呼吸検出は、人体の生理状態や睡眠の質などを分析するためによく使用されます。従来の呼吸検出では接触型機器を使用する必要があり、不快感をもたらしやすく、体の動きによって外れやすいため不便です。これらの問題は、画像センサーによる非接触検出によって回避できます。この記事では、関連製品開発の参考として、Arrow Electronicsの呼吸検出ソリューションを紹介します。
非接触検出はパフォーマンス特性が優れている
呼吸は人間にとって重要な生理的信号です。呼吸のプロセスを調べることで、被験者の健康状態を反映することができます。アルゴリズムの分析と合わせて、被験者の体調や睡眠の質を分析することができます。呼吸は、運転中のドライバーの精神状態を検知したり、無呼吸を診断したり、高齢者や乳児の睡眠状態を検知したりするためにも応用でき、睡眠時無呼吸状態をできるだけ早く発見して事故を回避することができます。
従来の呼吸検出装置は被験者に接続する必要があり、不快感を引き起こし、また、転倒や動きすぎにより外れやすく、検出に失敗する可能性があります。新型呼吸検出装置は、画像センサーを通じて被験者の画像を撮影し、人工知能（AI）アルゴリズムを通じて比較・分析することで、被験者の呼吸状態を検出し、接触型装置の欠点を回避することができる。
AIアルゴリズムによる呼吸頻度検出
Arrow Electronicsが導入した呼吸検出ソリューションは、最新のAIビデオ増幅技術を使用して、人体の微細な動きを拡大することができます。例えば、呼吸によって胸部や腹部が上下に振動するので、これを利用して呼吸数を計算することができます。このソリューションは、香港のサードパーティ研究機関と協力し、OpenCVとTensorFlow Liteライブラリを使用してAIアルゴリズムを実行し、NXPのAIプラットフォーム、ON Semiconductorのカメラ、村田製作所のWi-Fiモジュールなど、さまざまなサプライヤー製品と連携して、完全な呼吸検出ソリューションを形成します。
この呼吸検出ソリューションは、カメラを使用して対象を撮影し、動きの拡大の画像処理を行って呼吸リズムの特徴を判断します。胸の上下の微細な動きを拡大し、同時にシーンの状態を定義することができます。「シーン不安定」が発生した場合、画像が安定し、背景干渉がなくなるまで、または人体が安定するまで検出が停止され、しきい値パラメータを調整してさまざまなアプリケーション環境に対応できます。
被写体の映像が安定すると、AIアルゴリズムによって対象の人体が探索され、その領域の動きの状態のみが計算されます。呼吸数検出の信号対雑音比が改善され、検出精度が向上します。人体の動きを拡大した画像をグラフ化し、動きのレベルをリアルタイムで確認し、閾値レベルに応じて呼吸頻度を算出します。さらに、パラメータを変更して他のシナリオのパフォーマンスを微調整することもできます。
この呼吸検出ソリューションのハードウェアには、クアッドコアARM Cortex-A53、Cortex-M4、GPUで構成されるNXP i.MX 8Mミニ コンピューティング プラットフォームが使用されています。AI TensorFlow LiteおよびOpenCVエンジンをサポートし、I.MX開発キットにRGBカメラ ドーター ボード プラグを挿入します。画像信号はAI画像アルゴリズムによって処理され、呼吸周波数を測定します。結果は、HDMIインターフェイスをサポートするディスプレイ画面に表示したり、WiFiワイヤレス伝送を介してクラウドに送信して記録し、後で表示したりすることができます。
結論
従来の接触型呼吸検出装置の欠点は、非接触型画像検出技術によって改善できます。AIアルゴリズムと組み合わせることで、検出精度が大幅に向上します。これは現時点で最も優れた呼吸検出技術の1つです。Arrow Electronicsは、呼吸検出アプリケーション用の完全なソフトウェアおよびハードウェア リファレンス デザインを提供し、関連製品開発者が製品開発をスピードアップして製品をできるだけ早く市場に投入できるように支援します。