仪器仪表学报

作者：刘今越，刘浩，贾晓辉，郭士杰

单位：刘今越,1?河北工业大学机械工程学院天津300130；2?省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300132； 3 河北省机器人感知与人机融合重点实验室天津300132,,刘浩,1?河北工业大学机械工程学院天津300130；2?省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300132； 3 河北省机器人感知与人机融合重点实验室天津300132,,贾晓辉,1?河北工业大学机械工程学院天津300130；2?省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300132； 3 河北省机器人感知与人机融合重点实验室天津300132,,郭士杰,1?河北工业大学机械工程学院天津300130；2?省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300132； 3 河北省机器人感知与人机融合重点实验室天津300132,

关键词：计算机视觉;非接触式测量;呼吸率;光流法;呼吸区域提取

基金：国家重点研发计划（2017YFB1301002，2016YFE0128700）、河北省自然科学基金（E2017202270）项目资助

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EmblaN7000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。

来源：2019年第2期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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