[发明专利]一种基于无线识别的呼吸频率检测方法

说明书

本发明涉及一种基于无线识别的呼吸频率检测方法,包括硬件组网，数据预处理，去噪处理及呼吸频率计算等四个步骤。本发明一方面数据通讯系统构建结构简单灵活，通用性及扩展能力强，另一方面数据处理能力强，检测精度高，数据运算量相对较小，从而可有效实现对指定范围呼吸频率精确检测作业的目的，且经过大量测试，有人时，准确率为81.48%，无人时，准确率为86.67%。

技术领域

本发明涉一种基于无线识别的呼吸频率检测方法，属检测及无线通讯技术领域。

背景技术

目前在公共场所人群活动管理、灾后急救、生物养殖、医疗领域及安保领域等活动中，均需要快速实现对人员不能直接到达或长期驻守的空间内进行人体或其他生物检测、监控等活动，针对这一需要，通过生物体呼吸效应进行生物体检测是当前解决这一问题的重要措施，并开发了大量众多的应用技术，如专利申请号为“201610756449X”的“一种呼吸频率检测装置及方法”、专利申请号为“2011103644505”的“一种基于机器视觉的猪的呼吸频率检测方法及装置”、专利申请号为“2014100555109”的“一种基于面积特征算子的猪的呼吸频率检测方法”及专利申请号为“2012101261052”的“一种基于距离域滤波的人体呼吸频率检测方法”，虽然这写技术均可以实现对指定范围内环境中的生物呼吸活动特征进行远程检测识别，但在数据检测识别作业中，数据检测、识别精度相对较低，数据运算处理运算量大、运算效率低下且数据运算精度低，难以有效满足高效、高精度远距离对特定范围内呼吸活动进行检测的需要，尤其是对微弱呼吸作用和在现场复杂地形环境、噪声环境、烟尘环境、温度环境及电磁干扰环境下进行检测作业时的难度及精度均相对较差，无法有效满足使用的需要。

因此针对这一现状，迫切需要开发一种全新的呼吸频率检测方法，以满足实际使用的需要。

发明内容

为了解决现有分类技术上的一些不足，本发明提供一种基于无线识别的呼吸频率检测方法。

为了实现上面提到的效果，提出了一种基于无线识别的呼吸频率检测方法，其包括以下步骤：

一种基于无线识别的呼吸频率检测方法,包括如下步骤：

第一步，硬件组网，首先构建一个基于云计算为基础的检测服务器，并使基于云计算为基础的检测服务器通过无线通讯网络与至少一个操控计算机终端及至少一个呼吸频率检测装置连接，构成一个呼吸服务检测网，并由呼吸频率检测装置对待检测目标的呼吸状态进行持续检测并获得波形数据，然后检测到的波形数据通过无线通讯网络发送至基于云计算为基础的检测服务器；

第二步，数据预处理，在基于云计算为基础的检测服务器接收到第一步发送的波形数据后，对波形数据进行数据运算，从波形数据中提取其中特征明显的5个子载波数据，且每5个子载波构成一个计算单元；

第三步，去噪处理，以第二步计算得到一个计算单元为基础，然后使当前计算单元各子载波结合第一步采集到的波形数据进行降噪处理，并统计降噪后子载波波形数据的最大值方差以及最小值方差，最后根据最大最小值的方差判断当前空间范围内有无呼吸状态存在，当有呼吸状态存在时记录为参数1，无呼吸状态存在时则记录为参数0；

第四步，呼吸频率计算，根据第三步计算单元得到的叠加后子载波数据波形，对波形的波谷值和波峰值进行统计，其中相邻的波峰波谷的时间间隔的平均值记为peaktimeMean，然后即可进行呼吸频率测算，得到呼吸频率计算结果后，将呼吸频率计算结果通过操控计算机终端输出即可。

进一步的，所述的第三步中，在进行将原始波形数据处理成可用于判断以及计算呼吸频率的数据时，其具体数据计算方法包括：低通滤波--中值滤波--方差法和归一化法中的任意一种。

进一步的，所述的低通滤波--中值滤波--方差法具体包括以下步骤：

S1,低通滤波：首先通过4阶Butterworth低通滤波，通带为0-0.7，抽样频率为50Hz，滤波系数为：