随着生活质量的不断提高，人们越来越重视自己的健康状况，因此对保健产品的需求越来越高，为保健市场提供了巨大的机会，其中呼吸监控应用是老年人照护和婴儿照护的重要功能需求之一，因为这些人群特别需要额外的照护，以监测其健康状况。

<视频详解--AI呼吸检测方案>

非接触式呼吸检测设备适合长时间监视

目前市场上已经有各种不同类型的呼吸检测设备，例如ECG监护仪或可穿戴设备，但是这些类型的设备通常需要连接线材和电极，或设备本身必须接触到人体才能进行测量，这些检测装置可能会对用户造成负担、不适，甚至造成危险，因此并不适合用于长时间监视。

非接触式或非侵入式的呼吸检测设备，正好适用于长期检测呼吸频率，以及适合对新生婴儿进行测量。使用RGB摄像机是呼吸检测的可行解决方案之一，因为RGB摄像机价格低廉且普遍可用，而且与无线可穿戴设备不同，它没有电池寿命的问题，也不会受到未知RF不利影响的问题。

运用摄像机进行呼吸检测面临挑战

虽然运用RGB摄像机进行呼吸检测有其方便性，不过这类呼吸检测设备仍存在若干挑战，像是人体的呼吸动作起伏并不大，可能导致RGB摄像机仅侦测到呼吸运动时很少的几个像素偏移，计算机可能无法轻松检测到这样的微小动作，而且，人体的任何微小运动都可能会超过呼吸的微小运动幅度，因此被测人体必须保持安静和稳定，例如维持在睡觉状态，才能获得最佳的信噪比，此外，背景中的任何运动也都会产生噪声，从而影响呼吸测量的准确性。

另一方面，图帧捕获的环境也会影响呼吸检测的准确性，例如，如果在光线不足的环境下，由于摄像机必须以较高的ISO感光度来捕获图帧，因此将会产生较高的信号噪声，此外，如果被测者穿着浅色或深色衣服，则摄像机可能无法看到明显的呼吸运动，穿着有花样或粗糙纹理的衣服，则可以提供更好的测量结果。

呼吸检测算法改善检测准确度

为了改善上述的问题，艾睿电子与香港一家本地机构合作，开发了一种用于呼吸检测的人工智能（AI）算法，该算法专为NXP i.MX8M mini等边缘设备而设计。其中的呼吸检测API是在IMX8MMEVK评估套件上进行开发的，此算法的关键组件是欧拉（Eulerian）运动放大滤镜，该瞬时图像滤镜会放大RGB摄像机所捕获的视频流中的细微运动，通过调整该滤镜可放大细微的呼吸运动，以获得最佳的呼吸速率测量结果，然后将经过运动放大的图像与原始图帧进行比较，以提取运动特征，并将其转换为评分数值，然后再将评分数值与动态阈值进行比较，以进行呼吸计数。

为了防止错误检测，该算法还包含一种机制，可用于检测视频流状态，以确保摄像机捕获的图帧已经可以进行呼吸检测，在AI技术的帮助下，采用TensorFlow lite用于检测摄像机图帧中的人体，检测到的人体会被框列出来以进行呼吸检测，以便可以隔离出背景中的任何其他运动。

呼吸检测算法为开发人员提供了一种简单有效的机制，以使API功能可适应用户应用程序。在API初始化后，用户应用程序会将摄像机图帧推送到呼吸检测API，该API将执行所有图像处理和计算，基于事件的报告系统会定期报告检测到的呼吸速率，并回报更新的API状态以进行更进一步的分析。

为了评估呼吸检测算法的测量准确性，测试时分别以摄像机面对正面与侧面的不同身体位置来进行检测，并同时以ECG监护仪所测量的数据进行比对，经过以不同的秒数进行检测之后，其测试结果表明，该算法在以不同的人体位置进行测量时，每分钟仅有±1次的呼吸次数差异。

评估板硬件

在硬件方面，针对基本应用，可用IMX8M Mini或Nano做为系统的核心。I.MX8M还提供了不同的IP块来扩展系统功能，例如无线通信，以及多媒体输入和输出功能。

关于完整的系统，则还需要额外的闪存、DDR内存、电源和图像传感器。以下是可以用于扩展系统功能的器件列表，供参考。

RGB摄像模块实物 图

评估板实物 图

结语

这个呼吸检测解决方案是艾睿电子与当地机构合作，在I.MX8M Mini平台上使用低成本RGB摄像机，并开发了非接触式呼吸检测API。其关键组件包括欧拉运动放大滤镜，可以放大微小的呼吸运动，结合AI技术的帮助，呼吸检测API提供了适用于人体呼吸检测等医护保健应用的出色性能。呼吸检测API设计的简单性，将有助于应用程序开发人员轻松地将呼吸检测功能，部署到他们的应用中，快速的开发出呼吸检测设备产品，抢占市场商机。