机器视觉在动态生理参数监测中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 家禽生理状态监测：
通过机器视觉技术，可以对家禽（如笼养肉鸡）的图像进行智能分析和处理，实现非接触式实时监测其生理状态。例如，采用特定的检测算法（如RJ-YOLOv5鸡嘴检测算法）对家禽的图像特征进行提取和分析，从而评估其健康状况。
2. ICU病人生理参数监测：
机器视觉技术也应用于重症监护室（ICU）病人的生理参数监测。通过结合数据融合技术，机器视觉可以帮助实现更精准、舒适和无线的监测方式，特别是在血流动力学、氧代谢和微循环等指标的监测上。
3. 血容量与心电监测：
在血容量监测方面，机器视觉技术结合光学技术，可以实现非侵入式的血容量监测，如通过检测中心静脉氧饱和度、血细胞比容等参数来评估患者血容量变化。在心电监测方面，也有可穿戴设备利用机器视觉技术进行心电分析，实现无线传输和持续监测。
4. 疲劳检测：
机器视觉在疲劳检测中也有广泛应用。通过摄像头捕捉个体的面部图像，运用计算机视觉算法对图像进行预处理和特征提取，可以判断个体是否出现疲劳迹象。这主要基于眼睛状态、面部表情和头部姿态等特征的分析。
机器视觉通过图像分析和处理技术，在动态生理参数监测中发挥着重要作用，为医疗、农业等多个领域提供了高效、精准的监测手段。
