Die Atemerkennung wird häufig zur Analyse des physiologischen Zustands des menschlichen Körpers, der Schlafqualität und für andere Zwecke eingesetzt. Bei der herkömmlichen Atemerkennung müssen Kontaktgeräte zum Einsatz kommen, diese verursachen jedoch häufig Unbehagen für den Tester und lösen sich aufgrund von Körperbewegungen leicht, was zu Unannehmlichkeiten bei der Verwendung führt. Durch die berührungslose Erkennung durch Bildsensoren können diese Probleme vermieden werden. In diesem Artikel stellen wir Ihnen eine Atemerkennungslösung als Referenz für die entsprechende Produktentwicklung vor.
Berührungslose Erkennung steigert die Leistung
Die Atmung ist ein wichtiges physiologisches Signal für den Menschen, und durch die Erkennung des Atmungsprozesses des Subjekts kann der Gesundheitszustand des Subjekts widergespiegelt werden. Mit der Analyse des Algorithmus können die körperliche Verfassung und die Schlafqualität des Probanden analysiert werden, und er kann auch zur Erkennung des Geisteszustands des Fahrers, zur Diagnose eines Atemstillstands oder zur Erkennung des Schlafstatus älterer Menschen und Kleinkinder eingesetzt werden. Damit ein Atemstillstand so früh wie möglich erkannt werden kann, um Unfälle zu vermeiden. Das herkömmliche Atemerkennungsgerät muss verwendet werden, um den mentalen Zustand des Fahrens zu erkennen, einen Atemstillstand zu diagnostizieren oder den Schlafzustand älterer Menschen und Kleinkinder zu erkennen.
Herkömmliche Atemerkennungsgeräte müssen am Körper des Probanden befestigt werden, was für den Probanden Unbehagen verursacht und außerdem dazu neigt, herunterzufallen, wenn der Proband sich umdreht und sich zu stark bewegt, was zu einem Erkennungsfehler führt. Das neue Atmungserkennungsgerät verwendet einen Bildsensor, um das Bild des Probanden zu erfassen, das dann von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) verglichen und analysiert wird, um den Atmungsstatus des Probanden zu erkennen und so die Nachteile von Kontaktgeräten zu vermeiden.
Atemfrequenzerkennung über KI-Algorithmus
Die in diesem Artikel vorgestellte Atemerkennungslösung nutzt die neueste KI-Videoverstärkungstechnologie, die die Mikrobewegungen des menschlichen Körpers verstärken kann. Beispielsweise heben und senken sich Brust und Bauch aufgrund der Atmung, sodass die Atemfrequenz angepasst werden kann berechnet. Die Lösung arbeitet mit einem externen Forschungsinstitut in Hongkong zusammen, nutzt OpenCV- und TensorFlow Lite-Bibliotheken für KI-Algorithmen und ist mit Produkten verschiedener Anbieter gekoppelt, darunter der Kameraplattform von NXP, dem Wi-Fi-Modul von ON Semiconductor und dem Wi-Fi von Murata Modul, um eine vollständige Atemerkennungslösung zu bilden.
Die Lösung nutzt OpenCV- und TensorFlow Lite-Bibliotheken für die KI-Algorithmen und wird mit Produkten verschiedener Anbieter, darunter der KI-Plattform von NXP, der Kamera von ON Semiconductor und dem Wi-Fi-Modul von Murata, kombiniert, um eine vollständige Atemerkennungslösung zu bilden.
Diese Atmungserkennungslösung verwendet die Kamera, um das Motiv zu erfassen und eine Bewegungszoom-Bildverarbeitung durchzuführen, die die Eigenschaften des Atemrhythmus bestimmen kann. Sie zoomt auf die Brust nach oben und unten und bewegt sie gleichzeitig in Mikrobewegungen definiert den Szenenstatus, und wenn eine instabile Szene vorliegt, stoppt die Erkennung, bis sich das Bild stabilisiert und keine Störungen durch den Hintergrund vorliegen oder der menschliche Körper stabil ist, und es kann den Schwellenwert anpassen, um sicherzustellen, dass es stabil ist. und kann angepasst werden. Der Schwellenwertparameter kann angepasst werden, um verschiedenen Anwendungsumgebungen zu entsprechen.
In diesem Artikel wird eine hochentwickelte Atemerkennungslösung vorgestellt, die fortschrittliche KI-Videovergrößerungstechnologie nutzt, um die subtilen Bewegungen im Zusammenhang mit der Atmung, wie das Heben und Senken von Brust und Bauch, zu verstärken. Die Lösung wurde in Zusammenarbeit mit einem externen Forschungsinstitut in Hongkong entwickelt und nutzt die Bibliotheken OpenCV und TensorFlow Lite für ihre KI-Algorithmen. Es integriert Komponenten von mehreren Anbietern, um ein umfassendes System zu schaffen, einschließlich der KI-Plattform von NXP, der Kamera von ON Semiconductor und dem Wi-Fi-Modul von Murata.
Das System erfasst Bilder mit einer Kamera und verarbeitet sie mit Motion-Zoom-Bildverarbeitungstechniken. Diese Methode konzentriert sich auf die Mikrobewegungen der Brust, um den Atemrhythmus zu analysieren. Die Lösung überwacht auch die Stabilität der Szene; Bei „instabilen Szenen“ wird die Erkennung eingestellt, bis sich Bild und Hintergrund stabilisieren, wodurch Störungen vermieden werden. Darüber hinaus verfügt es über einstellbare Schwellenwertparameter zur Anpassung an verschiedene Anwendungsumgebungen und gewährleistet so eine zuverlässige und genaue Erkennung.
Diese Atemerkennungslösung basiert auf der NXP i.MX 8M Mini-Computerplattform und verfügt über einen Quad-Core-ARM-Cortex-A53-Prozessor, einen Cortex-M4 und eine GPU. Es unterstützt KI-Engines wie TensorFlow Lite und OpenCV. Das System nutzt zur Bilderfassung eine RGB-Kameratochterplatine, die in die i.MX-Entwicklungstool-Suite integriert ist. Ein KI-Bildalgorithmus verarbeitet diese Signale, um die Atemfrequenz zu messen. Die Ergebnisse können entweder auf einem HDMI-kompatiblen Bildschirm angezeigt oder drahtlos über WLAN in die Cloud übertragen werden, wo sie gespeichert und später abgerufen werden können.
Abschluss
Die Mängel herkömmlicher Geräte zur Kontaktatmungserkennung können durch berührungslose Bilderkennungstechnologie verbessert werden. In Kombination mit KI-Algorithmen kann die Genauigkeit der Erkennung erheblich verbessert werden und es handelt sich derzeit um eine der besten Technologien zur Atmungserkennung. Dieses Dokument stellt ein vollständiges Hardware- und Software-Referenzdesign für Atemerkennungsanwendungen bereit, das als Referenz für entsprechende Produktentwickler verwendet werden kann, um die Produktentwicklung zu beschleunigen und Produkte so schnell wie möglich auf den Markt zu bringen.
