원래 이름 기록: 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）; 北京大学

本发明提供了一种结合视觉和射频信号的非接触式睡眠呼吸和分期监测方法及装置，应用于数据处理领域。本申请以睡眠监测多模态原始数据（雷达射频信号、近红外人体图像）和参考校准数据（呼吸绑带波形、脑电数据）为基础，经预处理生成标准化多模态数据。预处理涵盖视频区域提取、射频信号提纯、时间对齐及片段切割。通过光流算法和解析人体呼吸微小移动，分别提取视觉与射频特征并融合，量化特征间冗余、独特及协同信息以动态调整融合策略，生成自适应融合特征。结合参考校准数据训练模型，最终构建睡眠呼吸监测与分期模型，可对目标监测场景信息处理，输出精准监测结果，实现多模态数据驱动的睡眠状态高效分析。

本发明提供了一种非侵入无干扰睡眠呼吸状态的监测方法及系统，应用于数据处理技术领域。本申请构建了非侵入无干扰的睡眠呼吸状态监测体系，通过高分辨率视觉传感器采集双眼、胸腹等10路特定部位视频及多模态关联数据，经隐私模糊化、精准分割与时间对齐预处理，结合PSG标签完成质控同步。利用图像信号处理与深度学习算法，从视频特征中识别睁眼、呼吸节律等睡眠事件，融合多模态数据构建评估模型，实现二至五分类睡眠分期，生成核心事件。通过用户界面优化呈现监测结果，最终整合多源数据输出含睡眠质量、呼吸异常指标及睡眠结构特征的预警信息，全程无干扰且兼顾隐私保护与临床适配性。