深度学习神经网络的呼吸模式检测方法、装置及控制器

本发明涉及呼吸检测技术领域，公开了一种深度学习神经网络的呼吸模式检测方法、装置及控制器，所述方法包括深度学习神经网络进行模型训练和优化；输出可见光视频图像、红外视频图像、热成像视频图像的胸廓关键区域；分别对胸廓关键区域进行分割，提取各种图像的目标胸廓区域；基于光流算法计算出权重数值并加权得到最终预测值；对呼吸信号进行滤波处理和光谱分析，得到待检测者的呼吸频率，并根据呼吸波形提取呼吸强度；分析待检测者呼吸频率和呼吸强度并识别呼吸模式。本发明采用数字摄像头进行非接触式呼吸监测，具有便捷、高效、远程、无创和舒适等诸多特点，通过深层卷积神经网络准确提取人体胸廓区域，使得在移动场景中也能进行有效监测。