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龍圖騰網獲悉浙江麒盛數據服務有限公司申請的專利一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120203529B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510685817.5，技術領域涉及：A61B5/00；該發明授權一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法及系統是由李紅文;婁會琴;朱震宇;吳斌鑫;邱耀煒設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法及系統。包括基于非接觸傳感器采集的歷史數據和檢測數據獲取判別特征；基于時間順序對檢測數據中提取的各個子特征值進行排序，形成與各個子特征對應的候選時間序列；基于歷史數據和檢測數據各自獲取的判別特征計算各個子特征對應的特征權重；將各個子特征對應的候選時間序列合并，獲得總候選時間序列，將總候選時間序列輸入分數模型，獲得分數?候選時間序列表，將各個子特征對應的特征權重帶入此表，并計算獲得目標預測序列表，選取目標預測序列表中總分數值最大的最終目標候選時間點作為最終目標睡眠時間點。本方法考慮了不同的用戶睡眠特征數據的差異性，提供了科學的睡眠時間點檢測結果。

本發明授權一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于非接觸傳感器的睡眠時間點檢測方法，其特征在于，方法包括： 基于非接觸傳感器采集的歷史數據和檢測數據獲取判別特征；所述判別特征包含多個子特征，每個子特征均包含多個子特征值，每個子特征值均對應一個時間點；任意兩個相鄰時間點之間的時間間隔長度均相同；所述子特征包括體動特征、呼吸特征和心跳特征； 基于時間順序對檢測數據中提取的各個子特征值進行排序，形成與各個子特征對應的候選時間序列； 基于歷史數據和檢測數據各自獲取的判別特征計算各個子特征對應的特征權重； 將各個子特征對應的候選時間序列合并，獲得總候選時間序列，將總候選時間序列輸入分數模型，獲得分數-候選時間序列表；所述分數-候選時間序列表包含多個候選時間點以及與每個候選時間點對應的多個分數值，所述多個分數值包括多個子特征各自對應的分數值；所述候選時間點為入睡候選時間或蘇醒候選時間點中的任意一種；所述分數模型包含體動分數模型以及呼吸心跳分數模型； 用于計算各入睡候選時間對應分數的體動分數模型具體為：其中，twseep_score表示體動入睡候選時間點的入睡分數，before_sum表示體動入睡候選時間點前一段時間內的體動次數和，after_sum表示體動入睡候選時間點后一段時間內體動次數和； 用于計算各蘇醒候選時間對應分數的體動分數模型具體為：其中，twwake_score表示體動蘇醒候選時間點的蘇醒分數，before_sum表示體動蘇醒候選時間點前一段時間內的體動次數和，after_sum表示體動蘇醒候選時間點后一段時間內體動次數和； 用于計算各入睡候選時間對應分數的呼吸心跳分數模型具體為：其中，bhsleep_score表示呼吸心跳入睡候選時間點的入睡分數，before_mean表示呼吸心跳入睡候選時間點前一段時間內呼吸心跳的次數均值；after_mean表示呼吸心跳候選入睡時間點后一段時間內呼吸或心跳的次數均值；mean表示呼吸心跳全睡眠過程中的均值，k1、k2是斜率可調參數，α1、α2為偏移量可調參數；=before_mean-after_mean；=before_mean-mean；用于計算各蘇醒候選時間對應分數的呼吸心跳分數模型具體為：將各個子特征對應的特征權重帶入分數-候選時間序列表，并計算獲得目標預測序列表，目標預測序列表包含多個最終目標候選時間點和多個總分數值；每個最終目標候選時間點均與一個總分數值對應；所述總分數值基于分數-候選時間序列表中的各個子特征對應的分數值和子特征所對應的特征權重而確定； 選取目標預測序列表中總分數值最大的最終目標候選時間點作為最終目標睡眠時間點。

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