一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，包括以下步骤：开始计时，以预设帧速率

【技术实现步骤摘要】
一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法
本专利技术涉及数字图像处理技术与数字信号处理
，特别涉及一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法。
技术介绍
心率是人体体征最重要的参数之一。最早的心率检测是依靠医生通过切脉或者听诊获得人体的脉象来了解其体内疾病的情况，这对医生的相关知识掌握程度与经验的丰富程度有着很高的要求。随着科学技术的发展，心率监测仪的出现使得人们能够对心率进行高精度的实时测量，但心率监测仪的成本很高，应用场景大多是大医院中，无法普及到人们的日常生活中。穿戴式心率检测装置的出现使得心率监测走入了人们的日常生活，但穿戴式心率检测带有自主性，且穿戴式心率检测装置的长时间接触易引起被测者的不适。亟待一种能够在避免被测者感到不适的情况下，对被测者的心率进行准确、便捷、智能化的实时监测的技术手段。目前很多大公司如现代汽车、松下、MUJI、Oxehealth等，都致力于这一技术手段的开发，并且也有了一定的研究成果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，该方法能够充分利用图像序列中感兴趣区域的图像信息，以非接触的方式准确、有效地对被测者的心率进行提取，实现心率变化情况实时监测，为日常健康监护提供一种有效的方法。实现本专利技术目的的具体技术方案是：一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，所述方法包括以下步骤：(1)从0开始计时，以预设帧速率v采集包含被测者脸部区域的RGB图像；(2)分别计算所述RGB图像内脸颊区域R、G、B分量的均值存放于三个预设长度为l的FIFO(FirstInputFirstOutput)队列中；(3)判断三个所述FIFO队列是否充满，若充满，则读取三个所述FIFO队列中的数据进行心率提取，然后删除所述每个所述FIFO队列中前v个数据，v取值在15到40之间；(4)判断计时是否达到1/v，若未达到则继续等待，待计时达到1/v则重复步骤(1)-步骤(4)，周而复始，实时测量，直至测量结束。所述步骤(2)具体包括：计算所述RGB图像的每个像素点的R、G、B分量的平均值得到所述RGB图像对应的灰度图像；采用人脸检测算法检测出所述灰度图像的脸部区域，并用方框grayFace标定；计算所述脸部区域方框grayFace的宽度w和高度h，并将所述脸部区域方框grayFace的上边框缩进0.5×h，下边框缩进0.1×h，左边框和右边框分别缩进0.2×w，缩进后方框区域定为所述灰度图像的内脸颊区域grayInnerCheek；提取所述内脸颊区域grayInnerCheek四个角的坐标；分别获取所述RGB图像的所述内脸颊区域InnerCheek的R、G、B分量的均值将所述均值分别存放于三个预设长度为l的FIFO队列中。所述步骤(3)具体包括：判断三个所述FIFO队列是否充满，若充满，则读取三个所述FIFO队列(r1，r2，r3，...，rl)、(g1，g2，g3，...，gl)和(b1，b2，b3，...，bl)中的3×l个数据进行心率提取；删除每个所述FIFO队列中最先存储的前v个数据。进一步，所述心率提取，具体过程为：将三个所述FIFO队列中的对应位置数据(r1，g1，b1)、(r2，g2，b2)、(r3，g3，b3)、...、(rl，gl，bl)分别作为XYZ三维空间中l个点的坐标值，得到XYZ三维空间中的l个点；计算所述l个点之间的欧氏距离矩阵W，其中，所述欧氏距离矩阵W中的(i，j)(i，j＝1，2，3，...，l)位置上的元素值为第i个点与第j个点的欧氏距离，计算公式如下将所述欧氏距离矩阵W每一行元素中数值最小的12个元素置1，其余元素置0，获取所述欧氏距离矩阵W的二值化矩阵A；以所述二值化矩阵A的每行元素数值和作为对角元素构建大小为l×l的对角矩阵D；将所述对角矩阵D与所述二值化矩阵A相减得到拉普拉斯矩阵L；根据方程计算所述拉普拉斯矩阵L和所述对角矩阵D的广义特征值与广义特征向量并将最小的所述广义特征值对应的所述广义特征向量作为原始心率信号hr0；采用阶数Order＝10、归一化频率户0.16的Butterworth低通滤波器去除所述原始心率信号hr0大于4Hz的信号成分得到最终的心率信号hr；检测出所述最终的心率信号hr的极大值点个数n与第一个极值点与最后一个极值点之间数据点的个数m，根据公式计算此时的心率值HR。本专利技术提供的技术方案的有益效果是：本专利技术所提出的一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，利用摄像头以一定帧速率采集图像序列，基于人脸检测算法提取最有利于心率分析的人脸区域作为感兴趣区域，并借鉴了流形学习这一拓扑流形概念的降维方法，将感兴趣区域的R、G、B分量均值信号映射到三维空间中，再降维至映射数据间的欧式距离矩阵，最后通过特征向量的获取来提取心率信号，实现了非接触式的人体心率的实时监测。由于与人体没有直接的接触，即使是长时间的心率监测也不会对被测者造成不适感，这为临床医疗等提出了一个新的技术。不论是对脆弱的婴幼儿、容易疲劳驾驶的司机，还是长期伏案工作的白领等来说，都是一种十分有效的日常监护手段。另外，该测量系统实现平台选择范围广，只要配有640×480及以上分辨率的图像采集模块，并具有一定数据处理能力，就能够实现该心率监测功能，因此，除了在专用系统上实现外，还可以集成到手机中，便于该系统的应用普及。附图说明图1为本专利技术流程图；图2为本专利技术实施例流程图；图3为本专利技术实施例心率提取流程图；图4为本专利技术从三个所述FIFO队列中读取的信号，以及提取出的心率信号示意图；图5为本专利技术一段心率监测过程中测得的心率值与利用指夹式血氧仪测得的心率值比较示意图。具体实施方式为了更加清楚明白地说明本专利技术所述的技术手段、技术改进及有益效果，以下结合附图对本专利技术进行详细的说明。实施例本专利技术所提供的一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，参见图2，包括以下步骤：S101：从0开始计时，以预设帧速率v采集包含被测者脸部区域的RGB图像。该步骤具体为：从0开始计时，将RGB图像采集的预设帧速率v固定为20，采集包含被测者脸部区域的RGB图像Img；其中，预设帧速率v的选择根据实际应用中的需要进行设置，本专利技术实施例以v＝20为例进行说明。S102：分别计算所述RGB图像内脸颊区域R、G、B分量的均值存放于三个预设长度为l的FIFO(FirstInputFirstOutput)队列中。该步骤具体为：计算所述RGB图像Img中每个像素点的R、G、B分量的平均值得到所述RGB图像对应的灰度图像grayImg；采用人脸检测算法检测出所述灰度图像grayImg的脸部区域，并用方框grayFace标定；计算所述脸部区域方框grayFace的宽度w和高度h，并将所述脸部区域方框grayFace的上边框缩进0.5×h，下边框缩进0.1×h，左边框和右边框分别缩进0.2×w，缩进后方框区域定为所述灰度图像grayImg的内脸颊区域innerCheck；其中，所述人脸检测可采用公知的算法，在此专利中不进行详细的介绍；提取所述内脸颊区域innerCheek四个角的坐标；分别获取所述RGB图像加g的所述内脸颊区域innerCheck的R、G、B分量的平均值创建三个预设长度为20本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)从0开始计时，以预设帧速率v采集包含被测者脸部区域的RGB图像；(2)分别计算所述RGB图像内脸颊区域R、G、B分量的均值

【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)从0开始计时，以预设帧速率v采集包含被测者脸部区域的RGB图像；(2)分别计算所述RGB图像内脸颊区域R、G、B分量的均值存放于三个预设长度为l的FIFO(FirstInputFirstOutput)队列中；(3)判断三个所述FIFO队列是否充满，若充满，则读取三个所述FIFO队列中的数据进行心率提取，然后删除所述每个所述FIFO队列中前v个数据，v取值在15到40之间；(4)判断计时是否达到1/v，若未达到则继续等待，待计时达到1/v则重复步骤(1)-步骤(4)，周而复始，实时测量，直至测量结束。2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，其特征在于，所述的步骤(2)的具体过程为：计算所述RGB图像的每个像素点的R、G、B分量的平均值得到所述RGB图像对应的灰度图像；采用人脸检测算法检测出所述灰度图像的脸部区域，并用方框grayFace标定；计算所述脸部区域方框grayFace的宽度w和高度h，并将所述脸部区域方框grayFace的上边框缩进0.5×h，下边框缩进0.1×h，左边框和右边框分别缩进0.2×w，缩进后方框区域定为所述灰度图像的内脸颊区域grayInnerCheek；提取所述内脸颊区域grayInnerCheek四个角的坐标；分别获取所述RGB图像的所述内脸颊区域InnerCheek的R、G、B分量的均值将所述均值分别存放于三个预设长度为l的FIFO队列中。3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的非接触式实时心率监测算法，其特征在于，所述的步骤(3)的具体过程为...

【专利技术属性】
技术研发人员：周梅，刘茜，白玉，姜诚，李庆利，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海,31