一种基于深度学习的非接触式无感睡眠分期监测方法

本发明是一种基于深度学习的非接触式无感睡眠分期监测方法，属于生物医学工程和计算机视觉领域。该系统首先对获取到的睡眠视频图像进行分割，然后利用欧拉视频放大(EVM)对分割视频特定运动进行放大重构，得到放大眼动后的眼睛区域视频和放大下颌运动后的下颌运动视频，通过光流法计算并进行去噪平滑得到眼动的光流曲线与下颌运动的光流幅度；基于深度学习设计睡眠分期算法，将睡眠视频最终分为三类：觉醒、快速眼动与非快速眼动，按照时间序列排列得到与睡眠视频时间对应的睡眠分期结果。