一种呼吸率检测方法及装置、智能终端与流程

本申请涉及医疗检测，尤其是涉及一种呼吸率检测方法及装置、智能终端。

背景技术：

1、呼吸频率是人体一项非常重要的生理参数，人体呼吸的变化能够反映身体的健康水平。呼吸频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点指标，也是临床医疗监护的主要指标。对人体进行呼吸频率检测具有重大的医学意义。

2、目前，人体呼吸频率检测方法主要为接触式检测。例如，人体呼吸频率检测方法可以为使用呼吸率胸带绑在人体胸部，通过检测胸部的起伏，来计算人体的呼吸率。但是，该方法为有感检测，容易造成用户身体不舒服。人体呼吸频率检测方法还可以为使用血氧夹和智能手表手环等传感器，通过检测人体接触传感器的ppg信号来间接计算呼吸率。但是该计算呼吸率的过程中可能会存在信号干扰、传感器佩戴不当或传感器性能过低等问题，导致呼吸率计算结果不准确。

3、基于此，本申请提供了一种呼吸率检测方法，用于实现无感检测的同时，提高呼吸率检测的准确性。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种呼吸率检测方法及装置、智能终端，以实现无感检测的同时，提高呼吸率检测的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种呼吸率检测方法，该方法包括：获取目标检测对象的连续帧的呼吸运动图像。利用训练后的脸部检测模型，识别呼吸运动图像的目标区域。呼吸运动图像为目标检测对象在上一帧的呼吸运动图像。从目标区域中筛选出目标特征点。目标特征点为基于目标检测对象的上一帧的呼吸运动图像确定。利用目标特征点，确定目标检测对象的呼吸频率。

3、本申请实施例提供的呼吸率检测方法，通过获取目标检测对象的连续帧的呼吸运动图像，从呼吸运动图像的目标区域中筛选出目标特征带点，利用该目标特征点，确定目标检测对象的呼吸频率，可以实现目标检测对象的无感检测的同时，通过直接捕捉目标的呼吸运动图像，可以直接获取到目标检测对象的呼吸信息，可以得到更加准确的呼吸频率。

4、一种可能的实现方式，利用目标特征点，确定目标检测对象的呼吸频率，包括：根据目标特征点，确定目标检测对象在当前帧的呼吸信号的样本值。样本值用于表示目标特征点相对于上一帧的呼吸运动图像的位移。当样本值满足预设条件时，将当前帧的呼吸信号拼接至目标检测对象的历史信号，得到目标呼吸信号。根据目标呼吸信号，确定呼吸频率。

5、一种可能的实现方式，本申请实施例提供的呼吸率检测方法还包括：计算样本值的一阶导数的绝对值。当绝对值大于异常阈值时，确定样本值对应的呼吸信号为异常信号。异常阈值为根据目标检测对象的预设时长的历史信号的样本值确定。将当前帧的运动呼吸信号剔除。

6、一种可能的实现方式，根据目标特征点，确定目标检测对象在当前帧的呼吸信号的样本值，包括：获取目标特征点的上一帧的平均位移累加和。计算目标特征点在当前帧相对于上一帧的平均竖直位移。对平均位移和平均位移累加和求和，得到样本值。

7、一种可能的实现方式，根据目标呼吸信号，确定呼吸频率，包括：对目标呼吸信号进行滤波。通过窗函数对滤波后的目标呼吸信号进行窗口变换，并采用傅里叶变换提取目标呼吸信号的信号主频。根据信号主频，确定呼吸频率。

8、一种可能的实现方式，利用训练后的脸部检测模型，识别呼吸运动图像的目标区域，包括：利用预设的脸部识别框识别呼吸运动图像中的脸部区域。基于脸部区域的预设位置和所示呼吸运动图像的预设位置，确定目标区域。

9、一种可能的实现方式，从目标区域中筛选出目标特征点，包括：在目标区域中，利用检测算法确定呼吸运动图像的特征点集合。特征点集合为适用于光流计算的点集合。特征点集合为呼吸运动图像的上一帧的点的集合。针对特征点集合中的任一特征点，对特征点进行光流计算，得到特征点在呼吸运动图像中的位移变化。根据位移变化，确定特征点集合中的目标特征点。

10、一种可能的实现方式，对特征点进行光流计算，得到特征点在呼吸运动图像中的位移变化，包括：获取特征点在上一帧的第一位置信息。根据第一位置信息，确定第一位置信息相对于当前帧的第二位置信息。根据第二位置信息，确定第一位置信息相对于上一帧的第三位置信息。根据第一位置信息和第三位置信息，确实特征点的位移变化。

11、一种可能的实现方式，根据位移变化，确定特征点集合中的目标特征点，包括：当位移变化小于预设位移变化时，确定特征点为目标特征点。

12、第二方面，本申请实施例提供了一种呼吸率检测装置，该装置包括：获取模块、识别模块、筛选模块、确定模块。

13、其中，获取模块，用于获取目标检测对象的连续帧的呼吸运动图像。

14、识别模块，用于利用训练后的脸部检测模型，识别呼吸运动图像的目标区域。呼吸运动图像为目标检测对象在上一帧的呼吸运动图像。

15、筛选模块，用于从目标区域中筛选出目标特征点。目标特征点为基于目标检测对象的上一帧的呼吸运动图像确定。

16、确定模块，用于利用目标特征点，确定目标检测对象的呼吸频率。

17、第三方面，本申请提供了一种智能终端，该智能终端具有实现上述第一方面或任一种可能的实现方式的呼吸率检测方法的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

18、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述第一方面或任一种可能的实现方式的呼吸率检测方法。

19、第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述第一方面或任一种可能的实现方式的呼吸率检测方法。

20、其中，第二方面至第五方面中任一种设计方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同可能的实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

1.一种呼吸率检测方法，其特征在于，应用于智能终端，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标特征点，确定所述目标检测对象的呼吸频率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征点，确定所述目标检测对象在当前帧的呼吸信号的样本值，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标呼吸信号，确定所述呼吸频率，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练后的脸部检测模型，识别所述呼吸运动图像的目标区域，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标区域中筛选出目标特征点，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述特征点进行光流计算，得到所述特征点在所述呼吸运动图像中的位移变化，包括：

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述位移变化，确定所述特征点集合中的所述目标特征点，包括：

10.一种呼吸率检测装置，其特征在于，应用于智能终端，所述装置包括：

11.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1至9中任一项所述的呼吸率检测方法。