一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法，该方法通过对原始视频图像进行颜色校正，去除光线带来的干扰，最大程度上降低了测量过程中光线强度对测量结果的影响，该方法使用深度学习的方法获取心电曲线，无需对人脸的关键部位进行定位，只需将人脸轮廓图像输入构建好的模型中，即可得到心电曲线，整个测量过程简单便捷，在测得心率的基础上，还可以进一步利用心率值计算到待测者的体温数据，整个方法不仅测量精度大大提高，功能也更加齐全，更能满足实际心率、体温测量需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法
本专利技术涉及非接触式体征监测和图像处理
，更具体的说是涉及一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法。
技术介绍
目前，随着心脑血管疾病的发病率不断提高，人们的健康意识也逐渐增强，对心率、体温等体征参数的检测意识也不断提高。心率是人体新陈代谢和功能活动重要的生理参数之一。传统的心率测量最准确的方法是心电图法，但心电图法需将电极粘在受测者皮肤上，这种方法使用起来较复杂不太方便，而且这种方法需要和皮肤直接接触，使用场景比较受局限，例如对于婴儿以及运动员在运动过程中的心率及体温测量。为此，图像PPG(Photoplethysmography)技术应运而生，PPG即光电容积脉搏波描记法，是一种利用光电手段在活体组织中无创检测血液容积变化的方法，它通过测量经活体组织吸收后的反射光强度，描记血液容积脉冲(BVP)信号后计算心率。傅明哲等人最早提出利用普通网络摄像头的非接触式心率检测方法，该方法利用独立成分分析(ICA)将三个平均的颜色踪迹分离为三个基源信号，通过分析第二个基源信号的功率谱估计心率。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法，其特征在于，包括：/nS1：在普通可见光条件下，通过摄像头采集待测者面部区域的视频图像，并对采集到的视频图像进行颜色校正；/nS2：对颜色校正后的每一帧视频图像分别进行人脸识别，并从识别出的人脸区域中截取人脸轮廓图像；/nS3：对一段连续的视频图像中截取的人脸轮廓图像分别进行深度学习，并求取心电曲线；/nS4：对得到的心电曲线进行消除基线漂移以及强化R波处理，通过每分钟内R波出现的次数计算得到待测者的心率值；/nS5：根据人体正常心率基准与得到的心率值的关系，计算待测者的体温值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法，其特征在于，包括：
S1：在普通可见光条件下，通过摄像头采集待测者面部区域的视频图像，并对采集到的视频图像进行颜色校正；
S2：对颜色校正后的每一帧视频图像分别进行人脸识别，并从识别出的人脸区域中截取人脸轮廓图像；
S3：对一段连续的视频图像中截取的人脸轮廓图像分别进行深度学习，并求取心电曲线；
S4：对得到的心电曲线进行消除基线漂移以及强化R波处理，通过每分钟内R波出现的次数计算得到待测者的心率值；
S5：根据人体正常心率基准与得到的心率值的关系，计算待测者的体温值。


2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法，其特征在于，步骤S1中，对采集到的视频图像进行颜色校正，具体包括：
S101：建立非彩色模型，假设平均图像是非彩色的；
S102：获取每一帧视频图像的RGB值，将每一帧视频图像的RGB值分别代入所述非彩色模型进行颜色校正。


3.根据权利要求2所述的一种基于摄像头的非接触式心率、体温测量方法，其特征在于，所述非彩色模型为：



其中，为校正后的颜色分量，k为比例系数，取值为：



其中，V＝2N-1，0＜N＜225。


4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头的非接触式心率...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢世朋，袁柱柱，
申请(专利权)人：南京昊眼晶睛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32