(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111628766.0 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 卢嘉颖 地址 中国澳门南湾大马路409号中国法律 大厦4楼B (72)发明人 卢嘉颖　 (74)专利代理 机构 上海欧瑞腾律师事务所 31437 代理人 任利想　王方方 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 非侵入式呼吸状态识别方法、 系统、 设备及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种非侵入式呼吸状态识别 方法、 系统、 电子设备及存储介质。 所述呼吸状态 识别方法包括： 获取目标人物的热图像； 截取该 热图像中目标人物的鼻子区域； 将所截取的鼻子 区域的热图像转换为灰度图； 基于所述灰度图计 算出所述鼻子区域的温度； 根据所述鼻子区域的 温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物 的呼吸状态， 所述呼吸状态包括吸气强度和呼气 强度； 以及生成指示所述呼吸状态的量化信号。 本发明不但可以以非侵入的方式区分人体瞬时 的吸气和呼气状态， 还能为不同强度的呼吸产生 量化信号。 本发明在商业、 艺术及医疗等方面具 有巨大的潜在应用价 值。 权利要求书1页 说明书6页 附图3页 CN 114387644 A 2022.04.22 CN 114387644 A 1.一种非侵入式呼吸状态 识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标 人物的热图像； 截取该热图像中目标 人物的鼻子区域； 将所截取的鼻子区域的热图像转换为灰度图； 基于所述灰度图计算出 所述鼻子区域的温度； 根据所述鼻子区域的温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物的呼吸状态， 所述 呼吸状态包括吸气强度和呼气强度； 以及 生成指示所述呼吸状态的量 化信号。 2.根据权利要求1所述的非侵入式呼吸状态识别方法， 其特征在于， 所述截取该热图像 中目标人物的鼻子区域包括： 通过已训练的目标检测网络模型确定所述热图像中鼻子的边界框坐标； 根据所述鼻子的边界框坐标对该 热图像中的鼻子区域进行截取。 3.根据权利要求2所述的非侵入式呼吸状态 识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个样本热图像； 使用图像标注工具对已获取的样本热图像中的鼻子区域进行标注， 以得到待训练的图 像数据集； 以及 基于所述待训练的图像数据集对目标检测网络模型进行训练。 4.根据权利要求1所述的非侵入式呼吸状态识别方法， 其特征在于， 所述基于所述灰度 图计算出 所述鼻子区域的温度包括： 以所述灰度图中亮度最低的若干像素所对应的温度的平均值作为所述鼻子区域的温 度。 5.根据权利要求1所述的非侵入式呼吸状态 识别方法， 其特 征在于， 还 包括： 以所述获取目标人物的热图像之前的一预设时间段内目标人物鼻子区域的平均温度 作为所述预设阈值。 6.一种非侵入式呼吸状态 识别系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用以获取目标 人物的热图像； 截取模块， 用以截取 该热图像中目标 人物的鼻子区域； 转换模块， 用以将所截取的鼻子区域的热图像转换为灰度图； 计算模块， 用以基于所述灰度图计算出 所述鼻子区域的温度； 确定模块， 用以根据 所述鼻子区域的温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物的 呼吸状态， 所述呼吸状态包括吸气强度和呼气强度； 以及 生成模块， 用以生成指示所述呼吸状态的量 化信号。 7.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器运行时执 行如权利要求1至 5中任一项所述非侵入式呼吸状态 识别方法的步骤。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 处理器； 存储介质， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利 要求1至5中任一项所述非侵入式呼吸状态 识别方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114387644 A 2非侵入式 呼吸状态识别方 法、 系统、 设 备及存储介质 技术领域 [0001]本发明涉及大数据技术领域， 具体涉及一种非侵入式呼吸状态识别方法、 系统、 电 子设备以及存 储介质。 背景技术 [0002]申请公布号为CN110852220A的中国发明专利申请， 公开了一种人脸表情的智能识 别方法， 包括以下步骤： 检测到人脸图像， 分别获取所述人脸图像的多个面部区域对应的表 情分值； 根据各个所述面部区域的表情分值对所述人脸表情进行识别。 该发明专利申请通 过分别获取所述人脸图像的多个面部区域对应的表情分值， 通过所述多个面部区域对应的 表情分值的来识别人脸表情， 综合多个面部区域的变形来确定人脸表情， 可以提高人脸表 情的识别精度。 [0003]但现有技术中尚未见到可具体实施的与非侵入式人体呼吸状态识别相关的技术 披露。 发明内容 [0004]针对以上技术问题， 本发明提供一种 非侵入式呼吸状态识别方法， 可以以非侵入 的方式区分人体瞬时的吸气和呼气 状态， 且为不同强度的呼吸产生量化信号。 相应的， 本发 明还提供一种非侵入式呼吸状态 识别系统、 电子设备以及存 储介质。 [0005]根据本发明的一方面， 提供一种非侵入式呼吸状态 识别方法， 包括如下步骤： [0006]获取目标 人物的热图像； [0007]截取该热图像中目标 人物的鼻子区域； [0008]将所截取的鼻子区域的热图像转换为灰度图； [0009]基于所述灰度图计算出 所述鼻子区域的温度； [0010]根据所述鼻子区域的温度与一预设阈值之间的差值确定该目标人物的呼吸状态， 所述呼吸状态包括吸气强度和呼气强度； 以及 [0011]生成指示所述呼吸状态的量 化信号。 [0012]在本发明的一实施方式 中， 所述截取 该热图像中目标 人物的鼻子区域包括： [0013]通过已训练的目标检测网络模型确定所述热图像中鼻子的边界框坐标； [0014]根据所述鼻子的边界框坐标对该 热图像中的鼻子区域进行截取。 [0015]在本发明的一实施方式 中， 所述非侵入式呼吸状态 识别方法包括： [0016]获取多个样本热图像； [0017]使用图像标注工具对已获取的样本热图像中的鼻子区域进行标注， 以得到待训练 的图像数据集； 以及 [0018]基于所述待训练的图像数据集对目标检测网络模型进行训练。 [0019]在本发明的一实施方式中， 所述基于所述灰度图计算出所述鼻子区域的温度包 括：说　明　书 1/6 页 3 CN 114387644 A 3