婴儿猝死综合征（Sudden Infant Death Syndrome，SIDS）是一种原因不明的现象。即便在发达国家，SIDS依然是一个无法完全避免的潜在疾病。ALTE(Apparent lifethreatening event)是指明显危及生命的事件。SIDS/ALTE家庭监护系统能够监测某些ALTE症状或者SIDS的发生，及时预警婴儿可能遭受的生命威胁，为治疗和急救赢取宝贵的时间。本课题采用非接触式心电电极和计算机视觉技术，从心率、呼吸这两个生理参数入手，对SIDS/ALTE进行监护。　　本文使用监控视频对人体呼吸进行监护。首先使用Shi-Tomasi角点检测算法提取参考帧中的特征点，使用金字塔式L-K特征点追踪算法来对两帧图像中的角点进行匹配（即计算角点对应的光流），并利用基于残差函数和基于光流向量的方法剔除掉一些不稳定的特征点，完成对光流的优化，从剩余的匹配特征点对估计出更精准的透视变换模型参数。使用RANSAC算法迭代求出透视变换模型的最优参数，利用透视变换完成帧图像配准，消除摄像机的抖动。再使用L-K特征点追踪算法，提取出所有可能的运动特征点。由于这些特征点混和了背景运动和呼吸运动，本文提出了一个基于统计学中判定系数的分类方法，将这些特征点分为背景运动和呼吸运动两大类。分析这些呼吸特征点的运动轨迹，合成近似的呼吸波形，并利用过零检测算法自动找出呼吸波形的波峰，求出每分钟的呼吸频次。实验结果表明，本文合成的呼吸波与视频中的实际呼吸运动一一对应，呼吸波检测算法的准确率较高，可以满足呼吸监护的需求。　　本文的心电监护采用非接触式心电电极，该电极为银织物电极，直接覆盖在床垫表面，利用容性耦合来获取心电信号。采集终端包括心电采集模块和单片机处理模块，心电模块采集模块与传统便携式心电检测设计类似，使用AD623对电极信号差分放大，经过一系列信号调理电路（包括高通、低通、工频滤波和后级放大电路等）后，送入单片机处理模块。单片机处理模块选用TI公司的MSP430微处理器，利用MSP430完成数模转换、R波检测和心率计算等。心率、心电数据可以通过蓝牙系统发送至配对的电脑或手机。测量结果显示，本文设计的非接触式心电监护能够持续稳定地检测心电信号，心率计算准确度高，实现了心电/心率监护的要求。　　本文设计了一个基于微运动检测的呼吸监护和基于非接触式心电监护的SIDS/ALTE监护系统，该监护系统能够智能化地监护呼吸和心率这两个重要生理参数，适合长时间的婴儿SIDS/ALTE监护。