[发明专利]一种基于红外热像仪的非接触式呼吸率检测方法

说明书

本发明涉及非接触式呼吸率测量技术领域，特别涉及一种基于红外热像仪的非接触式呼吸率检测方法，包括：(1)采集人脸至少包含鼻子区域的红外图像序列作为训练集；(2)标记训练集中人脸红外图像中的鼻孔区域，记作ROI；(3)将标记得到的参数用深度学习YOLO V3方法进行模型训练；(4)采集待测量的人脸红外图像序列作为测量集，用训练得到的模型检测测量集中的每一帧图像，输出定位的ROI坐标，计算每一帧图像定位ROI区域的温度平均值，得到温度随时间变化的曲线；(5)使用低通滤波器对曲线进行滤波；(6)计算得到呼吸率；本发明使用红外热像仪作为测量设备，能够直接获取温度数值，并且具有相当高的精度，大大提高了测量的准确性。

技术领域

本发明涉及非接触式呼吸率测量技术领域，特别涉及一种基于红外热像仪的非接触式呼吸率检测方法。

背景技术

在人体的各项生理指标中，呼吸率作为评价呼吸疾病的基本指标之一，是判断呼吸功能障碍的重要指标。医学上，有些疾病会引起呼吸障碍，这些疾病就可以通过呼吸频率异常检测出来。RR(Respiration Rate)值与哮喘、呼吸暂停、呼吸碱中毒等病症紧密关联，该值也可用于预测肺炎或下呼吸道感染，RR值大于27bpm还是心脏骤停的重要预测因子。

目前来说，呼吸率的检测手段主要还是接触式测量方法，例如使用温度传感器进行呼吸率测量，将热敏电阻放置在人体的鼻腔内，利用呼吸时引起的温度变化来测量呼吸率；也有使用可穿戴设备对新生儿的呼吸率进行检测的方法；光体积描述技术(PPG)是通过近红外辐射的吸收或者散射来测量呼吸率的，这种设备需要夹在检测者的耳垂、拇指上。这些接触式测量手段都无法避免这样一个问题，那就是会对被检测者带来不适，甚至造成皮肤的伤害，这一点在对新生儿的检测上尤为突出。

为了克服接触式测量的缺点，许多研究人员开始研究非接触式测量方法来进行呼吸率的测量。目前，非接触式呼吸率测量方法主要有以下几种：第一种是使用雷达生命体征监测(RVSM)，这是一种基于多普勒现象监测呼吸引起的胸部运动的方法，这种方法的缺点是运动伪影会破坏呼吸信号，需要使用专门的频率滤波器来分离它们；第二种是基于Kinect摄像头提取深度特征来实现呼吸率测量，使用Microsoft Kinect V2深度传感器获取人体胸腔区域的深度图像，由于呼吸会引起胸腔周期性地起伏，因此深度数据的变化周期代表了呼吸的周期，从而实现呼吸率的测量；第三种是使用红外热像仪监测由呼吸引起的鼻孔区域温度变化，温度的周期性变化就代表了呼吸信号，可以实现呼吸率的测量。IRT(Infrared Thermography)是一种非破坏性、非侵入性、最重要的是非接触性的方法，它还具有可以在完全黑暗的环境下工作的额外优势。

Ramya Murthy和Ioannis Pavlidis提出一种使用红外热像仪测量呼吸率的方法。该方法首先设计了GUI(图形用户界面)，利用GUI手动选择鼻腔区域，并且提供了移动ROI的功能。由于呼吸信号热特征不强，因此采用Otsu自适应阈值化、差分红外热像技术来增强呼吸热特征。之后采用基于多正态分布的统计方法、矩量法和Jeffrey散度测度法进行呼吸信号的处理，实现了呼吸率的测量。但是该方法在ROI跟踪上有着局限，需要手动选择ROI，不利于呼吸率的自动测量。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于红外热像仪的非接触式呼吸率检测方法，该方法可以稳定可靠的实现呼吸率的非接触式测量。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于红外热像仪的非接触式呼吸率检测方法，所述方法包括以下步骤：

(1)使用红外热像仪采集人脸至少包含鼻子区域的红外图像序列，该红外图像序列作为训练集；

(2)标记训练集中人脸红外图像中的鼻孔区域，将此区域设置为感兴趣区域，具体是Region of Interest，记作ROI；

(3)将标记得到的参数用深度学习YOLO V3方法进行模型的训练；