用视频进行睡眠状态分析的方法与流程

本发明涉及一种睡眠状态监测方法，尤其是一种用视频进行睡眠状态分析的方法。

背景技术：

人在睡眠中出现的呼吸暂停现像与人类许多疾病的发生、发展密切相关。例如睡眠性呼吸暂停，其病理与生理的统一表现为：睡眠时反复发生低氧血症、高碳酸血症、血液PH值下降失代偿，此三种现象在睡眠中反复发生会导致身体中一系列病理生理改变，涉及到多种临床学科，因此近年来睡眠监测类仪器的应用越来越多，睡眠呼吸障碍是目前临床睡眠监测的一大方向。

在婴儿和老年家庭护理领域，被护理人的睡眠状态能直接代表被护理人的身体状态。目前监测睡眠状态一般采取蓝牙穿戴设备，比如腕带，手环，腕表等。穿戴设备需要被护理人一直戴着这些设备，这就直接影响被护理人的睡眠，另外，还存在忘记充电等问题。

其它监测睡眠状态的方法还有：

生物电检测是通过测量身体发出的生物电来判断睡眠状态，这也是最准确的方法。但生物电检测需要到专门的睡眠实验室去监测，而且穿戴上以后，本身就影响睡眠。

压力感应床垫通过测量人躺在床上和床垫的接触压力来判断人的睡眠状态。压力感应床垫对于不同的体型和体重会得到不同的结果，测量的效果也大大打折。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种用视频进行睡眠状态分析的方法，可使用视频对被护理人进行睡眠状态的分析记录。本发明采用的技术方案是：

一种用视频进行睡眠状态分析的方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取被护理人的视频，把每帧彩色图像变换为灰度图像；

步骤S2，将视频的每帧进行高斯模糊，然后移动均值获取到背景；把当前帧和背景求差和差的绝对值，得到当前变化的图像帧；计算当前变化图像帧中像素值大于预定阈值的像素的数量，标记为BMI；

步骤S3，把BMI按时间长度分为多段，对每个时间长度段的BMI求中值；然后输入一个有限数字滤波器；而后得到指标A；对A进行二值化，就得到被护理人的睡眠状态。

进一步地，步骤S1中，获取被护理人的视频后，先进行降帧率和降低分辨率处理；然后再进行彩色图像变换为灰度图像。

进一步地，步骤S3中，把BMI按30秒分为多段，对每个30秒段的BMI求中值。

进一步地，步骤S3中，有限数字滤波器的系数为[ b_-2b_-1b₀b₁b₂]；[ b_-2b_-1b₀b₁b₂] 取值为[ 0.15 0.15 0.4 0.15 0.15]。

本发明的优点在于：本发明提供的用视频进行睡眠状态分析的方法，可以通过放在床边的红外夜视摄像头通过视频的方法来判断被护理人的睡眠状态。这个方法不用和被护理人发生任何的身体接触，可以事后可以通过视频播放进行追溯。本发明提供的方法不会影响被护理人的睡眠。

附图说明

图1为本发明的对获取的视频预处理示意图。

图2为本发明的高斯模糊和获取指标BMI示意图。

图3为本发明的BMI按时间长度段求中值以及进行数字滤波处理示意图。

图4为本发明的指标A的示意图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

用视频进行睡眠状态分析的方法，包括：

步骤S1，如图1所示，首先，通过红外夜视摄像头获取被护理人的视频，为了减轻计算量，可对红外夜视摄像头获得的视频流进行降帧率和降低分辨率处理；比如视频流被降为1fps，分辨率被降为300x300像素，然后把每帧彩色图像变换为灰度图像；

步骤S2，如图2所示，将视频的每帧进行高斯模糊，其中的kernal size（权重矩阵的大小）为30x30，然后移动均值获取到背景；把当前帧和背景求差和差的绝对值，得到当前变化的图像帧；计算当前变化图像帧中像素值大于预定阈值(BMI_TH)的像素的数量，标记为BMI (body motion index)；

步骤S3，如图3所示，把BMI按时间长度分为多段，比如可以按30秒分为多段，对每个30秒段的BMI求中值；然后输入一个有限数字滤波器（finite impulse response filter），滤波器的系数为[ b_-2b_-1b₀b₁b₂]，一个例子[ 0.15 0.15 0.4 0.15 0.15]；而后得到指标A，图4是10小时的指标A，横坐标为时间，纵坐标为指标A，可以看到在入睡和醒来后，A明显变大；

对A进行二值化，就可以得到睡眠状态，比如A=1代表苏醒，A=0代表睡着。