一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法，该方法包括：利用摄像机采集视频图像；感兴趣区域(ROI)定位；灰度化处理；利用创新改进的相位运动放大算法对呼吸运动进行相位运动放大处理；提取相位运动放大处理后的呼吸信号；对提取的呼吸信号进行卡尔曼滤波处理；使用SVM分类器对卡尔曼滤波后的呼吸信号波形进行分类；判断是否为低通气呼吸；非低通气时，使用带通滤器和快速傅利叶变换计算呼吸率，本发明专利技术解决了现有技术中接触式检测方法存在的问题，提供了一种超低功耗、基于视觉计算的非接触式监测方法，颠覆了现有技术中常规的相位运动放大方法，提高了非接触式呼吸监测结果及呼吸率计算的准确性，该方法具有较强的可操作性及实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法
本专利技术涉及医疗呼吸监测
，具体涉及一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法。
技术介绍
呼吸是人体非常重要的一项生理活动，人体的频率、强度、节奏等睡眠呼吸信号可以在很大程度上反应身体健康状况，揭示疾病的出现，因此，对人体睡眠呼吸监测具有非常重要的医学意义。呼吸频率的检测方式主要有接触式和非接触式两大类，目前，医用的呼吸监测主要以接触式监测方式为主，医学上对于实验讲求“双盲”，也就是受试者在没有心理干预的条件下完成实验，不要因为心理上的好恶和刺激而产生结果，如果用穿戴或接触式就有可能对实验数据产生影响，而接触式的检测不但会给病人带来不适感与束缚感，影响检测效果，而且对于特殊病人(婴儿、老人)很不方便，对此，非接触式的呼吸监测方法展现出了比较大的优势。非接触式的呼吸监测方法大都采用摄像头对呼吸信号进行视频图像采集，采用一系列的算法对采集的图像进行处理，但当呼吸信号微弱或者呼吸幅度较小时，得不到较好的呼吸信号，最终会导致呼吸监测结果不准确甚至失败的问题。专利技术内容本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法，其特征在于，包括如下过程：/n利用网络摄像机采集视频图像；/n对采集到的视频图像进行感兴趣区域(ROI)定位；/n将定位到的感兴趣区域进行灰度化处理；/n利用改进的相位运动放大算法对呼吸运动进行相位运动放大处理计算，所述改进的相位运动放大算法只对一个尺度的一个方向做空域分解，没有对视频图像中的其余噪声运动进行放大处理，只对呼吸运动进行了放大，根据人在呼吸的时候，纵向的呼吸幅度最大，所述改进的相位运动放大算法为了减小计算时间复杂度，能够满足实时计算的需求，只对纵向的低频进行放大，所述改进的相位运动放大算法根据二维傅利叶变换的特性，频域图的亮度方向与原图...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法，其特征在于，包括如下过程：
利用网络摄像机采集视频图像；
对采集到的视频图像进行感兴趣区域(ROI)定位；
将定位到的感兴趣区域进行灰度化处理；
利用改进的相位运动放大算法对呼吸运动进行相位运动放大处理计算，所述改进的相位运动放大算法只对一个尺度的一个方向做空域分解，没有对视频图像中的其余噪声运动进行放大处理，只对呼吸运动进行了放大，根据人在呼吸的时候，纵向的呼吸幅度最大，所述改进的相位运动放大算法为了减小计算时间复杂度，能够满足实时计算的需求，只对纵向的低频进行放大，所述改进的相位运动放大算法根据二维傅利叶变换的特性，频域图的亮度方向与原图的灰度变换方向有垂直关系，构建了一个低频的滤波器对图像的频域进行滤波；
提取相位运动放大处理后的呼吸信号，对提取的呼吸信号进行卡尔曼滤波处理；
通过卡尔曼滤波后，使用SVM分类器对波形进行分类；
若波形分类的结果判断为低通气,则被归为低通气,若判断为非低通气,则被归为非低通气；
波形分类结果判断为非低通气时,使用带通滤器和快速傅利叶变换计算呼吸率。


2.根据权利要求1所述的一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法，其特征在于，所述采集视频图像的尺寸最小为：360*240像素，采集速率为每秒25～30帧。


3.根据权利要求1所述的一种基于视觉计算的非接触式呼吸监测方法，其特征在于，所述感兴趣区域(ROI)定位根据经...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丹疆，黎平，刘萍，李东，
申请(专利权)人：贵阳像树岭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：贵州;52