本研究提出了一种利用光波信号检测非接触式呼吸异常的方法,使用低成本的光源和传感器,能够识别机器人胸部反射光强的变化中的不同呼吸异常。呼吸异常检测模型准确率达到96.6%,并能检测错误数据。该系统可用于家庭或医疗设施中的智能、非接触和隐蔽的呼吸监测。
本研究提出了一种利用光波信号检测非接触式呼吸异常的方法,使用低成本的光源和传感器,能够识别机器人胸部反射光强的变化中的不同呼吸异常。呼吸异常检测模型使用机器学习方法,在分类7种不同呼吸数据时达到了96.6%的准确率。该系统可以作为智能、非接触和隐蔽的呼吸监测方法在家庭或医疗设施中使用。
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