1、嬰兒猝死綜合征（Sudden Infant Death Syndrome，SIDS）是一種原因不明的現(xiàn)象。即便在發(fā)達(dá)國家，SIDS依然是一個(gè)無法完全避免的潛在疾病。ALTE(Apparent lifethreatening event)是指明顯危及生命的事件。SIDS/ALTE家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)能夠監(jiān)測某些ALTE癥狀或者SIDS的發(fā)生，及時(shí)預(yù)警嬰兒可能遭受的生命威脅，為治療和急救贏取寶貴的時(shí)間。本課題采用非接觸式心電電極和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，從

2、心率、呼吸這兩個(gè)生理參數(shù)入手，對(duì)SIDS/ALTE進(jìn)行監(jiān)護(hù)。
　　本文使用監(jiān)控視頻對(duì)人體呼吸進(jìn)行監(jiān)護(hù)。首先使用Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測算法提取參考幀中的特征點(diǎn)，使用金字塔式L-K特征點(diǎn)追蹤算法來對(duì)兩幀圖像中的角點(diǎn)進(jìn)行匹配（即計(jì)算角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的光流），并利用基于殘差函數(shù)和基于光流向量的方法剔除掉一些不穩(wěn)定的特征點(diǎn)，完成對(duì)光流的優(yōu)化，從剩余的匹配特征點(diǎn)對(duì)估計(jì)出更精準(zhǔn)的透視變換模型參數(shù)。使用RANSAC算法迭代求出透視變換模型的最優(yōu)參數(shù)

3、，利用透視變換完成幀圖像配準(zhǔn)，消除攝像機(jī)的抖動(dòng)。再使用L-K特征點(diǎn)追蹤算法，提取出所有可能的運(yùn)動(dòng)特征點(diǎn)。由于這些特征點(diǎn)混和了背景運(yùn)動(dòng)和呼吸運(yùn)動(dòng)，本文提出了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中判定系數(shù)的分類方法，將這些特征點(diǎn)分為背景運(yùn)動(dòng)和呼吸運(yùn)動(dòng)兩大類。分析這些呼吸特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，合成近似的呼吸波形，并利用過零檢測算法自動(dòng)找出呼吸波形的波峰，求出每分鐘的呼吸頻次。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文合成的呼吸波與視頻中的實(shí)際呼吸運(yùn)動(dòng)一一對(duì)應(yīng)，呼吸波檢測算法的準(zhǔn)確率較高，可以

4、滿足呼吸監(jiān)護(hù)的需求。
　　本文的心電監(jiān)護(hù)采用非接觸式心電電極，該電極為銀織物電極，直接覆蓋在床墊表面，利用容性耦合來獲取心電信號(hào)。采集終端包括心電采集模塊和單片機(jī)處理模塊，心電模塊采集模塊與傳統(tǒng)便攜式心電檢測設(shè)計(jì)類似，使用AD623對(duì)電極信號(hào)差分放大，經(jīng)過一系列信號(hào)調(diào)理電路（包括高通、低通、工頻濾波和后級(jí)放大電路等）后，送入單片機(jī)處理模塊。單片機(jī)處理模塊選用TI公司的MSP430微處理器，利用MSP430完成數(shù)模轉(zhuǎn)換、R波檢測和心