基于深度图像的非接触式呼吸检测算法研究
来源：计算机测量与控制杂志2017年第7期北京时间：
作者：陈永康,侯振杰,陈宸,梁久帧,苏海明
摘要：呼吸是人的基本生命活动,监测呼吸可以得知呼吸道和胸廓运动的生理、病理学状态,对某些呼吸系统疾病的诊断有重要的参考价值；提出了一种非接触式呼吸监测方法:对红外视频流中的每帧胸腹部区域数据进行降维,计算所有胸腹部区域数据的方差,将一定时间段内的方差序列进行低通滤波；最后根据方差序列可以获得该段时间内的呼吸频率和呼吸暂停时间；提出的非接触式呼吸检测算法在不影响被监测者正常睡眠活动的情况下,可以准确获取呼吸频率与其他相关参数,为健康监测和相关疾病的诊断提供了数据支持；日常家居场景的实验中,检测到的呼吸次数与实际完全一致,并且与实际胸腹部起伏变化基本同步,较好的保证了结果的准确性。
关键词：呼吸检测;深度图像;非接触
基金资助：国家自然科学基金(61063021);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015027-12)。
