间呼吸跟踪监测，例如睡眠过程中的呼吸监测，若采用接触式检测设备则会影响到人员睡眠，而各种连线也会带来睡眠不适。本文采用基于Kinect［2，3］的非接触式呼吸检测系统对呼吸频率和状态进行检测。该系统利用Kinect深度传感器获取被检测人员的深度图像帧，并对该深度图像帧进行预均衡，去除图像帧的噪点，并在此基础上进行相应的数字信号处理，挖掘深度图像帧的变化规律检测装置设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机滚弧机多少钱，从而获取人体的呼吸率和呼吸状态，实现快捷方便的非接触式实时呼吸检测。1系统总体设计系统组成如图1所示。图1基于Kinect的呼吸检测系统组成图该系统由一台服务器和一台Kinect组成。Kinect利用其配备的深度传感器对被测人员身体状态进行采集，进而利用呼吸检测算法进行呼吸状态和呼吸率的提取，并将检测后的结果存入服务器搭载的SQL数据库［4］，形成身体状态数据库，便于后续分析。此外，应用软件主体选择测系统图3算法流程图图4滤波前与滤波后的曲线图表1被测人员呼吸检测结果学生编号吻合度/%学生编号吻合度/%1这段距离的深度值信息，但随着距离增加，测量精度不断降低。本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com  图5给出了被测人员在不同呼吸频率和深度下，检测到的呼吸变化率，可以非常清楚地看到，当人体呼吸急促时，波形频率增大;而当人体进行深度呼吸时，其波形的幅表2不同测试距离下呼吸率误差结果测量距离/m值具有较大的变化;当呼吸舒缓的时候，波形和幅值都趋于平缓。因此，该检测算法可以准确地记录人体呼吸变化状态，为长时间持续检测人体生理情况提供了有力手段。图5呼吸状态变化波形5结束语利用Kinect深度传感器对人体的呼吸状态进行采集，并获得人体呼吸过程中的深度信息，通过对一定时间内的深度图像帧进行处理，可以检测到被测人员的呼吸状态，从而获得呼吸率以及呼吸状态等参数，从而在保证检测精度的情况下避免了采用接触式呼吸检测装置所带来的不便。同时，由于本系统采用非接触式方法进行呼吸状态的检测，因此可以很好地应用到老人或病人的睡眠检测，实时把握被测人员的呼吸状态，为老人和病人的看护提供了一种全新方式实现动态环境下血氧饱和度的实时连续检测,研制了一种基于透射式检测原理的血氧饱和度监测装置。采用透射式光频转换器采集人体光电容积脉搏波,低功耗处理芯片MSP430为主控芯片,获取的脉搏波信号经过程序处理之后,通过蓝牙模块无线发送到终端设备。在动态环境下脉搏波信号存在多种干扰,利用了脉搏波信号的上下包络线信息,采用邻值代替法去除奇异点,低通滤波去除高频干扰,形态学滤波去除基线漂移和运动伪差干扰。该装置具有成本低、功耗低、易操作等特点,实验结果表明:所得到的血氧饱和度具有较好精度,能够动态实时地监测。 检测装置设计-电动折弯机数控滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机滚弧机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动滚圆机采集网络整理 http://www.gunyuanji.com