利用移动热成像在高动态范围场景中进行呼吸率的鲁棒追踪

监测呼吸率的能力对于医疗、保健和健身领域极为重要。在许多情况下，需要允许用户进行日常活动的移动监测方法。然而，当前的监测系统可能具有侵入性，要求用户佩戴呼吸带或鼻探头。热成像系统的最新进展缩小了其体积、重量和成本，使得创建不受光照条件影响的基于智能手机的呼吸率监测设备成为可能。然而，移动热成像在具有高热动态范围的场景中面临挑战。运动伪影和低空间分辨率等一般问题进一步加剧了这一挑战，导致呼吸信号不可靠。在本文中，我们提出了一种新颖且鲁棒的呼吸追踪方法，该方法能够补偿环境温度变化和运动伪影的负面影响，并能在高动态热场景中准确提取呼吸率。该方法有三个主要贡献。第一是一种新颖的最优量化技术，该技术自适应地构建绝对温度的颜色映射，以改善分割、分类和追踪。第二是热梯度流方法，该方法计算热梯度幅度图以提高鼻孔区域追踪的准确性。最后，我们引入了热体素方法，与传统的平均方法相比，该方法提高了所采集呼吸信号的可靠性。我们展示了我们的系统在高动态范围场景中追踪鼻孔区域和测量呼吸率的极强鲁棒性。