基于视频的人体睡眠状态下心率及呼吸率的检测.pptx
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一种基于心率与呼吸信号的睡眠呼吸障碍检测方法和装置.pdf
本发明公开了一种基于心率和呼吸信号的睡眠呼吸障碍检测方法和装置。其中,该方法包括:在每个睡眠阶段采集检测目标的睡眠生理信号,睡眠生理信号包括心率信号和呼吸信号;对呼吸信号进行预处理得到呼吸轮廓信号;对心率信号进行预处理得到心率周期的均匀时间序列;分别提取呼吸轮廓信号和均匀时间序列的特征信息,并根据预设的训练样本集获取该睡眠生理信号对应的先验知识;根据特征信息和先验知识以及检测目标的目标特征生成特征集合,并通过主成分分析法从特征集合中确定最优特征子集合得到检测样本;将检测样本与样本集训练得到的检测模型进行匹
基于视频处理的呼吸率检测方法研究.docx
基于视频处理的呼吸率检测方法研究基于视频处理的呼吸率检测方法研究摘要:呼吸率是人体健康状况的重要指标之一,对于监测和评估身体状况具有重要意义。本论文基于视频处理技术,探究了一种基于视频的呼吸率检测方法。该方法通过分析视频中的人体运动和变化,提取出呼吸率信息。实验结果表明,该方法在呼吸率检测方面具有较高的准确性和实用性。关键词:呼吸率,视频处理,运动分析,特征提取1.引言呼吸率是人体生理功能的重要参数之一,其可用于监测和评估身体状况。传统的呼吸率检测方法主要基于传感器或设备,存在使用不便、侵入性较强的问题。
基于视频处理的呼吸率检测方法研究的任务书.docx
基于视频处理的呼吸率检测方法研究的任务书任务书一、课题背景随着人们对健康的重视程度不断提高,越来越多的人开始注重自己的身体健康状况。而呼吸是人体正常生理功能的之一,也是身体健康状况的一个重要指标之一。目前,很多医疗设备采集的呼吸率数据都需要通过接触式传感器进行测量,这不仅不太方便,而且往往存在一定的危险性,特别是在重症监护室等场所。因此,基于视频处理的呼吸率检测方法具有重要的研究意义和应用价值。二、研究目的本研究旨在探究一种基于视频处理的呼吸率检测方法,通过分析视频图像中人体的运动特点来推算出呼吸频率等关
基于视频图像的非接触心率检测.docx
基于视频图像的非接触心率检测基于视频图像的非接触心率检测摘要:随着人们对健康关注的不断增加,心率监测变得日益重要。传统的心率监测方法往往需要使用传感器与人体进行物理接触,限制了其适用范围和舒适性。本文旨在探讨基于视频图像的非接触心率检测方法,该方法通过分析人体面部的微小变化来推测人的心率。我们将介绍数据采集过程、信号处理算法以及准确性评估等方面,并提出一种基于深度学习的心率检测模型。1.引言心率是人体生理状况的重要指标之一,对于评估一个人的身体健康状况和应对心血管疾病具有重要意义。传统的心率监测方法包括使