【摘 要】
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生物运动体征监测在飞行驾驶安全和临床医学诊疗等领域具有重要的理论意义和实用价值。本文研究了基于Kinect相机的人体呼吸运动监测方法、头部运动和眼部运动的实时跟踪方法,为飞行安全与应急处置和临床诊疗等提供有效的控制信息。全文主要工作如下:首先,对相机的成像理论进行阐述,在此基础上,对各个相机利用张正友标定法进行标定,解决了Kinect彩色图像和深度图像的配准问题。其次,分析了预热时间、探测距离和多
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生物运动体征监测在飞行驾驶安全和临床医学诊疗等领域具有重要的理论意义和实用价值。本文研究了基于Kinect相机的人体呼吸运动监测方法、头部运动和眼部运动的实时跟踪方法,为飞行安全与应急处置和临床诊疗等提供有效的控制信息。全文主要工作如下:首先,对相机的成像理论进行阐述,在此基础上,对各个相机利用张正友标定法进行标定,解决了Kinect彩色图像和深度图像的配准问题。其次,分析了预热时间、探测距离和多台设备相互干扰的情况下对Kinect深度相机距离测量精度的影响,提出了一种实时有效的人体呼吸运动监测方法,研制了一款呼吸运动模拟器和软件用于实验测量和分析。该方法主要由目标检测算法、目标跟踪算法、深度数据预处理算法和卡尔曼滤波算法等构成。实验结果表明该方法能够比较准确地监测呼吸运动模拟器的位移及人体呼吸运动的深度数据变化,从而达到人体呼吸运动监测的目的。最后,对头部及眼部运动跟踪进行了初步研究。基于Kinect骨骼跟踪技术获取人体骨骼关键点,结合Kinect采集的面部图像对人体头部运动进行实时跟踪;基于人脸检测算法对人脸精确定位,采用关键点检测算法定位眼部位置,运用Blob特征检测器获取瞳孔位置信息,从而为眼部运动跟踪奠定了技术基础。
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