Improved Touchless Respiratory Rate Sensing

要約

最近、リモート呼吸数測定技術は、デバイスベースの従来の方法と手動カウントの制限を克服するために開発されたため、多くの注目を集めました。
ピクセル強度変化法を含む、可視光カメラのビデオ ストリームからの RR 抽出のための多くのアプローチが提案されました。
本稿では、アルゴリズムのパフォーマンスを大幅に向上させるピクセル強度変化ベースの方法のための 1D プロファイル作成の新しい方法を提案します。
この作業で提示されたモーション信号グループ化の新しい方法を介して、追加の精度ゲインが得られます。
標準パイプラインにいくつかの変更を導入します。これにより、リアルタイムの継続的な RR 監視が可能になり、人間とコンピューターの対話システムでのアプリケーションが可能になります。
2 つの内部データセットと 1 つの公開データセットの評価結果は、それぞれ 0.7 BPM、0.6 BPM、1.4 BPM MAE を示しました。

要約(オリジナル)

Recently, remote respiratory rate measurement techniques gained much attention as they were developed to overcome the limitations of device-based classical methods and manual counting. Many approaches for RR extraction from the video stream of the visible light camera were proposed, including the pixel intensity changes method. In this paper, we propose a new method for 1D profile creation for pixel intensity changes-based method, which significantly increases the algorithm’s performance. Additional accuracy gain is obtained via a new method of motion signals grouping presented in this work. We introduce several changes to the standard pipeline, which enables real-time continuous RR monitoring and allows applications in the human-computer interaction systems. Evaluation results on two internal and one public datasets showed 0.7 BPM, 0.6 BPM, and 1.4 BPM MAE, respectively.

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