Криптонит: Нейросетевой метод измерения частоты дыхания по видео

Основные статьи:

• Видеоаналитика (термины, сферы применения, технологии)
• Компьютерное зрение (машинное зрение)
• Нейросети (нейронные сети)
• Искусственный интеллект в медицине

2026: Представление нейросетевого метода измерения частоты дыхания по видео

В российской компании «Криптонит» разработали метод удалённого измерения частоты дыхания. Он способен повысить доступность телемедицины для жителей удалённых регионов и персонала на изолированных объектах. Также метод имеет потенциал в сфере транспортной безопасности. С его помощью можно выполнять фоновый мониторинг состояния водителей, машинистов и пилотов. Об этом компания сообщила 2 февраля 2026 года.

Традиционный контроль частоты дыхания через нагрудные или носовые датчики неудобен и ограничивает свободу движений. Существующие бесконтактные аналоги неточны и требуют идеальных условий. Данная разработка «Криптонита» сочетает обычную веб-камеру и алгоритм, использующий нейросеть на одном из этапов обработки видеосигнала. Это позволяет отказаться от нательных датчиков и предложить доступное практическое решение без заметного ущерба точности.

Предложенный метод определения частоты дыхания базируется на сегментации изображения области груди и живота с помощью нейросети MediaPipe. Она создаёт маску, по которой выполняется анализ вертикальных смещений грудной клетки в кадре, характерных для вдоха и выдоха. Алгоритм отфильтровывает всё, что движется иначе — жесты рук, повороты головы и другие «недыхательные» движения.

Полученный сигнал — это временной ряд, отражающий движение грудной клетки. Сначала он сглаживается путём усреднения по скользящему окну, а затем к нему применяется фильтр низких частот. Такой подход удаляет большую часть шума и не затрагивает данные, связанные с дыханием. На финальном этапе алгоритм определяет пики, которые соответствуют вдохам, и по ним вычисляет частоту дыхания.

Тестирование проводилось на видеозаписях общей продолжительностью более 2,5 часа. В условиях свободной активности испытуемых ошибка метода составила менее 5%.

𝓲

Фото: Криптонит

Наш алгоритм решает ключевую проблему бесконтактной диагностики. Он отделяет дыхательные движения от любой другой активности человека. Это делает метод применимым в реальных условиях, — пояснил автор метода Алексей Протопопов, специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит».

Разработанный метод оценки частоты дыхания по видео открывает новые возможности для массового дистанционного мониторинга показателей жизнедеятельности. Вот основные сценарии его применения:

• телемедицина: быстрая оценка жизненно важных показателей во время онлайн-консультаций;
• мониторинг водителей и операторов: выявление усталости, сонливости и уровня стресса по изменениям пульса и дыхания.
• изолированные профессии: самодиагностика для космонавтов, полярников, работников труднодоступных станций и удалённых объектов;
• общественные места: скрининг в залах ожидания аэропортов, вокзалов и других местах скопления людей для выявления лиц с признаками респираторных заболеваний или в состоянии стресса.