置，所述梦境解析模块，还用于若所述用户处于异常
睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略，根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。
242.a16、如a12至a15中任一项所述的梦境解析装置，所述频率分析模块，还用于对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果，根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围，根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。
243.a17、如a16所述的梦境解析装置，所述频率分析模块，还用于根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段，根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。
244.a18、如a17所述的梦境解析装置，所述频率分析模块，还用于获取所述用户的生理参数，根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别，确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系，根据所述波段对应关系构建波段映射表。
245.本发明还公开了c19、一种梦境解析设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的梦境解析程序，所述梦境解析程序配置为实现如上文所述的梦境解析方法。
246.本发明还公开了d20、一种存储介质，所述存储介质上存储有梦境解析程序，所述梦境解析程序被处理器执行时实现如上文所述的梦境解析方法。
247.此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
248.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
249.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
250.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种梦境解析方法，其特征在于，所述梦境解析方法包括：在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。2.如权利要求1所述的梦境解析方法，其特征在于，所述将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果，包括：获取所述用户的生理特征信息；根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态；若所述用户未处于睡眠异常状态，则将所述生理特征参数、所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。3.如权利要求2所述的梦境解析方法，其特征在于，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态，包括：根据所述生理特征信息确定所述用户的当前心率和当前血压；在所述当前心率和/或所述当前血压存在异常时，根据所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态。4.如权利要求2所述的梦境解析方法，其特征在于，所述根据所述生理特征信息和所述脑波类别判断所述用户是否处于异常睡眠状态之后，所述方法还包括：若所述用户处于异常睡眠状态，则将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的助眠模型中，获得对应的助眠策略；根据所述助眠策略辅助所述用户进行睡眠。5.如权利要求1至4中任一项所述的梦境解析方法，其特征在于，所述对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别，包括：对所述脑波频率信息进行分析，获得频率分析结果；根据所述频率分析结果确定所述用户的脑波波动范围；根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别。6.如权利要求5所述的梦境解析方法，其特征在于，所述根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息的脑波类别，包括：根据所述脑波波动范围确定所述脑波信息所属的脑波波段；根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别。7.如权利要求6所述的梦境解析方法，其特征在于，所述根据预先构建的波段映射表确定所述脑波波段对应的脑波类别之前，还包括：获取所述用户的生理参数；根据所述生理参数确定所述用户的脑波波段以及脑波类别；确定所述脑波波段与所述脑波类别之间的波段对应关系；根据所述波段对应关系构建波段映射表。8.一种梦境解析装置，其特征在于，所述梦境解析装置包括：脑波检测模块，用于在检测到用户处于睡眠状态时，获取所述用户的脑波信息；
频率获取模块，用于根据所述脑波信息确定所述用户的脑波频率信息；频率分析模块，用于对所述脑波频率信息进行分析，获得所述脑波信息的脑波类别；梦境解析模块，用于将所述脑波频率信息和所述脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。9.一种梦境解析设备，其特征在于，所述梦境解析设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的梦境解析程序，所述梦境解析程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的梦境解析方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有梦境解析程序，所述梦境解析程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的梦境解析方法。

技术总结
本发明属于数据分析技术领域，公开了一种梦境解析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在检测到用户处于睡眠状态时，获取用户的脑波信息，根据脑波信息确定用户的脑波频率信息，对脑波频率信息进行分析，获得脑波信息的脑波类别，将脑波频率信息和脑波类别输入至预先构建的梦境解析模型，获得梦境解析结果。本发明通过获取用户的脑波信息，根据梦境解析模型对脑波信息进行分析，获得用户的梦境解析结果，从而实现了对用户梦境的解析。从而实现了对用户梦境的解析。从而实现了对用户梦境的解析。


技术研发人员：陈乃准 王传海
受保护的技术使用者：北京奇虎科技有限公司
技术研发日：2021.12.27
技术公布日：2023/7/13