心率检测方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种心率检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定包括多个热成像图像的图像序列；其中，所述热成像图像中包括目标对象；利用检测网络对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合；对所述特征图集合进行时间序列分析，得到所述图像序列对应的光体积变化信号；根据所述光体积变化信号，确定所述目标对象的心率。述目标对象的心率。述目标对象的心率。

Heart rate detection method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
心率检测方法及装置、设备、存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能技术，涉及但不限于一种心率检测方法及装置、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]目前，市面上有一些健康监测设备可检测心率，并与手机实现通信，将实时检测得到的心率发送至手机，通过手机查看更为详细的监测报告，比如小米手环、苹果手表等。这些设备是接触式测量心率，手机端的作用就是查看数据。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供一种心率检测方法及装置、设备、存储介质。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种心率检测方法，所述方法包括：确定包括多个热成像图像的图像序列；其中，所述热成像图像中包括目标对象；利用检测网络对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合；对所述特征图集合进行时间序列分析，得到所述图像序列对应的光体积变化信号；根据所述光体积变化信号，确定所述目标对象的心率。
[0006]通过上述方式，能够非接触测量心率，被检测的目标对象无约束、无接触。
[0007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，所述方法包括：确定包括多个热成像图像的图像序列；其中，所述热成像图像中包括目标对象；利用检测网络对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合；对所述特征图集合进行时间序列分析，得到所述图像序列对应的光体积变化信号；根据所述光体积变化信号，确定所述目标对象的心率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测网络包括第一神经网络和第二神经网络；所述利用检测网络对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合，包括：利用第一神经网络在时间、空间和通道三个维度上对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合；所述对所述特征图集合进行时间序列分析，得到所述图像序列对应的光体积变化信号，包括：利用第二神经网络对所述特征图集合进行时间序列分析，得到所述图像序列对应的光体积变化信号；其中，所述第二神经网络至少包括长短期记忆LSTM网络。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述光体积变化信号，确定所述目标对象的心率，包括：对所述光体积变化信号进行傅里叶变换，得到变换结果中最高幅值对应的频率；根据所述最高幅值对应的频率，确定所述目标对象的心率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述光体积变化信号进行傅里叶变换，得到变换结果中最高幅值对应的频率，包括：对所述光体积变化信号中的直流分量进行过滤，得到过滤后的光体积变化信号；对过滤后的光体积变化信号进行傅里叶变换，得到变换结果；确定所述变换结果中预设频域范围内的最高幅值对应的频率。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述图像序列进行人脸检测，得到人脸图像序列；对所述人脸图像序列进行关键点检测，得到感兴趣区域；根据所述人脸图像序列和所述感兴趣区域，确定输入图像序列；所述利用检测网络对所述图像序列进行特征提取，得到特征图集合，包括：利用检测网络对所述输入图像序列进行特征提取，得到特征图集合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定包括多个热成像图像的图像序列，包括：获取多个采集的热成像图像；其中，所述热成像图像中包括目标对象；根据具有预设步长的滑动窗口和所述多个采集的热成像图像，确定所述图像序列；其中，所述图像序列中包括多个连续采集的热成像图像。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于第一电子设备，所述方法还包括：将所述目标对象的心率发送给第二电子设备，使得所述第二电子设备能够执行第一功能；其中，所述第一功能以所述目标对象的心率作为频率。8...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵梦军，宋言，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：