本发明专利技术提供了一种心率检测方法及装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待测用户的身体状态信号；应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，并在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰；利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值；将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户的心率检测结果。应用本发明专利技术实施例提供的方法，能够结合不同身体状态下的心率变化趋势进行心率估计，有效的提高了心率检测精度。率检测精度。率检测精度。
【技术实现步骤摘要】
心率检测方法及装置、存储介质及电子设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种心率检测方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]精准实时的心率检测技术能够为临床医疗诊断、健康风险评估等应用提供指导，在健康监测领域具有重要意义。目前，在对用户进行心率检测时，通常会采集用户的一些生理状态信号，例如采集用户的光电容积脉搏波(Photoplethysmography，PPG)信号，然后通过信号时域上心率波峰的查找或者频域上心率谱峰的查找进行心率的检测。
[0003]然而，如果心率检测时用户处在运动中，信号中会引入运动伪影，因此在心率检测前需要进行运动伪影的去除，常用的去除运动伪影的方式有基于信号分解或者自适应滤波等降噪技术。但是，信号中引入的运动伪影通常数量较多，且信号中的运动伪影的性质复杂，在此场景下，应用现有的降噪技术无法干净的去除信号中的运动伪影，进而导致心率检测不准确。
技术实现思路
[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种心率检测方法，能够准确地检测出用户的心率。
[0005]本专利技术还提供了一种心率检测装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
[0006]一种心率检测方法，包括：
[0007]获取待测用户的身体状态信号；
[0008]应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，并在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰；
[0009]利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值；
[0010]将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户的心率检测结果。
[0011]上述的方法，可选的，所述应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，包括：
[0012]应用预先构建的身体状态识别模型中的卷积模块对所述身体状态信号进行卷积处理，获得所述身体状态信号的卷积特征；
[0013]应用所述身体状态识别模型中的时间循环神经网络对所述卷积特征进行处理，获得所述时间循环神经网络的输出；
[0014]应用所述身体状态识别模型中的识别模块对所述时间循环神经网络的输出进行处理，获得所述待测用户的身体状态识别结果；所述身体状态识别结果为日常工作状态、运动起始状态、运动保持状态以及运动结束状态中的一种。
[0015]上述的方法，可选的，构建身体状态识别模型的过程，包括：
[0016]获取训练样本集；所述训练样本集包括多个身体状态信号样本以及所述身体状态信号样本的身体状态标签；所述身体状态标签为日常工作状态标签、运动起始状态标签、运动保持状态标签以及运动结束状态标签中的一种；
[0017]应用所述训练样本集中的每个身体状态信号样本以及每个所述身体状态信号样本的身体状态标签，对预设的初始身体状态识别模型进行训练；
[0018]在所述初始身体状态识别模型满足预设的训练完成条件的情况下，将满足所述训练完成条件的所述初始身体状态识别模型确定为身体状态识别模型。
[0019]上述的方法，可选的，所述在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰，包括：
[0020]确定所述身体状态信号的频谱中的各个谱峰；
[0021]按各个所述谱峰由大至小的顺序选取预设数量的候选谱峰。
[0022]上述的方法，可选的，所述身体状态信号包括生理状态信号和运动状态信号，所述确定所述身体状态信号的频谱中的各个谱峰，包括：
[0023]应用预设的联合稀疏谱估计算法对所述生理状态信号和所述运动状态信号进行处理，获得所述生理状态信号的第一频谱以及所述运动状态信号的各个通道的第二频谱；
[0024]对所述第一频谱以及所述运动状态信号的各个通道的第二频谱进行归一化处理；
[0025]对归一化处理后的运动状态信号的各通道的第二频谱取平均，获得所述运动状态信号的各通道的平均频谱；
[0026]利用归一化处理后的所述第一频谱减去所述平均频谱，获得所述频谱；
[0027]获取所述频谱中的各个谱峰。
[0028]上述的方法，可选的，利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值，包括：
[0029]在获取到所述身体状态信号的时刻不为初始时刻的情况下，确定所述时刻的前一时刻获取到的历史身体状态信号的每一历史候选谱峰对应的心率以及每个所述历史候选谱峰的权重值；利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型根据每个历史候选谱峰对应的心率、每个所述历史候选谱峰的权重值、每个所述候选谱峰对应的心率以及每个所述候选谱峰的幅值，计算出每个所述候选谱峰的权重值；
[0030]其中，所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型基于所述身体状态识别结果的心率转移特征构建得到。
[0031]上述的方法，可选的，所述将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户的心率检测结果之后，还包括：
[0032]在预设的显示界面显示所述心率检测结果。
[0033]一种心率检测装置包括：
[0034]获取单元，用于获取待测用户的身体状态信号；
[0035]第一执行单元，用于应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，并在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰；
[0036]计算单元，用于利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值；
[0037]第二执行单元，用于将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户的心率检测结果。
[0038]一种存储介质，所述存储介质包括存储指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的心率检测方法。
[0039]一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的心率检测方法。
[0040]与现有技术相比，本专利技术包括以下优点：
[0041]本专利技术提供了一种心率检测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取待测用户的身体状态信号；应用预先构建的身体状态识别模型对当前时刻获取到的所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，并在当前时刻获取到的所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰；利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值；将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户当前的心率检测结果。应用本专利技术实施例提供的方法，能够结合不同身体状态下的心率变化趋势进行心率估计，有效的提高了心率检测精度。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种心率检测方法，其特征在于，包括：获取待测用户的身体状态信号；应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，并在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰；利用所述身体状态识别结果对应的心率转移概率模型和各个所述候选谱峰，计算出每个所述候选谱峰的权重值；将所述权重值最大的所述候选谱峰作为所述待测用户的心率检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用预先构建的身体状态识别模型对所述身体状态信号进行识别，获得所述待测用户的身体状态识别结果，包括：应用预先构建的身体状态识别模型中的卷积模块对所述身体状态信号进行卷积处理，获得所述身体状态信号的卷积特征；应用所述身体状态识别模型中的时间循环神经网络对所述卷积特征进行处理，获得所述时间循环神经网络的输出；应用所述身体状态识别模型中的识别模块对所述时间循环神经网络的输出进行处理，获得所述待测用户的身体状态识别结果；所述身体状态识别结果为日常工作状态、运动起始状态、运动保持状态以及运动结束状态中的一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建身体状态识别模型的过程，包括：获取训练样本集；所述训练样本集包括多个身体状态信号样本以及所述身体状态信号样本的身体状态标签；所述身体状态标签为日常工作状态标签、运动起始状态标签、运动保持状态标签以及运动结束状态标签中的一种；应用所述训练样本集中的每个身体状态信号样本以及每个所述身体状态信号样本的身体状态标签，对预设的初始身体状态识别模型进行训练；在所述初始身体状态识别模型满足预设的训练完成条件的情况下，将满足所述训练完成条件的所述初始身体状态识别模型确定为身体状态识别模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述身体状态信号的频谱中选取出预设数量的候选谱峰，包括：确定所述身体状态信号的频谱中的各个谱峰；按各个所述谱峰由大至小的顺序选取预设数量的候选谱峰。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述身体状态信号包括生理状态信号和运动状态信号，所述确定所述身体状态信号的频谱中的各个谱峰，包括：应用预设的联合稀疏谱估计算法对所述生理状态信号和所述运动状态信号进行处理，获得所述生理状...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈香，赵嘉琪，张旭，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。