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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置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：CN116548953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310583588.7，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置是由曹燕;平璐瑶;王一歌;韦岗设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置，该方法步骤如下：同步采集睡眠音频和面部热成像视频，提出音频有声段的新特征小波信息熵，将其与梅尔频率倒谱系数一起作为区分鼾声片段和非鼾声片段的特征；对面部热成像视频分帧得到多帧图像，提出基于质心映射的自适应测量区域定位算法，定位图像测量区域，从该区域获取呼吸信号并去噪；提取去噪后呼吸信号的时频特征，将其与音频特征结合，训练SVM分类器，进行呼吸状态监测，将呼吸状态判别为正常呼吸和异常呼吸。本发明通过融合睡眠呼吸在音频和热成像视频上的不同表征，为睡眠呼吸状态提供一种细致、准确、舒适性强的监测手段。

本发明授权音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种音频与热成像视频协同的睡眠呼吸状态监测方法，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤： S1、同步采集睡眠环境中的音频信号和被测者面部热成像视频信号；其中，音频信号使用放置在睡眠用户身侧的录音设备采集，热成像视频信号使用放置在睡眠用户正对面的红外热像仪采集； S2、对采集的音频信号使用基于短时能量和过零率的双门限法进行声音事件端点检测，分离出有声段和无声段信号，获取有声段信号xn； S3、对所述有声段信号xn提取39维的梅尔频率倒谱系数特征向量MFCC； S4、对所述有声段信号xn提取5维小波信息熵特征向量H； S5、使用深度学习目标检测算法对所述睡眠用户面部热成像视频信号进行感兴趣区域定位，使用基于质心映射的自适应测量区域定位算法在感兴趣区域的基础上定位测量区域，获取测量区域像素点的灰度均值，归一化得到原始呼吸信号y；其中，所述感兴趣区域指人脸的鼻子区域，所述测量区域指鼻腔区域； S6、对所述原始呼吸信号y进行去噪处理，使用经验小波变换算法去除高频噪声，使用三次样条插值法拟合基线，去除基线漂移，得到去噪后的呼吸信号y'； S7、对去噪后的呼吸信号提取时域特征向量E和频域特征向量F；其中，所述时域特征向量E包括上包络峰值个数N、上包络峰值的方差V、归一化短时能量的方差VE，记为E＝[N,V,VE]；所述频域特征向量F包括瞬时频率的最小值M、瞬时频率的方差VF、瞬时频率的范围G，记为F＝[M,VF,G]； S8、将梅尔频率倒谱系数特征向量MFCC、信息熵特征向量H和热成像呼吸信号的时域特征向量E和频域特征向量F拼接成最终的特征向量P，记为P＝[MFCC,H,E,F]，使用已知呼吸状态的训练样本的特征向量P训练SVM分类器，得到呼吸状态二分类模型； 其中，训练SVM分类器所用训练样本中信息的采集场所为睡眠实验室，在采集音频信号和热成像视频信号时，使用多导睡眠仪同步监测呼吸，记录多导睡眠仪所得生理数据，用于后续划分呼吸状态类别； S9、使用所述呼吸状态二分类模型基于睡眠用户的音频信号和从热成像视频中提取的呼吸信号对其进行呼吸状态判别，将呼吸状态判定为正常呼吸或异常呼吸。

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