La detección de la respiración se utiliza a menudo para analizar el estado fisiológico del cuerpo humano, la calidad del sueño y otras aplicaciones. La detección de aliento tradicional debe utilizar dispositivos de contacto, pero son propensos a causar molestias al evaluador y se desprenden fácilmente debido al movimiento del cuerpo, lo que genera inconvenientes en su uso. La detección sin contacto mediante sensores de imagen puede evitar estos problemas. En este artículo, le presentaremos una solución de detección de respiración como referencia para el desarrollo de productos relacionados.
La detección sin contacto mejora el rendimiento
La respiración es una señal fisiológica importante para los seres humanos y, al detectar el proceso respiratorio del sujeto, se puede reflejar el estado de salud del sujeto. Con el análisis del algoritmo se puede analizar la condición física y la calidad del sueño del sujeto, pudiendo también aplicarse para detectar el estado mental del conductor, diagnosticar un paro respiratorio o detectar el estado del sueño de personas mayores y bebés. para que se pueda detectar el paro respiratorio lo antes posible para evitar accidentes. El dispositivo de detección respiratoria tradicional debe utilizarse para detectar el estado mental al conducir, diagnosticar un paro respiratorio o detectar el estado de sueño de ancianos y bebés.
Los dispositivos de detección de respiración tradicionales deben estar conectados al cuerpo del sujeto, lo que le causará incomodidad y también es propenso a caerse debido a que el sujeto se da vuelta y se mueve demasiado el cuerpo, lo que resulta en una falla de detección. El nuevo dispositivo de detección de respiración utiliza un sensor de imagen para capturar la imagen del sujeto, que luego se compara y analiza mediante algoritmos de inteligencia artificial (IA) para detectar el estado de respiración del sujeto, evitando la desventaja de los dispositivos de contacto.
Detección de frecuencia respiratoria mediante algoritmo de IA
La solución de detección de respiración presentada en este documento utiliza la última tecnología de amplificación de video de IA, que puede amplificar los micromovimientos del cuerpo humano; por ejemplo, el pecho y el abdomen subirán y bajarán debido a la respiración, de modo que la frecuencia respiratoria pueda ser calculado. La solución coopera con un instituto de investigación externo en Hong Kong, utiliza bibliotecas OpenCV y TensorFlow Lite para algoritmos de IA y se combina con productos de diferentes proveedores, incluida la plataforma de cámara de NXP, el módulo Wi-Fi de ON Semiconductor y Wi-Fi de Murata. módulo, para formar una solución completa de detección de respiración.
La solución utiliza bibliotecas OpenCV y TensorFlow Lite para los algoritmos de IA y se combina con productos de varios proveedores, incluida la plataforma de IA de NXP, la cámara de ON Semiconductor y el módulo Wi-Fi de Murata, para formar una solución completa de detección de aliento.
Esta solución de detección de respiración utilizará la cámara para capturar al sujeto y realizar un procesamiento de imágenes con zoom de movimiento, que puede determinar las características del ritmo respiratorio, acercará los micromovimientos hacia arriba y hacia abajo del pecho y, al mismo tiempo, definirá el estado de la escena, y cuando haya una escena inestable, dejará de detectar hasta que la imagen se estabilice y no haya interferencia del fondo o el cuerpo humano esté estable, y puede ajustar el umbral para garantizar que sea estable, y se puede ajustar. El parámetro de umbral se puede ajustar para que corresponda a diferentes entornos de aplicación.
Este artículo presenta una solución sofisticada de detección de respiración que aprovecha la tecnología avanzada de magnificación de video de IA para mejorar los movimientos sutiles asociados con la respiración, como la subida y bajada del pecho y el abdomen. Desarrollada en colaboración con un instituto de investigación externo en Hong Kong, la solución utiliza las bibliotecas OpenCV y TensorFlow Lite para sus algoritmos de IA. Integra componentes de múltiples proveedores para crear un sistema integral, incluida la plataforma de inteligencia artificial de NXP, la cámara de ON Semiconductor y el módulo Wi-Fi de Murata.
El sistema captura imágenes utilizando una cámara y las procesa con técnicas de procesamiento de imágenes con zoom de movimiento. Este método se centra en los micromovimientos del tórax para analizar los ritmos respiratorios. La solución también monitorea la estabilidad de la escena; cesa la detección en presencia de 'escenas inestables' hasta que la imagen y el fondo se estabilizan, evitando interferencias. Además, presenta parámetros de umbral ajustables para adaptarse a diversos entornos de aplicaciones, lo que garantiza una detección confiable y precisa.
Esta solución de detección de respiración se basa en la plataforma informática NXP i.MX 8M Mini, que cuenta con un procesador ARM Cortex-A53 de cuatro núcleos, un Cortex-M4 y una GPU. Es compatible con motores de IA como TensorFlow Lite y OpenCV. El sistema utiliza una placa secundaria de cámara RGB integrada en el conjunto de herramientas de desarrollo i.MX para la captura de imágenes. Un algoritmo de imágenes de IA procesa estas señales para medir la frecuencia respiratoria. Los resultados pueden mostrarse en una pantalla compatible con HDMI o transmitirse de forma inalámbrica a través de WiFi a la nube para su almacenamiento y recuperación posterior.
Conclusión
Las deficiencias de los dispositivos tradicionales de detección de respiración por contacto se pueden mejorar mediante la tecnología de detección de imágenes sin contacto. Combinado con algoritmos de IA, la precisión de la detección se puede mejorar enormemente y es una de las mejores tecnologías de detección de respiración en la actualidad. Este documento proporciona un diseño de referencia completo de hardware y software para aplicaciones de detección de aliento, que puede utilizarse como referencia para que los desarrolladores de productos relacionados aceleren el desarrollo de productos y los lleven al mercado lo antes posible.
