Detekce dechu se často používá k analýze fyziologického stavu lidského těla, kvality spánku a dalších aplikací. Tradiční detekce dechu musí používat kontaktní zařízení, ale ta často způsobují nepohodlí testovanému a jsou snadno posunuta kvůli pohybu těla, což způsobuje nepříjemnosti při používání. Bezkontaktní detekce pomocí obrazových senzorů může těmto problémům předejít. V tomto článku vám představíme řešení detekce dechu jako referenci pro vývoj souvisejících produktů.
Bezkontaktní detekce zlepšuje výkon
Dýchání je důležitý fyziologický signál pro lidské bytosti a detekcí dýchacího procesu subjektu lze odrazit zdravotní stav subjektu. S analýzou algoritmu lze analyzovat fyzickou kondici a kvalitu spánku subjektu, a může být také aplikováno na detekci duševního stavu řidiče, diagnostiku zástavy dýchání nebo detekci spánkového stavu starších osob a kojenců, aby mohla být zástava dýchání detekována co nejdříve a předešlo se tak nehodám. Tradiční zařízení pro detekci dýchání musí být použito k detekci duševního stavu při řízení, diagnostice zástavy dýchání nebo detekci spánkového stavu starších osob a kojenců.
Tradiční zařízení pro detekci dýchání musí být připevněna na tělo subjektu, což způsobuje subjektu nepohodlí, a také jsou náchylná k odpadnutí kvůli převracení subjektu a příliš velkému pohybu těla, což vede k selhání detekce. Nové zařízení pro detekci dýchání používá obrazový senzor k zachycení obrazu subjektu, který je následně porovnáván a analyzován algoritmy umělé inteligence (AI) k detekci stavu dýchání subjektu, čímž se vyhýbá nevýhodám kontaktních zařízení.
Detekce dechové frekvence pomocí AI algoritmu
Řešení detekce dýchání představené v tomto článku využívá nejnovější technologii AI video zesílení, která dokáže zesílit mikropohyby lidského těla, například hrudník a břicho se při dýchání zvedají a klesají, což umožňuje vypočítat dechovou frekvenci. Řešení spolupracuje s třetí stranou výzkumného institutu v Hongkongu, používá knihovny OpenCV a TensorFlow Lite pro AI algoritmy a je spárováno s produkty od různých dodavatelů, včetně kamerové platformy NXP, Wi-Fi modulu ON Semiconductor a Wi-Fi modulu Murata, aby vytvořilo kompletní řešení detekce dýchání.
Řešení využívá knihovny OpenCV a TensorFlow Lite pro algoritmy umělé inteligence a je spárováno s produkty od různých dodavatelů, včetně AI platformy NXP, kamery ON Semiconductor a Wi-Fi modulu Murata, aby vytvořilo kompletní řešení pro detekci dechu.
Toto řešení detekce dýchání bude používat kameru k zachycení subjektu a provádět zpracování obrazu pomocí pohybového zoomu, které může určit charakteristiky dýchacího rytmu, přiblíží mikro-pohyby hrudníku nahoru a dolů, a zároveň definuje stav scény. Když je scéna nestabilní, detekce se zastaví, dokud se obraz nestabilizuje a nedojde k žádnému rušení z pozadí nebo dokud je lidské tělo stabilní. Může upravit práh, aby zajistil stabilitu, a práhový parametr lze upravit tak, aby odpovídal různým aplikačním prostředím.
Tento dokument představuje sofistikované řešení detekce dýchání využívající pokročilou technologii zvětšování videa pomocí AI ke zvýraznění jemných pohybů spojených s dýcháním, jako je zvedání a klesání hrudníku a břicha. Řešení vyvinuté ve spolupráci s třetí stranou výzkumného institutu v Hongkongu využívá knihovny OpenCV a TensorFlow Lite pro své AI algoritmy. Integruje komponenty od několika dodavatelů k vytvoření komplexního systému, včetně AI platformy NXP, kamery ON Semiconductor a Wi-Fi modulu Murata.
Systém zachycuje snímky pomocí kamery a zpracovává je technikami zpracování obrazu s pohybovým zoomem. Tato metoda se zaměřuje na mikropohyby hrudníku pro analýzu dechových rytmů. Řešení také monitoruje stabilitu scény; detekce se zastaví v přítomnosti „nestabilních scén“, dokud se obraz a pozadí neustálí, aby se zabránilo rušení. Navíc obsahuje nastavitelné prahové parametry pro přizpůsobení různým aplikačním prostředím, což zajišťuje spolehlivou a přesnou detekci.
Toto řešení pro detekci dýchání je postaveno na výpočetní platformě NXP i.MX 8M Mini, která obsahuje čtyřjádrový procesor ARM Cortex-A53, Cortex-M4 a GPU. Podporuje AI enginy jako TensorFlow Lite a OpenCV. Systém využívá RGB kamerovou dceřinou desku integrovanou do vývojového nástroje i.MX pro zachycení obrazu. AI obrazový algoritmus zpracovává tyto signály k měření dechové frekvence. Výsledky mohou být zobrazeny na obrazovce kompatibilní s HDMI nebo bezdrátově přenášeny přes WiFi do cloudu pro uložení a pozdější vyhledání.
Závěr
Nedostatky tradičních zařízení pro detekci dýchání na bázi kontaktu lze zlepšit pomocí bezkontaktní technologie detekce obrazu. V kombinaci s AI algoritmy může být přesnost detekce výrazně zvýšena, a jedná se o jednu z nejlepších technologií detekce dýchání v současnosti. Tento článek poskytuje kompletní hardwarový a softwarový referenční návrh pro aplikace detekce dechu, který může sloužit jako reference pro vývojáře souvisejících produktů k urychlení vývoje produktů a co nejrychlejšímu uvedení produktů na trh.
