一种温度控制方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及温度控制技术领域，尤其涉及一种温度控制方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着智能家居技术的快速发展，多种多样的智能家居设备不断出现。空调作为家庭必备电器已经走进千家万户。
3.目前，空调根据用户在睡眠前设定的参数持续运转工作，在用户的睡眠期间往往会存在体感温度较低或较高，导致的睡眠状态不佳问题。为了保证用户的睡眠状态、提高用户舒适性，越来越多的空调器设置了睡眠模式，通过在不同的时间段调控不同的温度实现用户睡眠质量的提升。然而，采用睡眠模式来调节环境温度的方式也是基于预先设置的参数对环境温度进行调节，灵活性及实用性较差。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种温度控制方法、装置、设备及存储介质，能够实时根据目标对象的睡眠体征数据与睡眠状态数据调控环境温度，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种温度控制方法，包括：
6.获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；
7.根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；
8.根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。
9.第二方面，本公开实施例提供了一种温度控制装置，包括：
10.体征数据获取模块，用于获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；
11.状态数据确定模块，用于根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；
12.环境温度调控模块，用于根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。
13.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面实施例提供的一种温度控制方法。
17.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的一种温度控制方法。
18.本发明实施例的一种温度控制方法、装置、设备及存储介质，通过获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。上述技术方案，能够满足人体睡眠不同阶段生理参数的变化对环境温度的需求，对睡眠环境空调系统进行动态控制，提供舒适的睡眠温度环境，实现快速入睡及提高深睡占比，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明实施例一提供的一种温度控制方法的流程图；
22.图2是本发明实施例二提供的一种温度控制方法的流程图；
23.图3是本发明实施例二提供的一种温度控制方法中所涉及拟合曲线的示例展示图；
24.图4是本发明实施例三提供的一种温度控制装置的结构示意图；
25.图5是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，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一部分的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
27.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“目标”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，以便这里描述的本发明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。
28.实施例一
29.图1是本发明实施例一提供的一种温度控制方法的流程图，本实施例可适用于基于目标对象的睡眠情况对环境温度进行适应性调控的情形，该方法可以由一种温度控制装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
30.如图1所示，该方法包括：
31.s101、获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据。
32.在本实施例中，监测设备可以理解为与目标对象贴身接触，用于采集目标对象一系列身体数据的设备，例如可以是智能床垫。目标对象可以理解为被监测睡眠情况的人。睡眠体征数据可以理解为目标对象在睡眠期间的体征信息。
33.其中，睡眠体征数据包括：目标对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数。心率数据可以理解为在目标对象睡眠期间，监测设备进行监测时采集到的心跳频率；呼吸数据可以理解为在目标对象睡眠期间，监测设备进行监测时采集到的呼吸频率；体动次数可以理解为在目标对象睡眠期间，监测设备进行监测时采集到的目标对象身体活动的次数。
34.具体的，目标对象在睡眠期间，与目标对象贴身接触的监测设备会实时监测目标对象的睡眠情况，采集相应的睡眠体征数据。在目标对象的睡眠期间，温度控制装置获取监测设备采集到的目标对象的心率、呼吸频率以及体动次数。
35.s102、根据睡眠体征数据确定目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据。
36.在本实施例中，心率趋势可以理解为目标对象睡眠期间心率变化的趋势。呼吸趋势可以理解为目标对象睡眠期间的呼吸频率变化趋势。睡眠状态数据可以理解为能够体现目标对象在睡眠期间的睡眠状态情况的数据。
37.其中，睡眠状态数据中，目标对象所处的睡眠状态包括清醒阶段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段。可以理解的是，各个睡眠状态对应的阶段判定标准根据实际情况确定，本实施例对此不设限定。
38.具体的，根据目标对象的心率、呼吸频率以及体动次数等睡眠体征数据，确定出目标对象睡眠期间的心率变化情况和呼吸变化情况，拟合出对应的变化曲线，并进一步确定目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势。将目标对象的心率和呼吸频率输入至预先设定的模型中，获得模型输出的结果，模型输出的结果为目标对象的睡眠状态数据，即目标对象处于清醒阶段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段中的哪个阶段。
39.s103、根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，进行环境温度调控。
40.在本实施例中，根据目标对象的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，结合各个数据的权重值，确定出对环境温度进行调控的最适合的温度变化量，结合当前环境温度与温度变化量设定新的环境温度，根据新的环境温度调控环境温度。
41.本发明实施例一提供的一种温度控制方法，通过获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；根据睡眠体征数据确定目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，进行环境温度调控。上述技术方案，能够满足人体睡眠不同阶段生理参数的变化对环境温度的需求，对睡眠环境空调系统进行动态控制，提供舒适的睡眠温度环境，实现快速入睡及提高深睡占比，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。
42.实施例二
43.图2是本发明实施例二提供的一种温度控制方法的流程图，本实施例是对上述任一实施例的进一步优化，可适用于基于目标对象的睡眠情况对环境温度进行适应性调控的情形，该方法可以由一种温度控制装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
44.如图2所示，该方法包括：
45.s201、获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据。
46.s202、根据睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势。
47.在本实施例中，根据睡眠体征数据中包括的目标对象的心率数据和呼吸数据，分别针对预设数量的心率数据计算平均心率，针对预设数量的呼吸数据计算平均呼吸频率，根据平均心率拟合出目标对象睡眠期间的心率趋势，根据平均呼吸频率拟合出目标对象睡眠期间的呼吸趋势。
48.s203、将睡眠体征数据输入至预先训练好的睡眠状态确定模型中，获得目标对象睡眠期间的睡眠状态数据。
49.在本实施例中，睡眠状态确定模型可以理解为用于根据输入数据确定输入数据对应的对象的睡眠状态的模型，是一种xgboost决策树模型。
50.具体的，将睡眠体征数据中目标对象的心率数据和呼吸数据输入至预先训练好的睡眠状态确定模型，获得模型输出的结果。其中，模型输出的结果为目标对象睡眠期间的睡眠状态数据，包括清醒阶段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段。
51.s204、根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，确定当前温度变化量。
52.在本实施例中，当前温度变化量可以理解为针对目标对象当前睡眠情况，最适合的温度变化量，是根据对目标对象最近一次监测所确定的。其中，温度变化量可以是正值，表征调控环境温度上升，也可以是负值，表征调控环境温度下降。
53.具体的，根据心率趋势及其对应的心率数据权重、呼吸趋势及其对应的呼吸数据权重、睡眠状态数据及其对应的状态数据权重，进行加权计算，获得最适合目标对象当前身体情况和睡眠情况的当前温度变化量。
54.s205、将当前温度值与当前温度变化量的和值确定为待调控温度值。
55.在本实施例中，当前温度值可以理解为当前的环境温度。待调控温度值可以理解为最适合目标对象当前的睡眠情况的温度值。
56.具体的，计算当前温度值与当前温度变化量的和值，将和值确定为与目标对象当前睡眠情况最适合的待调控温度值。其中，当前温度变化率可以是正值，也可以是负值。在当前温度变化量为正值时，待调控温度值相对于当前温度值为上升的温度值，表征向升温方向调控环境温度；在当前温度变化量为负值时，待调控温度值相对于当前温度值为下降的温度值，表征向降温方向调控环境温度。
57.s206、根据待调控温度值进行环境温度调控。
58.在本实施例中，根据已确定出的最适合目标对象当前睡眠情况的待调控温度值，控制空调器按照待调控温度值出风，实现当前环境温度的调控。
59.本发明实施例二提供的一种温度控制方法，通过获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；根据睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势；将睡眠体征数据输入至预先训练好的睡眠状态确定模型中，获得目标对象睡眠期间的睡眠状态数据；根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，确定当前温度变化量；将当前温度值与当前温度变化量的和值确定为待调控温度值；根据待调控温度值进行环境温度调控。上述技术方案，能够满足人体睡眠不同阶段生理参数的变化对环
境温度的需求，对睡眠环境空调系统进行动态控制，提供舒适的睡眠温度环境，实现快速入睡及提高深睡占比，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。
60.作为实施例的第一可选实施例，在上述实施例基础上，本第一可选实施例还优化增加了根据睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势的步骤，包括：
61.a1)根据预设数量个睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，分别拟合出心率数据对应的心率变化曲线和呼吸数据对应的呼吸变化曲线。
62.在本实施例中，心率变化曲线可以理解为用于表征目标对象睡眠期间心率变化情况的曲线。呼吸变化曲线可以理解为用于表征目标对象睡眠期间呼吸频率变化情况的曲线。
63.具体的，根据预设数量个心率数据，加权移动平均计算平均心率，对心率数据进行平滑，结合平滑后获得的几个平均心率值，采用六阶多项式拟合出心率变化曲线。根据预设数量个呼吸数据，加权移动平均计算平均呼吸频率，对呼吸数据进行平滑，结合平滑后获得的几个平均呼吸频率值，采用六阶多项式拟合出呼吸变化曲线。
64.示例性的，当预设数量为5时，平均心率的计算公式为其中，hr表示心率；平均呼吸频率的计算公式为其中，br表示呼吸频率。例如监测设备采集到50个心率数据，根据预设数量5从50个心率数据中计算出10个平均心率，根据平滑计算后的10个平均心率，采用六阶多项式拟合出心率变化曲线。
65.图3是本发明实施例二提供的一种温度控制方法中所涉及拟合曲线的示例展示图，如图3所示，横坐标为根据时间顺序排列，计算获得的睡眠体征数据的平均数据(平均心率或平均呼吸频率)的个数，纵坐标为平均心率或平均呼吸频率的幅值，在a点达到心率/呼吸最低值，在b点达到心率/呼吸最高值。可以理解的是，如图3所示的拟合曲线的示例展示图，可以表征呼吸变化曲线，也可以表征心率变化曲线，具体曲线类型根据实际数据确定，本实施例对此不设限定。
66.b1)根据心率变化曲线和呼吸变化曲线确定目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势。
67.在本实施例中，当目标对象由冷不舒适变化到舒适时，心率、呼吸具有下降趋势，舒适到热不舒适，心率、呼吸又上升。因此，对拟合出的心率变化曲线和呼吸变化曲线分别进行一阶求导，分别获得心率变化曲线和呼吸变化曲线的当前一阶导数，确定心率变化的心率趋势和呼吸变化的呼吸趋势。具体的，当一阶导数大于0为上升趋势，一阶导小于0，为下降趋势。
68.作为实施例的第二可选实施例，在上述实施例基础上，本第二可选实施例还优化增加了睡眠状态确定模型的训练步骤，包括：
69.a2)获取监测设备采集的样本对象的样本体征数据，以及标准检测设备采集的样本对象的样本状态数据。
70.在本实施例中，样本对象可以理解为被监测设备监测体征数据的人。样本体征数
据可以理解为样本对象在睡眠期间的体征信息，包括样本对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数。标准检测设备可以理解为多导睡眠监测仪，是一种能够准确获取对象睡眠状态的医用设备。样本状态数据可以理解为能够体现样本对象在睡眠期间的睡眠状态情况的数据，是与样本体征数据对应的标准睡眠状态数据。
71.具体的，获取监测设备采集的样本对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数，以及多导睡眠监测仪采集的样本对象的样本状态数据。其中，样本状态数据中，样本对象所处的睡眠状态包括清醒阶段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段。
72.b2)将样本体征数据输入至预设的睡眠状态确定模型中，获得模型输出的验证状态数据。
73.在本实施例中，验证状态数据可以理解为睡眠状态确定模型根据样本体征数据进行模型运算后输出的样本对象的睡眠状态结果。
74.具体的，将样本对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数输入至预设的睡眠状态确定模型中，获得模型输出的样本对象的睡眠状态结果。可以理解的是，此时睡眠状态确定模型未经训练，输出的结果与标准结果存在一定误差。
75.c2)结合样本状态数据和验证状态数据对模型进行反向传播，得到用于下一迭代的睡眠状态确定模型。
76.在本实施例中，结合理想的样本状态数据与实际的验证状态数据，确定出模型损失，根据预设的损失函数对模型进行反向传播，进行模型训练，得到当前迭代训练完成，用于下一迭代的睡眠状态确定模型。
77.d2)进入下一迭代直至满足迭代结束条件，以实现对睡眠状态确定模型的训练。
78.在本实施例中，迭代结束条件可以理解为能够结束模型训练迭代的条件，例如在相同的样本体征数据下，当前的睡眠状态确定模型输出的验证状态数据与样本状态数据已完全相同或大体相同。
79.具体的，在得到用于下一迭代的睡眠状态确定模型后，进入下一迭代，继续执行步骤a2)至c2)，直至当前的睡眠状态确定模型输出的验证状态数据与样本状态数据已完全相同或大体相同，完成对睡眠状态确定模型的训练，获得训练完备的睡眠状态确定模型。
80.作为实施例的第三可选实施例，在上述实施例基础上，本第三可选实施例还优化增加了根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，确定当前温度变化量的步骤，包括：
81.a3)根据心率趋势，确定目标对象睡眠期间的心率变化系数。
82.在本实施例中，心率变化系数可以理解为根据目标对象的心率趋势确定出的心率变化参考量，包括1、0、-1。
83.具体的，当心率趋势为下降趋势时，心率变化系数a为1；当心率趋势趋近于平稳时，心率变化系数a为0；当心率趋势为上升趋势时，心率变化系数a为-1。
84.b3)根据呼吸趋势，确定目标对象睡眠期间的呼吸变化系数。
85.在本实施例中，呼吸变化系数可以理解为根据目标对象的呼吸趋势确定出的呼吸变化参考量，包括1、0、-1。
86.具体的，当呼吸趋势为下降趋势时，呼吸变化系数b为1；当呼吸趋势趋近于平稳时，呼吸变化系数b为0；当呼吸趋势为上升趋势时，呼吸变化系数b为-1。
87.c3)根据睡眠状态数据，确定目标对象睡眠期间的状态变化系数。
88.在本实施例中，状态变化系数可以理解为根据目标对象的睡眠状态数据确定出的状态变化参考量，包括1、0、-1、-2。
89.当睡眠状态数据中，目标对象的睡眠状态为清醒阶段时，状态变化参考系数c为-2；当睡眠状态为梦境阶段时，状态变化参考系数c为-1；当睡眠状态为浅睡一段或浅睡二段时，状态变化参考系数c为0；当睡眠状态为深睡时，状态变化参考系数c为1。
90.d3)根据预设权重值，对心率变化系数、呼吸变化系数与状态变化系数进行加权求和，确定当前温度变化量。
91.在本实施例中，预设权重值为预先设定的心率变化系数的权重值、呼吸变化系数的权重值以及状态变化系数的权重值。
92.具体的，根据心率变化系数a、呼吸变化系数b与状态变化系数c及各自对应的权重值进行加权求和，确定当前温度变化量。当前温度变化量的确定公式为：当前温度变化量＝心率变化系数*心率权重+呼吸变化系数*呼吸权重+状态变化系数*状态权重。
93.示例性的，心率权重为0.4，呼吸权重为0.4、状态权重为0.2，当前温度变化量＝a*0.4+b*0.4+c*0.2。
94.实施例三
95.图4是本发明实施例三提供的一种温度控制装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
96.体征数据获取模块31，用于获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；
97.状态数据确定模块32，用于根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；
98.环境温度调控模块33，用于根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。
99.本技术方案采用的一种温度控制装置，能够满足人体睡眠不同阶段生理参数的变化对环境温度的需求，对睡眠环境空调系统进行动态控制，提供舒适的睡眠温度环境，实现快速入睡及提高深睡占比，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。
100.可选的，所述状态数据确定模块32，包括：
101.睡眠趋势确定单元，用于根据所述睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势；
102.状态数据确定单元，用于将所述睡眠体征数据输入至预先训练好的睡眠状态确定模型中，获得所述目标对象睡眠期间的睡眠状态数据。
103.可选的，所述睡眠趋势确定单元，具体用于：
104.根据预设数量个所述睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，分别拟合出心率数据对应的心率变化曲线和呼吸数据对应的呼吸变化曲线；
105.根据所述心率变化曲线和所述呼吸变化曲线确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势。
106.可选的，睡眠状态确定模型的训练步骤包括：
107.获取监测设备采集的样本对象的样本体征数据，以及标准检测设备采集的样本对象的样本状态数据；
108.将所述样本体征数据输入至预设的睡眠状态确定模型中，获得模型输出的验证状态数据；
109.结合所述样本状态数据和所述验证状态数据对模型进行反向传播，得到用于下一迭代的睡眠状态确定模型；
110.进入下一迭代直至满足迭代结束条件，以实现对睡眠状态确定模型的训练。
111.可选的，所述环境温度调控模块33，包括：
112.温度变化确定单元，用于根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，确定当前温度变化量；
113.温度值确定单元，用于将当前温度值与所述当前温度变化量的和值确定为待调控温度值；
114.环境温度调控单元，用于根据所述待调控温度值进行环境温度调控。
115.可选的，所述温度变化确定单元，具体用于：
116.根据所述心率趋势，确定所述目标对象睡眠期间的心率变化系数；
117.根据所述呼吸趋势，确定所述目标对象睡眠期间的呼吸变化系数；
118.根据所述睡眠状态数据，确定所述目标对象睡眠期间的状态变化系数；
119.根据预设权重值，对所述心率变化系数、呼吸变化系数与状态变化系数进行加权求和，确定当前温度变化量。
120.可选的，所述睡眠体征数据包括：目标对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数；所述睡眠状态数据中，目标对象所处的睡眠状态包括清醒阶段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段。
121.本发明实施例所提供的一种温度控制装置可执行本发明任意实施例所提供的一种温度控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
122.实施例四
123.图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
124.如图5所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom42以及ram43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
125.电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
126.处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种温度控制方法。
127.在一些实施例中，一种温度控制方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到ram43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的一种温度控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种温度控制方法。
128.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
129.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
130.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
131.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
132.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据
服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
133.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
134.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
135.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种温度控制方法，其特征在于，包括：获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，包括：根据所述睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势；将所述睡眠体征数据输入至预先训练好的睡眠状态确定模型中，获得所述目标对象睡眠期间的睡眠状态数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势，包括：根据预设数量个所述睡眠体征数据中包括的心率数据和呼吸数据，分别拟合出心率数据对应的心率变化曲线和呼吸数据对应的呼吸变化曲线；根据所述心率变化曲线和所述呼吸变化曲线确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势和呼吸趋势。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，睡眠状态确定模型的训练步骤包括：获取监测设备采集的样本对象的样本体征数据，以及标准检测设备采集的样本对象的样本状态数据；将所述样本体征数据输入至预设的睡眠状态确定模型中，获得模型输出的验证状态数据；结合所述样本状态数据和所述验证状态数据对模型进行反向传播，得到用于下一迭代的睡眠状态确定模型；进入下一迭代直至满足迭代结束条件，以实现对睡眠状态确定模型的训练。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控，包括：根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，确定当前温度变化量；将当前温度值与所述当前温度变化量的和值确定为待调控温度值；根据所述待调控温度值进行环境温度调控。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，确定当前温度变化量，包括：根据所述心率趋势，确定所述目标对象睡眠期间的心率变化系数；根据所述呼吸趋势，确定所述目标对象睡眠期间的呼吸变化系数；根据所述睡眠状态数据，确定所述目标对象睡眠期间的状态变化系数；根据预设权重值，对所述心率变化系数、呼吸变化系数与状态变化系数进行加权求和，确定当前温度变化量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠体征数据包括：目标对象的心率数据、呼吸数据以及体动次数；所述睡眠状态数据中，目标对象所处的睡眠状态包括清醒阶
段、浅睡一段、浅睡二段、深睡阶段以及梦境阶段。8.一种温度控制装置，其特征在于，包括：体征数据获取模块，用于获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；状态数据确定模块，用于根据所述睡眠体征数据确定所述目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；环境温度调控模块，用于根据所述心率趋势、呼吸趋势以及所述睡眠状态数据，进行环境温度调控。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种温度控制方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种温度控制方法。

技术总结
本发明公开了一种温度控制方法、装置、设备及存储介质，包括：获取监测设备采集的目标对象的睡眠体征数据；根据睡眠体征数据确定目标对象睡眠期间的心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据；根据心率趋势、呼吸趋势以及睡眠状态数据，进行环境温度调控。上述技术方案，能够满足人体睡眠不同阶段生理参数的变化对环境温度的需求，对睡眠环境空调系统进行动态控制，提供舒适的睡眠温度环境，实现快速入睡及提高深睡占比，提升了温度调节控制的灵活性及实用性，保证了目标对象睡眠的舒适性。保证了目标对象睡眠的舒适性。保证了目标对象睡眠的舒适性。


技术研发人员：王炳坤
受保护的技术使用者：慕思健康睡眠股份有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/8/14