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龙图腾网获悉扬州成科医工技术有限公司申请的专利一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120531338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510704661.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法及系统是由郝如茜;杜晓辉;陈卫设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法及系统，其方法包括：S1、通过摄像机系统采集人体睡眠的视频数据流；利用YOLOv11网络得到面部视频数据与胸腹视频数据；S2、RPPG信号提取模型利用面部视频数据提取得到RPPG信号；S3、呼吸信号提取模型利用光流法提取胸腹视频数据中的胸腹部微运动变化特征、噪声滤除处理得到胸腹部运动信号作为呼吸信号；S4、血氧饱和度提取模型利用RPPG信号检测输出血氧饱和度信号；S5、多生理指标融合识别模型按时间片T1划分进行多模态融合分析得到长时序的睡眠阶段分期结果。本发明采用无接触式视频数据序列提取识别出生理指标信号并得到长时序的睡眠阶段分期结果，实现了高精度的睡眠监测与睡眠分期识别。

本发明授权一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无接触式视频数据序列的睡眠监测方法，其特征在于：其方法包括： S1、通过摄像机系统采集人体睡眠的视频数据流；利用YOLOv11网络对视频数据流进行人脸、胸腹的检测、分割与追踪，并得到面部视频数据与胸腹视频数据；所述YOLOv11网络包括骨干网络、特征增强网络和检测头，骨干网络包含C3k2模块并用于保持感受野和提取基础特征；特征增强网络包含SPPF-C2PSA联合模块并用于获取全局信息和采用通道空间双注意力机制进行特征增强；所述检测头基于分类和回归的双分支解耦结构构建，检测头利用IoU-aware机制预测中心点偏移量与宽高，同时加入动态标签分配策略并通过IoU-aware机制动态调整正负样本阈值；YOLOv11网络的检测头输出人脸、胸腹的检测、分割结果并追踪； S2、构建RPPG信号提取模型，RPPG信号提取模型利用面部视频数据提取得到RPPG信号；所述RPPG信号提取模型处理方法包括： S21、采用差异层和批量标准化层对面部视频数据进行包含光照噪声与运动噪声在内的噪声处理；差异层计算两个连续视频帧的帧间差分信号并确定差异帧，批量标准化层将差异帧归化到同一尺度内并进行噪声处理； S22、采用自注意力机制迁移网络先经过自定义归一化模块归一化处理、若干个二维卷积层逐步提取从低级到高级的时序变化生理信号特征，同时采用注意力机制增强重要时序生理信号特征的权重，最终输出RPPG信号； S3、构建呼吸信号提取模型，呼吸信号提取模型利用光流法提取胸腹视频数据中的胸腹部微运动变化特征并同时采用频域自适应陷波滤波法进行噪声滤除处理，采用稀疏表示的时域滤波方法进行稀疏表示和剔除非呼吸信号，得到胸腹部运动信号作为呼吸信号；所述呼吸信号提取模型提取呼吸信号方法包括： S31、利用光流法提取胸腹视频数据中的胸腹部微运动变化特征，胸腹部微运动变化特征包括胸部信号和腹部信号；所述胸腹部微运动变化特征提取方法如下： S311、利用多项式估计图像中每个像素的邻域信息，将像素灰度值对应转换为坐标，像素的领域信息表达式如下： ，其中表示像素灰度值对应转换的坐标，表示图像灰度二阶导数近似，表示图像灰度一阶导数近似，表示对应邻域中心灰度，T表示转置； S312、求取像素帧间初步位移向量，表达式如下： ，其中为采用加权最小二乘法整合像素邻域的权重函数，为相邻帧图像灰度一阶导差值平均值； S313、构建8参数的参数化位移模型描述位移运动，表达式如下： ，其中d为像素的位移向量，P为运动参数向量，S为设计矩阵，并进行加权最小二乘求解得到像素的最终位移，表达式如下： S32、对胸部信号采用频域自适应陷波滤波器抑制频域噪声获得；对腹部信号使用稀疏分解剔除运动伪影得到： S33、将处理后的胸部信号与腹部信号加权融合生成呼吸信号； S4、构建血氧饱和度提取模型，血氧饱和度提取模型利用RPPG信号提取血氧信号特征并检测输出血氧饱和度信号； S5、构建多生理指标融合识别模型，多生理指标融合识别模型包含清醒期W、快速眼动睡眠期REM、浅睡眠期N1N2、深度睡眠期N3共计四个睡眠阶段分期，多生理指标融合识别模型利用RPPG信号、呼吸信号、血氧饱和度信号按时间片T1划分进行多模态融合分析得到长时序的睡眠阶段分期结果。

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