非侵入式呼吸状态识别方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种非侵入式呼吸状态识别方法、系统、电子设备及存储介质。所述呼吸状态识别方法包括：获取目标人物的热图像；截取该热图像中目标人物的鼻子区域；将所截取的鼻子区域的热图像转换为灰度图；基于所述灰度图计算出所述鼻子区域的温度；根据所述鼻子区域的温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物的呼吸状态，所述呼吸状态包括吸气强度和呼气强度；以及生成指示所述呼吸状态的量化信号。本发明专利技术不但可以以非侵入的方式区分人体瞬时的吸气和呼气状态，还能为不同强度的呼吸产生量化信号。本发明专利技术在商业、艺术及医疗等方面具有巨大的潜在应用价值。有巨大的潜在应用价值。有巨大的潜在应用价值。

【技术实现步骤摘要】
非侵入式呼吸状态识别方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体涉及一种非侵入式呼吸状态识别方法、系统、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]申请公布号为CN110852220A的中国专利技术专利申请，公开了一种人脸表情的智能识别方法，包括以下步骤：检测到人脸图像，分别获取所述人脸图像的多个面部区域对应的表情分值；根据各个所述面部区域的表情分值对所述人脸表情进行识别。该专利技术专利申请通过分别获取所述人脸图像的多个面部区域对应的表情分值，通过所述多个面部区域对应的表情分值的来识别人脸表情，综合多个面部区域的变形来确定人脸表情，可以提高人脸表情的识别精度。
[0003]但现有技术中尚未见到可具体实施的与非侵入式人体呼吸状态识别相关的技术披露。

技术实现思路

[0004]针对以上技术问题，本专利技术提供一种非侵入式呼吸状态识别方法，可以以非侵入的方式区分人体瞬时的吸气和呼气状态，且为不同强度的呼吸产生量化信号。相应的，本专利技术还提供一种非侵入式呼吸状态识别系统、电子设备以及存储介质。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式呼吸状态识别方法，其特征在于，包括：获取目标人物的热图像；截取该热图像中目标人物的鼻子区域；将所截取的鼻子区域的热图像转换为灰度图；基于所述灰度图计算出所述鼻子区域的温度；根据所述鼻子区域的温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物的呼吸状态，所述呼吸状态包括吸气强度和呼气强度；以及生成指示所述呼吸状态的量化信号。2.根据权利要求1所述的非侵入式呼吸状态识别方法，其特征在于，所述截取该热图像中目标人物的鼻子区域包括：通过已训练的目标检测网络模型确定所述热图像中鼻子的边界框坐标；根据所述鼻子的边界框坐标对该热图像中的鼻子区域进行截取。3.根据权利要求2所述的非侵入式呼吸状态识别方法，其特征在于，包括：获取多个样本热图像；使用图像标注工具对已获取的样本热图像中的鼻子区域进行标注，以得到待训练的图像数据集；以及基于所述待训练的图像数据集对目标检测网络模型进行训练。4.根据权利要求1所述的非侵入式呼吸状态识别方法，其特征在于，所述基于所述灰度图计算出所述鼻子区域的温度包括：以所述灰度图中亮度最低的若干像素所对应的温度的平均值作...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢嘉颖，
申请(专利权)人：卢嘉颖，
类型：发明
国别省市：