Wykrywanie oddechu jest często używane do analizy stanu fizjologicznego ludzkiego ciała, jakości snu oraz innych zastosowań. Tradycyjne wykrywanie oddechu musi korzystać z urządzeń kontaktowych, które jednak mogą powodować dyskomfort u testowanej osoby i łatwo się przesuwają z powodu ruchu ciała, co utrudnia ich użycie. Wykrywanie bezkontaktowe za pomocą czujników obrazowych może uniknąć tych problemów. W tym artykule przedstawimy rozwiązanie do wykrywania oddechu jako odniesienie do rozwoju powiązanych produktów.
Wykrywanie bezdotykowe zwiększa wydajność
Oddychanie jest ważnym sygnałem fizjologicznym dla ludzi, a poprzez wykrywanie procesu oddechowego badanego można odzwierciedlić stan zdrowia badanego. Dzięki analizie algorytmu można analizować kondycję fizyczną i jakość snu badanego, a także stosować to do wykrywania stanu psychicznego kierowcy, diagnozowania zatrzymania oddechu lub wykrywania stanu snu osób starszych i niemowląt, tak aby zatrzymanie oddechu mogło być wykryte jak najwcześniej, aby uniknąć wypadków. Tradycyjne urządzenie do wykrywania oddechu musi być używane do wykrywania stanu psychicznego podczas jazdy, diagnozowania zatrzymania oddechu lub wykrywania stanu snu osób starszych i niemowląt.
Tradycyjne urządzenia do wykrywania oddechu muszą być przymocowane do ciała osoby badanej, co powoduje dyskomfort u tej osoby, a także łatwo się odklejają z powodu przewracania się i nadmiernego ruchu ciała, co skutkuje niepowodzeniem wykrywania. Nowe urządzenie do wykrywania oddechu wykorzystuje czujnik obrazu do przechwytywania obrazu osoby badanej, który następnie jest porównywany i analizowany przez algorytmy sztucznej inteligencji (AI) w celu wykrycia stanu oddechu osoby, unikając wad urządzeń kontaktowych.
Wykrywanie częstości oddechów za pomocą algorytmu AI
Wprowadzone w tym artykule rozwiązanie do wykrywania oddechu wykorzystuje najnowszą technologię wzmacniania wideo AI, która może wzmacniać mikroruchy ludzkiego ciała, na przykład klatka piersiowa i brzuch unoszą się i opadają w wyniku oddychania, co pozwala na obliczenie częstości oddechu. Rozwiązanie współpracuje z zewnętrznym instytutem badawczym w Hongkongu, korzysta z bibliotek OpenCV i TensorFlow Lite do algorytmów AI oraz jest połączone z produktami różnych dostawców, w tym platformą kamerową NXP, modułem Wi-Fi ON Semiconductor oraz modułem Wi-Fi Murata, tworząc kompletne rozwiązanie do wykrywania oddechu.
Rozwiązanie wykorzystuje biblioteki OpenCV i TensorFlow Lite do algorytmów AI oraz jest połączone z produktami różnych dostawców, w tym platformą AI firmy NXP, kamerą ON Semiconductor oraz modułem Wi-Fi firmy Murata, tworząc kompletne rozwiązanie do wykrywania oddechu.
To rozwiązanie do wykrywania oddechu będzie używać kamery do rejestrowania obiektu i wykonywania przetwarzania obrazu z zoomem ruchu, które może określić cechy rytmu oddechowego, powiększy mikro-ruchy klatki piersiowej w górę i w dół, a jednocześnie zdefiniuje stan sceny, a gdy scena jest niestabilna, wykrywanie zostanie zatrzymane do momentu ustabilizowania obrazu i braku zakłóceń ze strony tła lub stabilności ciała ludzkiego. Można dostosować próg, aby zapewnić stabilność, a parametr progu może być regulowany, aby odpowiadać różnym środowiskom aplikacyjnym.
Niniejszy artykuł przedstawia zaawansowane rozwiązanie do wykrywania oddechu, wykorzystujące nowoczesną technologię powiększania wideo AI w celu uwydatnienia subtelnych ruchów związanych z oddychaniem, takich jak unoszenie i opadanie klatki piersiowej oraz brzucha. Opracowane we współpracy z zewnętrznym instytutem badawczym w Hongkongu, rozwiązanie wykorzystuje biblioteki OpenCV i TensorFlow Lite do swoich algorytmów AI. Integruje komponenty od wielu dostawców, tworząc kompleksowy system, w tym platformę AI firmy NXP, kamerę ON Semiconductor oraz moduł Wi-Fi firmy Murata.
System przechwytuje obrazy za pomocą kamery i przetwarza je technikami przetwarzania obrazu z zoomem ruchu. Metoda ta koncentruje się na mikroruchach klatki piersiowej w celu analizy rytmów oddechowych. Rozwiązanie monitoruje również stabilność sceny; przerywa wykrywanie w obecności "niestabilnych scen" aż do ustabilizowania się obrazu i tła, unikając zakłóceń. Dodatkowo posiada regulowane parametry progowe, aby dostosować się do różnych środowisk aplikacyjnych, zapewniając niezawodne i dokładne wykrywanie.
To rozwiązanie do wykrywania oddechu jest oparte na platformie obliczeniowej NXP i.MX 8M Mini, wyposażonej w czterordzeniowy procesor ARM Cortex-A53, Cortex-M4 oraz GPU. Obsługuje silniki AI takie jak TensorFlow Lite i OpenCV. System wykorzystuje moduł kamery RGB zintegrowany z zestawem narzędzi deweloperskich i.MX do przechwytywania obrazów. Algorytm AI przetwarza te sygnały, aby zmierzyć częstość oddechu. Wyniki mogą być wyświetlane na ekranie zgodnym z HDMI lub przesyłane bezprzewodowo przez WiFi do chmury w celu przechowywania i późniejszego odczytu.
Wniosek
Wady tradycyjnych urządzeń do wykrywania oddechu kontaktowego można poprawić za pomocą bezkontaktowej technologii wykrywania obrazu. W połączeniu z algorytmami AI, dokładność wykrywania może zostać znacznie zwiększona, co czyni ją jedną z najlepszych obecnie dostępnych technologii wykrywania oddechu. Niniejszy artykuł przedstawia kompletny projekt referencyjny sprzętu i oprogramowania do zastosowań w wykrywaniu oddechu, który może służyć jako odniesienie dla deweloperów produktów związanych z tą dziedziną, aby przyspieszyć rozwój produktów i jak najszybciej wprowadzić je na rynek.
