本發(fā)明涉及一種睡眠狀態(tài)監(jiān)測方法，尤其是一種用視頻進(jìn)行睡眠狀態(tài)分析的方法。

背景技術(shù)：

人在睡眠中出現(xiàn)的呼吸暫?，F(xiàn)像與人類許多疾病的發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)。例如睡眠性呼吸暫停，其病理與生理的統(tǒng)一表現(xiàn)為：睡眠時反復(fù)發(fā)生低氧血癥、高碳酸血癥、血液PH值下降失代償，此三種現(xiàn)象在睡眠中反復(fù)發(fā)生會導(dǎo)致身體中一系列病理生理改變，涉及到多種臨床學(xué)科，因此近年來睡眠監(jiān)測類儀器的應(yīng)用越來越多，睡眠呼吸障礙是目前臨床睡眠監(jiān)測的一大方向。

在嬰兒和老年家庭護(hù)理領(lǐng)域，被護(hù)理人的睡眠狀態(tài)能直接代表被護(hù)理人的身體狀態(tài)。目前監(jiān)測睡眠狀態(tài)一般采取藍(lán)牙穿戴設(shè)備，比如腕帶，手環(huán)，腕表等。穿戴設(shè)備需要被護(hù)理人一直戴著這些設(shè)備，這就直接影響被護(hù)理人的睡眠，另外，還存在忘記充電等問題。

其它監(jiān)測睡眠狀態(tài)的方法還有：

生物電檢測是通過測量身體發(fā)出的生物電來判斷睡眠狀態(tài)，這也是最準(zhǔn)確的方法。但生物電檢測需要到專門的睡眠實驗室去監(jiān)測，而且穿戴上以后，本身就影響睡眠。

壓力感應(yīng)床墊通過測量人躺在床上和床墊的接觸壓力來判斷人的睡眠狀態(tài)。壓力感應(yīng)床墊對于不同的體型和體重會得到不同的結(jié)果，測量的效果也大大打折。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種用視頻進(jìn)行睡眠狀態(tài)分析的方法，可使用視頻對被護(hù)理人進(jìn)行睡眠狀態(tài)的分析記錄。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種用視頻進(jìn)行睡眠狀態(tài)分析的方法，包括以下步驟：

步驟S1，獲取被護(hù)理人的視頻，把每幀彩色圖像變換為灰度圖像；

步驟S2，將視頻的每幀進(jìn)行高斯模糊，然后移動均值獲取到背景；把當(dāng)前幀和背景求差和差的絕對值，得到當(dāng)前變化的圖像幀；計算當(dāng)前變化圖像幀中像素值大于預(yù)定閾值的像素的數(shù)量，標(biāo)記為BMI；

步驟S3，把BMI按時間長度分為多段，對每個時間長度段的BMI求中值；然后輸入一個有限數(shù)字濾波器；而后得到指標(biāo)A；對A進(jìn)行二值化，就得到被護(hù)理人的睡眠狀態(tài)。

進(jìn)一步地，步驟S1中，獲取被護(hù)理人的視頻后，先進(jìn)行降幀率和降低分辨率處理；然后再進(jìn)行彩色圖像變換為灰度圖像。

進(jìn)一步地，步驟S3中，把BMI按30秒分為多段，對每個30秒段的BMI求中值。

進(jìn)一步地，步驟S3中，有限數(shù)字濾波器的系數(shù)為[ b_-2b_-1b₀b₁b₂]；[ b_-2b_-1b₀b₁b₂] 取值為[ 0.15 0.15 0.4 0.15 0.15]。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明提供的用視頻進(jìn)行睡眠狀態(tài)分析的方法，可以通過放在床邊的紅外夜視攝像頭通過視頻的方法來判斷被護(hù)理人的睡眠狀態(tài)。這個方法不用和被護(hù)理人發(fā)生任何的身體接觸，可以事后可以通過視頻播放進(jìn)行追溯。本發(fā)明提供的方法不會影響被護(hù)理人的睡眠。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的對獲取的視頻預(yù)處理示意圖。

圖2為本發(fā)明的高斯模糊和獲取指標(biāo)BMI示意圖。

圖3為本發(fā)明的BMI按時間長度段求中值以及進(jìn)行數(shù)字濾波處理示意圖。

圖4為本發(fā)明的指標(biāo)A的示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

用視頻進(jìn)行睡眠狀態(tài)分析的方法，包括：

步驟S1，如圖1所示，首先，通過紅外夜視攝像頭獲取被護(hù)理人的視頻，為了減輕計算量，可對紅外夜視攝像頭獲得的視頻流進(jìn)行降幀率和降低分辨率處理；比如視頻流被降為1fps，分辨率被降為300x300像素，然后把每幀彩色圖像變換為灰度圖像；

步驟S2，如圖2所示，將視頻的每幀進(jìn)行高斯模糊，其中的kernal size（權(quán)重矩陣的大小）為30x30，然后移動均值獲取到背景；把當(dāng)前幀和背景求差和差的絕對值，得到當(dāng)前變化的圖像幀；計算當(dāng)前變化圖像幀中像素值大于預(yù)定閾值(BMI_TH)的像素的數(shù)量，標(biāo)記為BMI (body motion index)；

步驟S3，如圖3所示，把BMI按時間長度分為多段，比如可以按30秒分為多段，對每個30秒段的BMI求中值；然后輸入一個有限數(shù)字濾波器（finite impulse response filter），濾波器的系數(shù)為[ b_-2b_-1b₀b₁b₂]，一個例子[ 0.15 0.15 0.4 0.15 0.15]；而后得到指標(biāo)A，圖4是10小時的指標(biāo)A，橫坐標(biāo)為時間，縱坐標(biāo)為指標(biāo)A，可以看到在入睡和醒來后，A明顯變大；

對A進(jìn)行二值化，就可以得到睡眠狀態(tài)，比如A=1代表蘇醒，A=0代表睡著。