基于视觉的非接触呼吸频率自动检测方法
针对生理健康监测领域的呼吸率检测舒适度及效率问题, 提出了一种基于视觉的非接触式测量方法, 该方法利用普通相机拍摄人体呼吸视频, 并通过欧拉算法将呼吸时的胸腹运动位移加以放大, 考虑人体胸腹区域位置提取准确度对呼吸率检测精度的影响, 提出了基于光流信号提取呼吸区域的方法, 利用光流算法将胸腹运动转化为光流信息并进行编码, 将其显示为彩色图像形式, 从中提取胸腹呼吸区域的像素亮度序列, 从而得到呼吸波形信息, 通过波峰检测获取呼吸率.最后, 实验将本算法自动提取的呼吸信号与Embla N7000多导睡眠仪测量结果相比较, 结果表明, 本算法呼吸率检测平均误差为0.54次/min, 具有较高的准确性.
计算机视觉、非接触式测量、呼吸率、光流法、呼吸区域提取
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TH79;TP391(仪器、仪表)
国家重点研发计划2017YFB1301002, 2016YFE0128700;河北省自然科学基金 E2017202270 项目资助
2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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