本申请涉及睡眠状态采集分析领域，且更为具体地，涉及一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统及方法。
背景技术：
1、随着社会的快速发展，人们面临的压力和负担不断增加，这对许多人的睡眠质量造成了负面影响，进而影响他们的身心健康状况。通过分析睡眠数据，能够获知用户在不同睡眠阶段的睡眠时长，从而全面评估用户的睡眠质量情况。
2、当前日常使用的睡眠监测多依赖于单一监测设备，目前常见的睡眠监测设备内传感器数量有限，采集的原始信号种类较少，且信号质量参差不齐，很难做到对各种数据都做到精准监测。
3、因此，期望一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统及方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统及方法，其首先获取由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和由压力传感器采集的用户睡眠监控数据，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器，以得到用户睡眠质量等级，从而更准确地反映用户的睡眠状态，帮助用户更好地了解自己的睡眠习惯和睡眠质量。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其包括：
3、用户睡眠数据获取模块，用于获取由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和由压力传感器采集的用户睡眠监控数据；
4、用户睡眠数据提取模块，用于从所述由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和所述由压力传感器采集的用户睡眠监控数据中提取生理参数段粒度文本理解特征向量和优化的用户睡眠监控语义关联特征向量；
5、用户睡眠质量等级判断模块，用于基于所述生理参数段粒度文本理解特征向量和所述优化的用户睡眠监控语义关联特征向量，得到用户睡眠质量等级。
6、根据本申请的另一方面，提供了一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析方法，其包括：
7、获取由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和由压力传感器采集的用户睡眠监控数据；
8、从所述由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和所述由压力传感器采集的用户睡眠监控数据中提取生理参数段粒度文本理解特征向量和优化的用户睡眠监控语义关联特征向量；
9、基于所述生理参数段粒度文本理解特征向量和所述优化的用户睡眠监控语义关联特征向量，得到用户睡眠质量等级。
10、与现有技术相比，本申请提供的一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统及方法，其首先获取由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和由压力传感器采集的用户睡眠监控数据，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器，以得到用户睡眠质量等级，从而更准确地反映用户的睡眠状态，帮助用户更好地了解自己的睡眠习惯和睡眠质量。
1.一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，所述用户睡眠数据提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，所述生理参数综合文本特征提取单元，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，所述生理参数综合文本数据预处理子单元，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，所述睡眠监控数据特征提取单元，包括：
6.根据权利要求5所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，将所述由压力传感器采集的用户睡眠监控数据通过用户睡眠监控语义编码器以得到多个用户睡眠监控语义特征向量，包括：
7.根据权利要求6所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，基于生理参数段粒度文本理解特征向量，对用户睡眠监控语义关联特征向量进行基于反向优化调整的视点度量感知优化以得到优化的用户睡眠监控语义关联特征向量，包括：
8.根据权利要求7所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析系统，其特征在于，所述用户睡眠质量等级判断模块，包括：
9.一种基于多模态的睡眠状态数据采集分析方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于多模态的睡眠状态数据采集分析方法，其特征在于，从所述由穿戴式手环采集的用户生理参数综合文本数据和所述由压力传感器采集的用户睡眠监控数据中提取生理参数段粒度文本理解特征向量和优化的用户睡眠监控语义关联特征向量，包括：
