En esta tesis, se presenta el desarrollo de un sistema de medición de signos vitales, mediante la aplicación de técnicas de visión artificial. Para lo cual, se detalla una revisión sistemática sobre la supervisión de signos vitales. Se analizan los aspectos y conceptos relevantes para la medición de signos vitales a través de técnicas de visión artificial. Además, se identifica los puntos débiles que existen en los sistemas de medición actuales basados en técnicas de visión artificial. En función de esto, se desarrollan mejoras y posibles soluciones para optimizar las mediciones. Finalmente, se detalla un sistema que permite medir mediante técnicas de visión artificial y sin contacto: la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la saturación de oxígeno y la temperatura corporal. El mismo, es evaluado frente a sistemas clásicos de medición y a sistemas existentes de medición que funcionan por imagen fotopletismografía. Finalmente, se implementa el sistema dentro del framework conocido como ROS, lo que le permite funcionar en robots.
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