叶桦杉，李 翔

（文山学院 人工智能学院，云南 文山 663099）

美国医学会曾对200多例婴儿猝死综合症病例进行过研究，结果发现，大约有30%的婴儿因睡沙发床堵住口或鼻造成窒息[1]。睡姿不当是婴儿在熟睡中窒息的一大诱因，不具备自主翻身能力的婴儿极易因为在侧卧过程中头部向某一侧的偏转程度过大，致使卧具上柔软的被褥或枕头堵住口鼻而存在窒息的风险。而婴儿头部的偏转程度又直接反映在正俯视图像中近耳侧眼角与鼻骨凹点处距离的大小关系上。因此，可以采用在图像上检测婴儿近耳侧眼角与鼻骨凹点处的距离同预设值的进行比较的方法，实现对婴儿因睡眠姿态不当而产生窒息风险的预判。

1 方法概述

本方法首先进行图像预处理和耳部图像提取。随后将耳部图像按比例分割后进行部位判断与耳部特征点查找。最后借助欧几里得距离计算公式进行近耳侧眼角坐标推算、鼻骨凹点查找和近耳侧眼角与鼻骨凹点距离计算，通过实测值与预设值的比对，对婴儿当前睡眠姿态有无窒息风险进行判断。方法单次实现流程图如图1所示。

图 1 单次实现流程图

2 基于像素值匹配的耳部提取

2.1 图像预处理

由于本方法主要应用于夜间，获取的图像整体偏暗，对比度较低，且图像尺寸不尽相同，因此首先对图像进行预处理。预处理阶段输出的图像将作为后续运算操作的输入图像。

首先对图像进行尺寸归一化处理，使捕获的图像统一变为X×Y尺寸的图像，这有利于后续进行图像分割及各项坐标值运算的正常进行。……