本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种压力评估方法、装置、计算机设备和存储介质，基于移动终端采集测试用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所述移动终端闪光灯开启状态下，测试用户手指遮挡摄像头时拍摄所得；将所述指尖视频转换为RGBA视频格式，并提取出R通道中的所有像素点的求和，得到PPG信号；基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征；将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中，得到所述测试用户的压力评估结果。本申请在测试用户的压力时，只需要用到移动终端进行生理信号的采集，不需要专业的采集设备，降低采集成本。降低采集成本。降低采集成本。
【技术实现步骤摘要】
压力评估方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，特别涉及一种压力评估方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会经济的快速发展，人们的工作、生活节奏越来越快，来自各方面的压力也越来越大，很多人在不同时期，都会呈现出不同程度、不同诱因的压力问题。压力长期得不到释放、缓解时，会严重影响身体与精神健康，轻则引起头痛、失眠焦虑等一系列不适，重则会增加心脑血管疾病、糖尿病和癌症等一系列慢病风险。由此可见，了解并掌握自身压力状态，及时采取减压措施，对于个体身心健康至关重要。
[0003]压力也称为应激，是生理系统应对刺激时表现出特殊症状的一种状态。当一个人处于压力状态时，不仅其生理信息(体液激素水平、心率、血压、呼吸、瞳孔直径、皮肤电等)会有变化，身体行为信息(表情、声音和肢体动作等)也会发生变化。现有技术通过检测这两类状态的变化即可评估人体压力水平。
[0004]压力指数评估方法可分为：生化法、主观评定法、生理反应测试法、生理参数测定法四类。
[0005]1、生化法需要提取人体体液(血液，尿液，唾液等)，对设备与操作人员要求都很高，且只能判定体液采集时刻的压力状态，无法用于长期压力监测。
[0006]2、主观评定法依赖于被测者自我感觉的描述，一般通过专业量表进行评分，这种方法简单易行，应用较为普遍；但此方法更适合用于大样本统计分析，用于长期评估单个个体的压力时，易受环境和短时记忆混淆的影响。
[0007]3、生理反应测试法通过色词、速算测试等多种测试方法评估被测者压力，根据测试分值或生理反应情况量化压力水平；这种方法受个体差异影响，而且对测试环境要求较高，长期压力监测时，每日测试内容要有适当的变化，实现成本较高。
[0008]4、生理参数测定法主要通过测量并分析被测者的生理信号(脑电，眼电，心电，PPG等)评估压力，随着传感技术的发展，上述生理信号均可由专用的生理信号采集设备采集，使用方便，且由生理信号评估压力水平更加客观，不受主管因素影响。
[0009]综上所述，在目前的压力指数评估方法中，生理参数测定法最适合用于长期的压力评估，但是使用该方法在采集生理信号时，需要专业的信号采集设备成本，且设备通常较昂贵，设备操作复杂，影响了该方法的广泛推广。
技术实现思路
[0010]本申请的主要目的为提供一种压力评估方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在克服目前采集生理信号以进行压力评估时，需要专业信号采集设备的缺陷。
[0011]为实现上述目的，本申请提供了一种压力评估方法，包括以下步骤：
[0012]基于移动终端采集测试用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所述移动终端闪
光灯开启状态下，测试用户手指遮挡摄像头时拍摄所得；
[0013]将所述指尖视频转换为RGBA视频格式，并提取出R通道中的所有像素点的求和，得到PPG信号；
[0014]基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征；
[0015]将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中，得到所述测试用户的压力评估结果；其中，所述压力评估模型基于HRV特征训练集训练时间序列处理的神经网络所得。
[0016]进一步地，所述基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征的步骤，包括：
[0017]采用样条插值或最小二乘插值法，将所述PPG信号转换为指定采样率的转换信号；
[0018]提取所述转换信号中窦性心博的RR间期；
[0019]基于所述有效的RR间期，提取得到所述测试用户的HRV特征。
[0020]进一步地，所述HRV特征包括HRV时域参数、HRV频域参数；
[0021]所述HRV时域参数至少包括所述窦性心博的RR间期的标准差SDNN；
[0022]所述HRV频域参数至少包括低频功率LF、高频功率HF，LF与HF的比值。
[0023]进一步地，所述将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中的步骤之前，包括：
[0024]基于预设采集周期以及预设采集时长采集样本用户的生理信号，并获取所述样本用户每一次采集生理信号时的压力测量结果；其中，所述压力测量结果为所述样本用户基于预设压力量表测量所得；
[0025]基于每一次采集的生理信号，得到所述样本用户对应的HRV特征，
[0026]将所述样本用户每一次采集的生理信号所对应的HRV特征以及对应的压力测量结果作为一组HRV特征训练集；
[0027]依照采集生理信号的时间顺序，将每一组所述HRV特征训练集输入至时间序列处理的神经网络训练，得到所述压力评估模型。
[0028]进一步地，所述采集样本用户的生理信号的步骤，包括：
[0029]基于移动终端采集所述样本用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所述移动终端闪光灯开启状态下，样本用户手指遮挡摄像头时拍摄所得；
[0030]将所述样本用户的指尖视频转换为RGBA视频格式，并提取出R通道中的所有像素点的求和，得到所述样本用户的PPG信号。
[0031]进一步地，所述基于预设采集周期以及预设采集时长采集样本用户的生理信号，并获取所述样本用户每一次采集生理信号时的压力测量结果的步骤之前，包括：
[0032]获取压力测试的应用场景类型，以及所述压力测试的类型；其中，所述压力测试的应用场景类型包括短期压力测试、长期压力测试以及慢性压力测试；所述压力测试的类型包括感知压力以及心理压力；
[0033]根据所述压力测试的应用场景类型与采集周期、采集时长的对应关系，获取采集所述样本用户的生理信号的所述预设采集周期以及预设采集时长；
[0034]根据所述压力测试的类型与压力量表的对应关系，获取测量所述样本用户压力测量结果的预设压力量表。
[0035]进一步地，所述时间序列处理的神经网络包括RNN、LSTM、GUR、IndRNN中的任一种。
[0036]本申请还提供了一种压力评估装置，包括：
[0037]采集单元，用于基于移动终端采集测试用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所述移动终端闪光灯开启状态下，测试用户手指遮挡摄像头时拍摄所得；
[0038]转换单元，用于将所述指尖视频转换为RGBA视频格式，并提取出R通道中的所有像素点的求和，得到PPG信号；
[0039]提取单元，用于基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征；
[0040]评估单元，用于将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中，得到所述测试用户的压力评估结果；其中，所述压力评估模型基于HRV特征训练集训练时间序列处理的神经网络所得。
[0041]本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
[0042]本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种压力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：基于移动终端采集测试用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所述移动终端闪光灯开启状态下，测试用户手指遮挡摄像头时拍摄所得；将所述指尖视频转换为RGBA视频格式，并提取出R通道中的所有像素点的求和，得到PPG信号；基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征；将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中，得到所述测试用户的压力评估结果；其中，所述压力评估模型基于HRV特征训练集训练时间序列处理的神经网络所得。2.根据权利要求1所述的压力评估方法，其特征在于，所述基于所述PPG信号，提取得到所述测试用户的HRV特征的步骤，包括：采用样条插值或最小二乘插值法，将所述PPG信号转换为指定采样率的转换信号；提取所述转换信号中窦性心博的RR间期；基于所述有效的RR间期，提取得到所述测试用户的HRV特征。3.根据权利要求2所述的压力评估方法，其特征在于，所述HRV特征包括HRV时域参数、HRV频域参数；所述HRV时域参数至少包括所述窦性心博的RR间期的标准差SDNN；所述HRV频域参数至少包括低频功率LF、高频功率HF，LF与HF的比值。4.根据权利要求1所述的压力评估方法，其特征在于，所述将所述测试用户的HRV特征输入至预设的压力评估模型中的步骤之前，包括：基于预设采集周期以及预设采集时长采集样本用户的生理信号，并获取所述样本用户每一次采集生理信号时的压力测量结果；其中，所述压力测量结果为所述样本用户基于预设压力量表测量所得；基于每一次采集的生理信号，得到所述样本用户对应的HRV特征，将所述样本用户每一次采集的生理信号所对应的HRV特征以及对应的压力测量结果作为一组HRV特征训练集；依照采集生理信号的时间顺序，将每一组所述HRV特征训练集输入至时间序列处理的神经网络训练，得到所述压力评估模型。5.根据权利要求4所述的压力评估方法，其特征在于，所述采集样本用户的生理信号的步骤，包括：基于移动终端采集所述样本用户的指尖视频；其中，所述指尖视频为所...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯澍婷，庄伯金，王少军，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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