非接触式生命参数信号检测系统的设计

基于连续波雷达的非接触式生命体征监测系统设计与实现人体的健康状况是由诸多生理参数所反映的,这些参数包含并不局限于身高、体重、血压、心率、呼吸速率、血糖等，对这类参数的精确测量对健康状况的判断有着重要意义。

呼吸及心跳信号是各种生理信号中表征较为明显的两类,与心肺功能有着直接联系，而心肺健康对于长期呈坐姿伏案工作的现代人群而言有着更重要的现实意义。

由于近年来因突发性心肺病症而导致死亡的例子有所增多,且心肺相关的疾病往往具有突发的特点，因此对高危群体的监测要在精确的基础上做到长期、实时、无扰，进而为及时救治提供可能。

对于在作战及救灾指挥室或调度控制室等特定场景下从事高强度工作的人员而言,他们的工作压力处于很高水平,传统的接触式测量方式有着诸多不便,为了尽可能地与此类人群工作环境与工作状态相适应，需要采用非接触式测量方法实现采集。

以多普勒雷达为代表的非接触测量手段在生命体征检测中有着无扰、方便等诸多优点,因此该类技术的普及也成为一种趋势，正得到越来越多的应用。

近年来，国内外在该领域的工作主要集中在不同雷达频段所对应数据质量的比较，以及基于不同算法的雷达信号处理当中。

一些已有的方案有着成本上的优势，但测量精度有限，另外,一些知名厂家以性能为导向，提出的实验性方案融合了较为复杂的算法,并有着独家的配套硬件系统,但现阶段而言价格昂贵,推广存在一定门槛。

作为一套完整并能被投入使用的系统而言,系统的可靠性、实用性、成本等指标均需要被严格考量。

本文设计了一种基于24GHz连续波多普勒雷达的生物信号探测系统,能够检测到体表位移所表征的呼吸及心跳信号,同时能对环境和设备引入的噪声干扰加以滤除.整套系统包含具有高集成度、低噪声、高抗干扰能力等特点的雷达硬件系统,以及基于电脑端的配套上位机界面。

本系统能应用于室内场合,测量工作及静息状态下人体的呼吸和心跳率等关键生理信号,并能够精确得到呼吸速率及心率。

本文从系统角度对雷达采集原理、硬件系统、算法处理、整体可靠性及精确性等部分进行了分析与验证.在理论框架下从信号采集的角度分析了由人体胸壁表面位移引起的多普勒相移的变化，使用以快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)为代表的频域分析手段,结合数字滤波器来提取所采集生物信号的频域信息,进而得到呼吸率和心跳速率。

本技术公开了一种全光非接触式生命体征监测装置，包括：激光光源、第一n*n光纤耦合器、第一光纤、参考光纤、传感光纤、第二n*n光纤耦合器、第二光纤、光电探测器和生命体征提取与分析模块，所述第一n*n光纤耦合器的两个输出端分别连接所述参考光纤和所述传感光纤输入端，所述参考光纤和所述传感光纤的输出端分别连接所述第二n*n光纤耦合器的输入端，所述第二n*n光纤耦合器的输出端通过第二光纤连接所述光电探测器，所述光电探测器的输出端连接所述生命体征提取与分析模块。

通过上述方式，本技术所述的全光非接触式生命体征监测装置，具有结构简单、灵敏度高、无交叉感染、实时性强、功耗低、分布式远程监测、抗电磁干扰等优点。

技术要求1.一种全光非接触式生命体征监测装置，其特征在于，包括：激光光源、第一n*n光纤耦合器、第一光纤、参考光纤、传感光纤、第二n*n光纤耦合器、第二光纤、光电探测器和生命体征提取与分析模块，所述激光光源的输出端口通过第一光纤连接所述第一n*n光纤耦合器的输入端，所述第一n*n光纤耦合器的两个输出端分别连接所述参考光纤和所述传感光纤输入端，所述参考光纤和所述传感光纤的输出端分别连接所述第二n*n光纤耦合器的输入端，所述第二n*n光纤耦合器的输出端通过第二光纤连接所述光电探测器，所述光电探测器的输出端连接所述生命体征提取与分析模块。

2.根据权利要求1所述的全光非接触式生命体征监测装置，其特征在于，所述生命体征提取与分析模块包括智能终端及与之网络通讯的云端，所述光电探测器的输出端设置有与智能终端对应的无线通讯端口或者有线通讯端口。

3.根据权利要求2所述的全光非接触式生命体征监测装置，其特征在于，所述智能终端为智能手机或者电脑。

4.根据权利要求1所述的全光非接触式生命体征监测装置，其特征在于，所述第一光纤和第二光纤分别为任意类型光纤。

5.根据权利要求1所述的全光非接触式生命体征监测装置，其特征在于，所述激光光源是连续光或者脉冲光的单波长激光器，包括DFB激光器和VCSEL激光器，同时激光光源发出的波长不限制，涵盖所有波段。

非接触式心率监测的算法与系统设计随着人们对健康的关注和对科技的追求，心率监测技术得到了广泛的追捧。

尤其是在运动场合，人们往往需要更及时、更准确的心率监测。

而现在有一种非接触式心率监测技术，能够实现不接触身体即可获取心率数据。

那么，非接触式心率监测的算法与系统设计是怎样的呢？一、算法设计非接触式心率监测的算法设计一般分为两个步骤：人脸或人体检测，以及心率检测。

人脸或人体检测是指在图像中自动检测到人脸或人体的区域。

这一步骤的目的是为了使算法只分析有效区域，从而提高效率和精度。

心率检测是指通过分析这个有效区域中的图像序列来推断心率。

如何推断心率呢？这里有一个常用的方法，称为光学传感检测方法。

它是基于心率的心跳产生血液浓度变化的原理，通过图像序列中的变化来推断心率。

二、系统设计非接触式心率监测系统设计需要考虑的主要因素有：摄像头的选择、图像处理器的选择、算法优化、信号过滤、界面设计等。

摄像头的选择很关键，因为摄像头的品质和性能将直接影响到图像序列的清晰度和准确度。

一般来说，应该选择高清晰度的摄像头，而且最好支持低光条件下的拍摄，以保证在各种光线条件下都能够获得清晰的图像序列。

图像处理器是为了从摄像头中获取图像序列，并进行人脸或人体检测和心率检测。

需要选择一个高性能的图像处理器，确保能够处理高清晰度的图像序列，并能够满足实时性的要求。

算法优化是为了提高检测精度和响应速度。

这一步需要选择高效的算法，并对算法进行不断地优化，以适应不同场景下的应用需求。

同时，还需进行各种测试和验证，确保算法的效果和性能符合要求。

信号过滤是为了去除图像序列中的干扰和噪声，从而提高心率检测的准确度和稳定性。

需要选择合适的滤波算法和参数，对图像序列进行去噪和平滑处理。

界面设计是为了使得使用者能够方便地操作和获取心率数据。

需要采用人性化的界面设计，一个好的用户体验将让使用者更愿意使用这个系统。

总的来说，非接触式心率监测的算法与系统设计是一项复杂的技术，需要综合考虑多个因素，并进行不断地优化和改进，以提高精度和实用性。

非接触式生物信号检测技术的研究与应用随着生物医学工程技术的不断进步，非接触式生物信号检测技术越来越受到重视，被广泛应用于医疗、健康管理、体育竞技等领域。

本文将介绍非接触式生物信号检测技术的研究和应用。

一、非接触式生物信号检测技术的基础非接触式生物信号检测技术是指不需要将传感器接触或插入体内，就能够测量人体产生的生物信号的技术。

目前，最常用的非接触式生物信号检测技术包括电子图像处理技术、光纤传感技术、人体电磁辐射检测技术等。

其中，电子图像处理技术是指通过摄像头拍摄到的人体图像，对肤色、血管、脉搏等进行图像处理，从而测量血氧饱和度、心率等生物指标。

光纤传感技术是利用光纤传感器对血流的光衰减或散射进行测量，从而获得心率、呼吸率等生物指标。

人体电磁辐射检测技术则是通过接收人体发出的电磁辐射信号，测量出人体的生物信号。

二、非接触式生物信号检测技术的应用1.医疗领域非接触式生物信号检测技术在医疗领域中的应用已经越来越广泛。

例如，利用电子图像处理技术可以实现血氧饱和度、心率、呼吸率等指标的测量，用于监测患者的生命体征，并及时判断病情加重的风险。

同时，该技术可以帮助医生进行无创性的手术操作和虚拟现实技术的设计。

2.健康管理领域随着人们健康意识的提高，非接触式生物信号检测技术在健康管理领域也开始得到广泛的应用。

例如，利用光纤传感技术测量心率变异性等指标，可以评价人体的心理和生理状态，并预测身心健康的风险。

同时，这些技术的广泛应用可以帮助人们更好地管理自己的身体状况，预防疾病的发生。

3.体育竞技领域在体育竞技领域，非接触式生物信号检测技术可以帮助教练员更好地了解运动员的身体情况，提高训练效果，减少运动员产生的损伤。

例如，利用电子图像处理技术测量心率、呼吸等生物指标，可以帮助教练员精准地掌握运动员的身体情况，并根据情况进行针对性的训练。

三、非接触式生物信号检测技术的未来发展随着科技的不断进步，非接触式生物信号检测技术也在不断完善。

基于雷达式非接触生命参数监测系统的安全带设计雷达式非接触生命监测技术是融合雷达技术和生物医学工程技术于一体，无需任何电极或者传感器接触生命体，以电磁波为探测媒介，间隔一定距离，并可穿透非金属介质，如衣服、被褥、纱布等物体非接触、远距离、无约束的检测到人体的呼吸及心脏跳动等信息，进而提取出人体的生命体征参数。

本研究通过在安全带上安装雷达式非接触生命参数监测系统，收集驾驶员行车过程中心跳频率，进行信号处理，实时判断驾驶员的生理体征情况，基于心率变异性的研究理论及时发现并提醒即将进入疲劳驾驶的驾驶员。

采用生物雷达技术检测生命信息，不仅弥补了接触式检测疲劳驾驶技术的局限性，而且保障交通安全。

标签：雷达式非接触；生命体征参数；疲劳驾驶；心率变异性1 概述交通事故是当前世界各国面临的严重社会问题之一，已被公认为当今世界危害人民生命安全的第一大公害。

随着我国高速公路的发展和车速的提高，交通事故的发生率也逐年增高。

据统计，人为因素所导致的交通事故占了80%～90%，而驾驶员疲劳驾驶便是其中重要一项。

疲劳驾驶[1]是指驾驶员在一段时间的驾车之后所产生的反应水平下降，导致不能正常驾车行驶。

驾驶员产生疲劳后，其心理状态也会发生各种各样的变化，如视力下降，致使注意力分散、视野逐渐变窄；思维能力下降，致使反应迟钝、判断迟缓、动作僵硬、节律失调；自我控制能力减退，致使易于激动、心情急躁或开快车等。

根据美国国家公路交通安全署的统计，在美国的公路上，每年由于司机在驾驶过程中跌入睡眠状态而导致大约10万起交通事故，约有1500起直接导致人员死亡，711万起导致人员伤害。

我国48%的车祸是由驾驶员疲劳驾驶引起的，造成了重大的财产损失。

而目前针对解决驾驶员疲劳驾驶问题并没有较完整的处理措施和预警系统[2]，传统的方法为使用可佩带的疲劳驾驶监测传感器和视频监视器等，这些都存在一定缺陷。

由此可见，疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素，监测汽车驾驶员疲劳状态的方法与装置目前已经成为世界各国科研的重点，能在驾驶员出现疲劳状态的初期给驾驶员以视觉或听觉上的警示，其研究成果对减少由疲劳驾驶引起的交通事故有重要意义。

《非接触式生命体征检测装置设计与实现》一、引言非接触式生命体征检测技术在现代社会扮演着日益重要的角色。

通过无线或近场感应方式对心率、血压、呼吸频率等生理指标进行测量，这种技术为医疗、军事、安全等领域提供了便利的监测手段。

本文将详细介绍非接触式生命体征检测装置的设计与实现过程。

二、系统设计概述非接触式生命体征检测装置设计旨在利用先进的光电技术、无线通信技术等实现快速、准确、非接触的生理信息监测。

该系统主要由信号采集模块、信号处理模块、数据传输模块和上位机软件四部分组成。

三、信号采集模块设计信号采集模块是整个系统的基础部分，主要负责捕获生理信息中的光电信号。

这里采用的主要技术为多普勒雷达和光学探测器技术，对心音及脉搏进行感知，以及非红外光线监测心跳的跳动模式。

这些技术使得该系统在不需要接触皮肤的情况下获取人体生命体征数据。

四、信号处理模块设计信号处理模块是对采集到的信号进行初步处理和分析的部分。

这一部分包括对原始信号的滤波、放大、转换和提取等操作，以便将复杂的原始信号转化为有用的生理信息。

采用先进的算法和微处理器，使该模块能够在短时间内对大量数据进行处理和分析，并输出准确的生理信息数据。

五、数据传输模块设计数据传输模块是连接整个系统的桥梁，它负责将处理后的数据通过无线方式发送至上位机软件进行存储和处理。

这里采用蓝牙、Wi-Fi等无线通信技术，具有低功耗、传输速度快、稳定性高等优点。

此外，为了保证数据传输的实时性和安全性，我们采用加密技术对数据进行加密传输。

六、上位机软件设计上位机软件负责接收来自数据传输模块的数据，并对这些数据进行存储和处理。

软件采用可视化界面设计，使得操作更加简便易懂。

此外，上位机软件还可以对接收到的数据进行实时分析，给出直观的生理信息图表和报告，以便医护人员或使用者及时了解被测者的生命体征情况。

七、系统实现与测试在完成系统设计后，我们将开始进行系统的实现与测试工作。

首先，根据设计方案搭建实验平台，完成硬件电路的焊接和软件的编写工作。

非接触式身体生理信号监测系统的设计与实现一、引言随着人们生活水平的不断提高，对健康的关注度也在不断增加。

而身体的生理信号是衡量人体健康状态的一个重要指标。

因此，开发一种非接触式身体生理信号监测系统，可以有效地提高我们关注健康的效率。

本文将会介绍一种基于光学信号的非接触式身体生理信号监测系统。

二、相关技术近年来，生物医学工程领域逐渐兴起了一种新的监测技术——基于光学信号的非接触式身体生理信号监测技术。

这种技术的核心原理是通过照射光源，观察体表反光的光谱数据，并通过对该数据的分析，提取出人体生理信号。

三、系统设计基于光学信号的非接触式身体生理信号监测系统主要由以下几部分组成：1.硬件部分硬件部分主要由一台光学传感器、一台微处理器、一台显示器以及一些辅助元件组成。

光学传感器负责采集反射光谱数据，微处理器负责处理数据，显示器负责显示结果。

2.光学传感器光学传感器是整个系统的核心。

该传感器可以照射特定波长的光线，观察人体表面反光情况，并将其转化为电信号，进行后续的信号分析。

3.微处理器微处理器负责对采集到的光谱数据进行处理，并提取出身体生理信号。

同时，微处理器还可以将处理结果通过显示器展示出来，方便用户进行观察。

4.显示器显示器可以将处理结果直观地展示出来，让用户更加直观地了解自身的健康状况。

5.辅助元件辅助元件主要包括电源模块、通信模块、存储模块等。

它们与主要的硬件部分相互配合，保证整个系统的正常工作。

四、实验步骤1.准备工作首先，需要安装好光学传感器、微处理器、显示器以及辅助元件，保证它们之间的正确连接。

2.测量将光学传感器放置在待测量的身体部位上，照射光线。

通过微处理器对采集到的反光光谱数据进行处理，提取出身体生理信号。

3.数据分析通过对提取出的身体生理信号进行分析，得出该身体部位的健康状况。

五、再现实验结果在实验过程中，我们将光学传感器放置在手腕上，照射光线，并采集反光光谱数据。

通过对数据的分析，我们得到了该手腕上的脉搏信号。

非接触类型智能医疗监测系统的设计与实现近年来，随着人们对智能医疗监测系统需求的不断增加，非接触类型智能医疗监测系统逐渐成为人们关注的焦点。

设计和实现一个高效、准确的非接触类型智能医疗监测系统对于改善医疗服务水平以及提高疾病预防控制能力具有重要意义。

本文将深入探讨非接触类型智能医疗监测系统的设计与实现。

首先，非接触类型智能医疗监测系统需要具备可靠的传感器技术。

传感器是系统的核心，用于采集患者的生理参数，如心率、体温、血压等。

传感器的准确性和稳定性对于监测系统的可靠性至关重要。

因此，在设计和选择传感器时，需要考虑多种因素，包括传感器的灵敏度、精度、响应速度以及抗干扰能力等。

此外，在传感器的安装位置和方式上需要进行科学合理的设计，以确保传感器能够准确、稳定地采集患者的生理数据。

其次，非接触类型智能医疗监测系统需要配备高效的信号处理算法。

在传感器采集到生理数据后，系统需要对这些数据进行处理和分析，以获取有价值的医疗信息。

这就需要采用适当的信号处理算法，对传感器采集的生理数据进行滤波、特征提取、分类等处理。

常见的信号处理算法包括小波变换、滑动窗口、自相关分析等。

通过合理选择和优化信号处理算法，可以提高监测系统的准确性和实时性。

此外，非接触类型智能医疗监测系统还需要具备可视化界面和数据分析功能。

可视化界面可以直观地展示患者的生理参数以及相关的监测结果，使医生和患者能够清晰地了解患者的健康状况。

同时，监测系统还应具备数据分析功能，能够自动识别出异常情况并进行报警。

数据分析功能可以帮助医生更好地评估患者的健康状况，并及时采取相应的医疗措施。

此外，非接触类型智能医疗监测系统还需要具备可靠的数据传输和存储能力。

监测系统采集到的生理数据需要及时传输给医生和患者，以便他们进行实时监测和分析。

因此，系统需要具备稳定的网络连接，采用可靠的数据传输协议，以确保数据的安全和准确传输。

同时，监测系统还应具备可靠的数据存储能力，以便医生可以随时回顾和分析患者的历史数据，并为之后的医疗决策提供参考。

Open Journal of Circuits and Systems 电路与系统, 2023, 12(2), 20-27 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/ojcs https:///10.12677/ojcs.2023.122003基于微波传感器的非接触式人体体征 监测系统设计李雨泽，房才辛，时 翔*常州工学院计算机信息工程学院，江苏 常州收稿日期：2023年5月10日；录用日期：2023年6月8日；发布日期：2023年6月14日摘要本文基于微波探测的原理与方法，建立了人体的心跳和呼吸两个主要生命体征与微波雷达传感器信号之间的科学联系，设计了一种基于微波传感器的人体体征监测系统，能够对人体进行非接触式人体生命体征测量，对于诸如无法接触式监测的严重烧伤病人、地震灾害时瓦砾下掩埋的生还者等，提供连续、实时的高效监测。

关键词微波传感器，雷达信号，人体生命体征，非接触式Design of a Non-Contact Human Sign Monitoring System Based on Microwave SensorsYuze Li, Caixin Fang, Xiang Shi *School of Computer Science and Information Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou JiangsuReceived: May 10th , 2023; accepted: Jun. 8th , 2023; published: Jun. 14th, 2023AbstractIn this paper, based on the principle and method of microwave detection, the scientific relationship between the two main vital signs of human heartbeat and respiration and the signal of microwave radar sensors is established, and a human sign monitoring system based on microwave sensor is de-*通讯作者。

《非接触式生命体征检测装置设计与实现》一、引言随着科技的不断发展，非接触式生命体征检测技术在医疗、安全监控等领域的应用越来越广泛。

非接触式生命体征检测装置的设计与实现，可以有效地提高生命体征监测的准确性和便捷性，减少医护人员的工作负担。

本文将详细介绍非接触式生命体征检测装置的设计原理、实现方法以及应用场景。

二、设计原理非接触式生命体征检测装置主要基于生物电信号的检测原理，通过捕捉人体表面产生的微弱电信号，实现对生命体征的监测。

该装置主要利用红外线传感器、光电传感器等非接触式传感器，对人体进行无创、无痛的监测。

三、装置设计1. 硬件设计非接触式生命体征检测装置的硬件部分主要包括传感器模块、信号处理模块、电源模块等。

传感器模块负责捕捉人体表面的电信号，信号处理模块负责对捕捉到的信号进行滤波、放大、数字化等处理，以便于后续的分析和判断。

电源模块则为整个装置提供稳定的电源支持。

2. 软件设计软件部分主要实现信号的采集、处理、分析和显示等功能。

通过编写相应的算法程序，对捕捉到的电信号进行分析，从而得出心率、呼吸频率等生命体征参数。

同时，软件部分还应具备数据存储和传输功能，以便于后续的数据分析和应用。

四、实现方法1. 传感器选择与配置根据实际需求，选择合适的红外线传感器和光电传感器等非接触式传感器。

在配置传感器时，应考虑其灵敏度、稳定性、抗干扰能力等因素，以保证监测的准确性和稳定性。

2. 信号处理与算法实现通过编写相应的算法程序，对捕捉到的电信号进行滤波、放大、数字化等处理。

在算法实现过程中，应充分考虑信号的噪声干扰、信号失真等问题，以提高算法的准确性和可靠性。

3. 界面设计与交互实现根据实际需求，设计合适的界面，以便于用户进行操作和查看监测结果。

同时，应实现友好的人机交互界面，以便于用户进行参数设置、数据存储和传输等操作。

五、应用场景非接触式生命体征检测装置可广泛应用于医疗、安全监控等领域。

在医疗领域，该装置可用于对病人进行实时监测，以便及时发现异常情况并采取相应措施。

《非接触式生命体征检测装置设计与实现》一、引言随着科技的不断发展，非接触式生命体征检测技术在医疗、安全监控等领域得到了广泛应用。

非接触式生命体征检测装置因其便捷、快速、准确的特点，对于实现健康管理和疾病预防具有重要作用。

本文旨在设计并实现一种非接触式生命体征检测装置，为相关领域提供一种有效的解决方案。

二、系统设计（一）设计目标本设计的目标是为实现非接触式生命体征检测，包括心率、呼吸频率、体温等关键生理参数的实时监测。

同时，系统应具备操作简便、准确度高、抗干扰能力强等特点。

（二）系统架构本系统主要由传感器模块、信号处理模块、主控模块和显示模块四部分组成。

传感器模块负责采集生命体征数据，信号处理模块对采集的信号进行滤波、放大等处理，主控模块负责数据处理和存储，显示模块则用于实时显示生命体征数据。

（三）传感器模块设计传感器模块包括心率传感器、呼吸传感器和红外温度传感器。

其中，心率传感器和呼吸传感器采用光学传感器技术，通过采集人体表面的红光和绿光信号，计算出血氧饱和度和心率变化；红外温度传感器则用于实时监测体温。

（四）信号处理模块设计信号处理模块对传感器采集的信号进行预处理，包括滤波、放大、数字化等操作，以提高信噪比，保证数据准确性。

此外，还需对信号进行特征提取和参数估计，以便于后续数据处理和分析。

（五）主控模块设计主控模块采用高性能微处理器，负责接收传感器模块发送的数据，进行数据处理和存储。

同时，主控模块还需与显示模块进行通信，实时显示生命体征数据。

此外，主控模块还应具备数据分析、异常报警等功能。

（六）显示模块设计显示模块采用液晶显示屏，可实时显示心率、呼吸频率、体温等关键生理参数。

此外，显示模块还应具备界面友好、操作简便等特点，方便用户使用。

三、系统实现（一）硬件实现根据系统设计，选择合适的传感器、微处理器等硬件设备进行搭建。

同时，还需对硬件设备进行调试和优化，确保系统稳定运行。

（二）软件实现软件部分主要包括数据采集、数据处理、数据存储和显示等模块。

非接触式智能医疗监护系统设计近年来，随着智能技术的发展和应用，非接触式智能医疗监护系统正在日益受到人们的关注。

这种系统能够采集并处理患者的生理数据，使医护人员能够更快速地诊断患者病情。

本文将介绍一种非接触式智能医疗监护系统的设计方案，探讨该系统的优点和应用前景。

一、智能监测器件的选择智能监测器件是非接触式智能医疗监护系统的核心部件，常见的智能监测器件有心电图仪、体温计、血氧仪等。

本文方案中采用的是红外线测温仪、心电图仪和呼吸监测仪。

这些监测器件均小巧轻便，使用方便，可实现对患者生理指标的实时监测，并将数据传输至智能监测终端进行处理和分析。

二、智能监测终端的设计智能监测终端是非接触式智能医疗监护系统的另一核心部件，其主要功能是接收和处理智能监测器件采集到的数据，提供可视化的监测界面和报告。

本文方案中采用的是基于深度学习的智能监测终端设计，主要包括以下两个步骤：1.数据采集和分析：智能监测终端通过接收监测器件传输的数据，对患者的生理指标进行实时监测和记录。

同时，智能监测终端对患者的生理指标进行全面分析，利用深度学习算法对患者病情进行评估，并根据评估结果提供预测、风险管理和防范措施等。

2.显示和报告：智能监测终端提供一个可视化的监测界面，在该界面上可以实时显示患者的生理指标和病情评估结果。

此外，智能监测终端还可以提供详细的报告和数据分析，以辅助医护人员进行更精确的诊断和治疗。

三、系统应用前景非接触式智能医疗监护系统具有广泛的应用前景，以下是一些示例：1.在院内使用：该系统可用于监测住院患者的生理指标，快速诊断和治疗病患的病情，缩短患者的住院时间，同时降低医院的管理成本和人力资源占用。

2.在居家使用：该系统可用于高危人群的生理监测，例如老年人、孕妇、慢性疾病患者等，在保证隐私的前提下，为病患提供更加个性化、全面的健康监测和服务，同时减轻医疗资源的压力。

总之，非接触式智能医疗监护系统可望成为未来医疗行业的重要发展趋势。