【摘 要】
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为实现高效、准确、安全的非接触式呼吸频率检测,针对3种非接触式呼吸特征采集装置提出相应的呼吸特征提取方法。即基于Kinect的特征提取方法,利用深度传感器获取胸部深度值;
【机 构】
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厦门理工学院电气工程与自动化学院,厦龙工程技术研究院
【基金项目】
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厦门市留学人员科研项目(厦人社[2016]314号-05),龙岩市科技计划项目(2017LY91),福建省科技厅自然科学基金项目(2017J01510)
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为实现高效、准确、安全的非接触式呼吸频率检测,针对3种非接触式呼吸特征采集装置提出相应的呼吸特征提取方法。即基于Kinect的特征提取方法,利用深度传感器获取胸部深度值;基于普通网络摄像头的特征提取方法,利用光流法检测胸部运动;基于热像仪,获取鼻口区域热度变化来测量呼吸频率。将提取的呼吸特征通过快速傅里叶变换转换成呼吸频谱图,实现呼吸频率的检测;然后基于长短期记忆网络技术,增加呼吸异常情况的预判功能。对比实验结果表明:所设计的非接触式呼吸频率检测技术具有便捷性、有效性和安全性,但3种特征提取方法各有其优缺
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