睡眠监测系统和方法技术方案

睡眠监测系统使用运动矢量估算器来将运动矢量确定为相机图像中的位置的函数。具有耦合到运动矢量估算器的输入的信号处理系统通过将来自图像内的相应位置的运动矢量进行求和，来计算翻转运动的量度。姿势改变基于翻转运动的量度来检测。翻转运动的量度可以从与图像中的身体区域的长轴垂直的运动矢量的分量之和来计算，身体区域基于来自相机的图像集中的图像内容改变来确定。为了避免因弹腿或类似运动产生的错误翻转检测，检测到的翻转运动可以减小到零(如果其在身体区域的足够大的部分中未检测到)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于监测睡觉的人(诸如婴儿)的监测系统。本专利技术涉及自动监测方法。
技术介绍
US20070156060公开了基于实时视频的自动移动睡眠监测系统。处理器从视频图像推断出关于对象的睡眠状态的实时信息，从而区分睡眠状态。对于成年人，如深度睡眠、慢节律呼吸、异常移动、阻塞性呼吸暂停和中枢性呼吸暂停的睡眠状态可以用作可区分睡眠状态。US20070156060公开了监测系统还可以应用于婴儿监测器。对于未成年人，如睡眠、醒着、站立、仰卧、俯卧、移动、偶尔翻身、哭泣、扑打和呕吐的状态可以用作可区分状态。系统可以对于成年人或未成年人生成不同的睡眠报告。但是，通常描述检测操作，而未解决婴儿监测所特有的问题。已知使用图像数据关联来确定对象的状态。US20070156060使用图像内容改变之间的关联来确定睡眠状态。帧比较器将一秒获得的一对图像之间的像素值彼此比较。当在一对时间点处获得的图像中的对应位置处的图像梯度之间的差超过阈值时，检测到运动。这导致针对该对时间点检测到运动的图像位置的映射。处理器计算针对不同时间点对的映射之间的关联。关联用于检测是否存在暂时重复图案。检测结果用作睡眠状态的指示。即使这种技术可以提供一些信息，但仍然有提高睡眠状态的确定的稳健性和可靠性的问题。具体地对于婴儿，检测到的运动经常不与翻转关联：婴儿经常用他们的手臂和腿做出大的移动。而且，婴儿在睡眠期间的四处移动远多于成年人，成年人基本上保持与床的长度对准。
技术实现思路
除了别的之外，目的是提供用于监测在床上睡觉时的人(诸如婴儿)的监测方法和系统，其中对睡眠状态的更可靠的确定是可能的。提供了根据权利要求1的监测系统。本文中，运动矢量用于获得翻转运动的量度。例如从MPEG视频编码本身已知运动矢量估算。通过使用针对图像中的不同块检测到的运动矢量之和，可以实现翻转运动的更可靠的量度。运动矢量之和还可以用于检测因呼吸产生的移动，从其可以确定与睡眠姿势关联的状态。预定状态的检测和/或在长于预定时间量持续同一检测到的状态可以用于向用户生成告警信号。在实施方式中，沿垂直于图像中的身体区域的长轴的方向的运动矢量的分量之和用于计算翻转运动的量度。这便于与非翻转运动进行区分。在其他实施方式中，身体区域基于来自相机的图像集中的图像内容改变来确定，该图像集在时间窗口期间捕获，时间窗口包括捕获所述图像的时间点或与所述时间点邻近。已经发现，在特别是婴儿的情况下，身体区域的长轴可能明显偏离床的纵向方向。通过基于图像改变数据来适配长轴，可以使翻转运动的测量更可靠。检测到的身体区域可以用于在来自相机的图像中根据长轴方向选择兴趣区域，以用于呼吸检测、脸部检测和或心搏检测。在实施方式中，信号处理系统被构造为检测静止时间间隔，其中翻转运动的量度指示小于预定运动量；向检测到的时间间隔中的连续时间间隔分配不同的姿势状态，每个姿势状态基于时间间隔周围的其他时间间隔中的翻转运动的量度的符号，和/或基于该时间间隔在检测到的时间间隔发生的时间间隔序列中的位置。由此，例如，不同的姿势状态可以被分配静止时间间隔，这根据翻转运动的周围时间间隔中的运动的符号是否指示静止时间间隔分别是翻转运动的累积量度的局部极大值和极小值。如果在前的静止时间间隔被分配给“仰卧状态”等，则“趴着”姿势状态可以被分配给静止时间间隔。含有局部极大值/极小值的单独静止时间间隔可以被检测为通过翻转运动的间隔与其他静止时间间隔分开的时间间隔，其中可选地至少在预定时间量期间发生多于阈值量的测量的翻转运动。在实施方式中，姿势状态包括趴着姿势状态、仰卧姿势状态和侧卧姿势状态。在该实施方式中，静止时间间隔之间的翻转运动的量度的累积大小和/或静止时间间隔之间的翻转运动的检测的持续时间可以用于在分配不同的姿势状态之间进行选择。在实施方式中，静止时间间隔之间的翻转运动的量度的符号用于在使用到左侧卧姿势状态和右侧卧姿势状态的转变之间进行选择。在实施方式中，信号处理系统被构造为基于来自相机的图像执行脸部检测和/或呼吸检测，并且基于脸部检测和/或呼吸检测的结果来设置所分配的姿势状态的一部分。这样，可以消除对应于在静止时间间隔的序列中仰卧姿势状态和趴着姿势状态的交换的歧义。在另选实施方式中，歧义可以通过使用指定静止时间间隔中的状态的用户输入来消除。在实施方式中，当已经分配了如“趴着”的预定姿势状态时，信号处理系统生成告警信号，例如其受到的条件是，该状态已经持续长于预定时间量。这可以用于警示未成年人猝死综合症的风险。可选地，当检测到改变具有测量的呼吸参数并且预定姿势状态持续时，信号处理系统被构造为生成告警信号。类似地，当针对第二预定时间间隔保持分配相同的姿势状态时，可以生成告警以警示扁头综合症的风险。第二时间间隔的持续时间可以比用于警示未成年人猝死的风险的时间间隔的持续时间长。在其他实施方式中，状态统计可以被收集并报告以用于在睡眠评估中使用。在实施方式中，翻转运动的量度的确定包括检测身体区域或其一部分中的图像位置的至少预定部分中的运动矢量是否超过阈值大小，并且如果未超过，则减小翻转运动的量度。身体区域的足够部分中的运动的缺乏指示运动可能因弹腿而不是翻转而产生。由此，可以禁用与翻转无关的运动检测。如果身体区域的足够部分未示出运动，则翻转运动的量度可以减小至例如零。在其他实施方式中，当未在相应区域中检测到足够的运动时，减小翻转运动的量度。由此，可以包括未示出婴儿的腿部的区域中的测试。在实施方式中，通过累计作为时间函数的来自相应位置的运动矢量之和，可选地在其中在足够大的区域中未检测到运动的时间点内用零或另一个减小的值代替该和之后，并且对累积和进行低通滤波，来确定翻转运动的量度。已经发现这产生可靠的翻转检测结果。使用计算机程序产品(诸如有形介质，如磁或光盘或半导体存储器)上的计算机程序，可以实现方法。附图说明这些和其他目的以及有利方面将从参照以下附图对示例性实施方式的描述而变得显而易见。图1示出了监测系统。图2示出了身体位置检测的流程图。图2a示出了包括身体区域和身体区域的长轴的图。图3示出了法向运动矢量的累积和的曲线图。图4示出了脸部检测的流程图。图5示出了脸部检测结果的曲线图。图6示出了状态模型。具体实施方式图1示出了监测系本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于监测床上的人的监测系统，所述系统包括：‑相机，用于获得所述床上的人的图像；‑运动矢量估算器，具有耦合到所述相机的输入，被构造为将运动矢量确定为所述图像中的位置的函数；‑信号处理系统，具有耦合到所述运动矢量估算器的输入，并且被构造为‑确定与身体区域关联的图像位置，并且从确定的所述图像位置来确定所述身体区域的长轴的方向；‑计算翻转运动的量度，所述计算包括对来自图像内的相应位置的所述运动矢量的与所述长轴垂直的分量进行求和；‑基于翻转运动的所述量度来检测姿势改变。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.12.13 EP 13197190.51.一种用于监测床上的人的监测系统，所述系统包括：
-相机，用于获得所述床上的人的图像；
-运动矢量估算器，具有耦合到所述相机的输入，被构造为将运
动矢量确定为所述图像中的位置的函数；
-信号处理系统，具有耦合到所述运动矢量估算器的输入，并且
被构造为
-确定与身体区域关联的图像位置，并且从确定的所述图像位置
来确定所述身体区域的长轴的方向；
-计算翻转运动的量度，所述计算包括对来自图像内的相应位置
的所述运动矢量的与所述长轴垂直的分量进行求和；
-基于翻转运动的所述量度来检测姿势改变。
2.根据权利要求1所述的监测系统，其中所述信号处理系统被
构造为
-基于来自所述相机的、在包括捕获所述图像的时间点或与所述
时间点邻近的时间窗口期间捕获的图像集中的图像内容改变，来确定
与所述身体区域关联的所述图像位置。
3.根据权利要求1所述的监测系统，其中所述信号处理系统被
构造为
-检测时间间隔，其中翻转运动的所述量度指示小于运动的预定
量；
-向检测到的所述时间间隔中的连续时间间隔分配不同的姿势
状态，每个姿势状态基于所述时间间隔周围的其他时间间隔中的翻转
运动的所述量度的符号，和/或基于所述时间间隔在检测到的所述时间
间隔发生的时间间隔序列中的位置。
4.根据权利要求3所述的监测系统，其中所述姿势状态包括趴
着姿势状态、仰卧姿势状态和侧卧姿势状态，并且其中所述信号处理
系统被构造为使用所述时间间隔之间的翻转动作的所述量度的累积

\t大小和/或所述时间间隔之间的持续时间，以在使用所述趴着姿势状态
与所述仰卧姿势状态之间的直接转变和从所述趴着姿势状态或所述
仰卧姿势状态到所述侧卧姿势状态的转变之间进行选择。
5.根据权利要求4所述的监测系统，其中所述信号处理系统被
构造为使用所述时间间隔之间的翻转运动的所述量度的符号，以在使
用到左侧卧姿势状态和右侧卧姿势状态的转变之间进行选择。
6.根据权利要求3所述的监测系统，其中所述信号处理系统被
构造为基于来自所述相机的图像执行脸部检测和/或呼吸检测，并且基
于脸部检测和/或呼吸检测的结果来设置分配的姿势状态的一部分。
7.根据权利要求3所述的监测系统，其中所述信号处理系统被
构造为当预定姿势状态已经被分配时...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·海恩里奇，H·C·范武格特，V·珍妮，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL