La détection de la respiration est souvent utilisée pour analyser l'état physiologique du corps humain, la qualité du sommeil et d'autres applications. La détection respiratoire traditionnelle doit utiliser des dispositifs de contact, mais ils sont susceptibles de gêner le testeur et se délogent facilement en raison des mouvements du corps, ce qui entraîne des désagréments d'utilisation. La détection sans contact via des capteurs d'image peut éviter ces problèmes. Dans cet article, nous présenterons pour vous une solution de détection respiratoire comme référence pour le développement de produits associés.
La détection sans contact améliore les performances
La respiration est un signal physiologique important pour les êtres humains, et en détectant le processus respiratoire du sujet, l'état de santé du sujet peut être reflété. Grâce à l'analyse de l'algorithme, la condition physique et la qualité du sommeil du sujet peuvent être analysées, et il peut également être appliqué à la détection de l'état mental du conducteur, au diagnostic d'un arrêt respiratoire ou à la détection de l'état de sommeil des personnes âgées et des nourrissons. afin que l'arrêt respiratoire puisse être détecté le plus tôt possible pour éviter les accidents. L'appareil de détection respiratoire traditionnel doit être utilisé pour détecter l'état mental de conduite, diagnostiquer un arrêt respiratoire ou détecter l'état de sommeil des personnes âgées et des nourrissons.
Les dispositifs de détection de respiration traditionnels doivent être fixés au corps du sujet, ce qui provoquera une gêne chez le sujet, et est également susceptible de tomber en raison du retournement du sujet et de mouvements corporels trop importants, entraînant un échec de détection. Le nouveau dispositif de détection de la respiration utilise un capteur d'image pour capturer l'image du sujet, qui est ensuite comparée et analysée par des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) pour détecter l'état respiratoire du sujet, évitant ainsi l'inconvénient des dispositifs de contact.
Détection de la fréquence respiratoire via un algorithme d'IA
La solution de détection de respiration présentée dans cet article utilise la dernière technologie d'amplification vidéo AI, qui peut amplifier les micro-mouvements du corps humain, par exemple, la poitrine et l'abdomen monteront et descendront à cause de la respiration, de sorte que le rythme respiratoire puisse être calculé. La solution coopère avec un institut de recherche tiers à Hong Kong, utilise les bibliothèques OpenCV et TensorFlow Lite pour les algorithmes d'IA et est associée à des produits de différents fournisseurs, notamment la plate-forme de caméra de NXP, le module Wi-Fi d'ON Semiconductor et le Wi-Fi de Murata. module, pour former une solution complète de détection de respiration.
La solution utilise les bibliothèques OpenCV et TensorFlow Lite pour les algorithmes d'IA et est associée à des produits de divers fournisseurs, notamment la plateforme d'IA de NXP, la caméra d'ON Semiconductor et le module Wi-Fi de Murata, pour former une solution complète de détection de respiration.
Cette solution de détection de respiration utilisera la caméra pour capturer le sujet et effectuer un traitement d'image avec zoom de mouvement, qui peut déterminer les caractéristiques du rythme respiratoire, elle zoomera sur les micro-mouvements de haut en bas de la poitrine, et en même temps, elle définira l'état de la scène, et lorsqu'il y a une scène instable, il cessera de détecter jusqu'à ce que l'image se stabilise et qu'il n'y ait aucune interférence de l'arrière-plan ou que le corps humain soit stable, et il peut ajuster le seuil pour garantir qu'il est stable, et peut être ajusté. Le paramètre de seuil peut être ajusté pour correspondre à différents environnements d'application.
Cet article présente une solution sophistiquée de détection de la respiration tirant parti de la technologie avancée de grossissement vidéo IA pour améliorer les mouvements subtils associés à la respiration, tels que la montée et la descente de la poitrine et de l'abdomen. Développée en collaboration avec un institut de recherche tiers à Hong Kong, la solution utilise les bibliothèques OpenCV et TensorFlow Lite pour ses algorithmes d'IA. Il intègre des composants de plusieurs fournisseurs pour créer un système complet, comprenant la plateforme d'IA de NXP, la caméra d'ON Semiconductor et le module Wi-Fi de Murata.
Le système capture des images à l’aide d’une caméra et les traite avec des techniques de traitement d’images avec zoom de mouvement. Cette méthode se concentre sur les micro-mouvements de la poitrine pour analyser les rythmes respiratoires. La solution surveille également la stabilité de la scène ; il cesse la détection en présence de « scènes instables » jusqu'à ce que l'image et l'arrière-plan se stabilisent, évitant ainsi les interférences. De plus, il comporte des paramètres de seuil réglables pour s'adapter à divers environnements d'application, garantissant ainsi une détection fiable et précise.
Cette solution de détection de la respiration est construite sur la plate-forme informatique NXP i.MX 8M Mini, dotée d'un processeur ARM Cortex-A53 quadricœur, d'un Cortex-M4 et d'un GPU. Il prend en charge les moteurs d'IA tels que TensorFlow Lite et OpenCV. Le système utilise une carte fille de caméra RVB intégrée à la suite d'outils de développement i.MX pour la capture d'images. Un algorithme d’image IA traite ces signaux pour mesurer la fréquence respiratoire. Les résultats peuvent être affichés sur un écran compatible HDMI ou transmis sans fil via WiFi vers le cloud pour être stockés et récupérés ultérieurement.
Conclusion
Les défauts des dispositifs traditionnels de détection de la respiration par contact peuvent être améliorés grâce à la technologie de détection d’images sans contact. Combinée aux algorithmes d’IA, la précision de la détection peut être considérablement améliorée et il s’agit actuellement de l’une des meilleures technologies de détection de la respiration. Ce document fournit une conception de référence matérielle et logicielle complète pour les applications de détection respiratoire, qui peut être utilisée comme référence par les développeurs de produits associés afin d'accélérer le développement de produits et de les commercialiser le plus rapidement possible.
