【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息，具体涉及一种基于近红外图像的心率监测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、目前的心率检测技术可分为接触式和非接触式两种，接触式检测使用接触式传感器，如心电和脉搏血氧仪进行测量，需要接触人体皮肤，该测量方式虽然提供了准确的心率测量结果，但需要直接接触人体皮肤，会带来较大的不舒适性，也可能产生刺激或疼痛。非接触式检测使用的是远程光电容积描记(remote photoplethysmography，rppg)技术，rppg技术主要是通过捕捉人脸表面由于心脏跳动所带来的皮肤颜色变化来实现对心率等生理量的测量。可见由于存在易用便捷、舒适性等优势，非接触式心率监测及时已成为一种趋势，而其中基于近红外图像的非接触式心率检测已成为近年来一种发展比较成熟和应用前景广泛的技术。
2、当然，基于近红外图像的非接触式心率检测技术也存在一些问题和挑战，比如一方面由于近红外图像是单色的，会导致提取的rppg信号如脉搏信号的信噪比较低，因此对视频图像周围环境要求较高，另一方面基于近红外光的人体心率检测技术主要适用于静态环境的心率监测，不能满足动态或剧烈运动的监测要求。例如基于近红外图像进行驾驶员心率监测时，由于汽车中存在独特的噪声源，一方面在驾驶过程中，驾驶员面部的环境光分布不均匀，受白天和夜间行驶等环境影响会导致面部照明出现显著波动；另一方面车辆行驶过程中驾驶员行为或车辆振动会引起运动伪影。这些由于周围环境和应用场景所产生的干扰噪声都会影响心率检测结果的准确性。
技术实现思路
1、
2、在第一方面，本申请提供一种基于近红外图像的心率监测方法，所述方法包括：
3、获取人脸近红外图像，基于所述人脸近红外图像获取多个感兴趣区域；
4、基于每个感兴趣区域的像素点得到每个感兴趣区域的肤色变化信号，基于所述肤色变化信号提取得到每个感兴趣区域的脉搏信号；
5、通过对所述脉搏信号进行质量评估得到每个感兴趣区域的评估结果；
6、基于多个感兴趣区域中每个感兴趣区域的脉搏信号和评估结果获得实时心率值。
7、优选地，上述基于多个感兴趣区域中每个感兴趣区域的脉搏信号和评估结果获得实时心率值具体为：
8、针对每个感兴趣区域，基于所述评估结果对所述脉搏信号进行谱峰筛选获得每个感兴趣区域的心率主频，根据所述心率主频确定每个感兴趣区域的心率值；
9、基于每个感兴趣区域的心率值和评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合处理得到实时心率值。
10、进一步地，所述基于所述评估结果对所述脉搏信号进行谱峰筛选获得每个感兴趣区域的心率主频具体为：
11、对于根据评估结果被评价为高质量的感兴趣区域的脉搏信号，将使用谱峰筛选算法检测获得的谱峰频率作为心率主频，并基于所述心率主频设定参考频率；
12、对于根据评估结果未被评价为高质量的感兴趣区域的脉搏信号，若使用谱峰筛选算法检测到多个谱峰频率，则从中选取与所述参考频率的差值的绝对值最小的谱峰频率作为心率主频。
13、本申请基于所述评估结果对所述脉搏信号进行谱峰筛选获得每个感兴趣区域的心率主频，进而确定每个感兴趣区域的心率值；由此通过使用结合了所述评估结果的谱峰筛选算法可以有效提高心率检测的准确性，尤其对于应用在驾驶员心率监测这一场景下时，对于背景运动和头部晃动都具有较强的鲁棒性。
14、所述基于每个感兴趣区域的心率值和评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合处理得到实时心率值具体为：
15、基于所述心率值确定每个感兴趣区域的心率短时平稳性指标，基于所述心率短时平稳性指标和所述评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合得到实时心率值。
16、所述基于所述心率短时平稳性指标和所述评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合得到实时心率值具体为：
17、基于心率值和预设时长得到每个感兴趣区域的心率标准偏差，将所述心率标准偏差作为心率短时平稳性指标；
18、将短时平稳性指标满足预设取值范围的感兴趣区域确定为心率候选区域，根据所述评估结果从心率候选区域中选取目标候选区域；
19、基于目标候选区域的心率值获得实时心率值。
20、优选地，上述基于每个感兴趣区域的像素点得到每个感兴趣区域的肤色变化信号，基于所述肤色变化信号提取得到每个感兴趣区域的脉搏信号具体包括：
21、对每个感兴趣区域中的所有像素点求取空间平均值，根据求取的空间平均值确定肤色变化信号；
22、对所述肤色变化信号进行小波滤波获得每个感兴趣区域的脉搏信号。
23、优选地，上述通过对所述脉搏信号进行质量评估得到每个感兴趣区域的评估结果具体包括：
24、对每个感兴趣区域的脉搏信号从波形相似度和频谱特征两个方面进行评分，将波形相似度的评分与频谱特征的评分相加得到质量分数；
25、基于所述质量分数对所述脉搏信号进行质量评价以确定所述评估结果。
26、进一步地，所述基于所述质量分数对所述脉搏信号进行质量评价以确定所述评估结果具体为，根据所述质量分数和预设质量级别阈值评价所述感兴趣区域的脉搏信号是否为高质量的脉搏信号以得到所述评估结果。
27、优选地，上述获取人脸近红外图像，基于所述人脸近红外图像获取多个感兴趣区域具体包括：
28、基于视频流获取驾驶员近红外图像，采用人脸识别算法从所述驾驶员近红外图像中识别获得驾驶员人脸近红外图像；
29、通过对所述驾驶员人脸近红外图像进行人脸特征点跟踪检测获得人脸特征点坐标，并根据所述人脸特征点坐标确定多个感兴趣区域。
30、在第二方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述基于近红外图像的心率监测方法的技术方案中任一项技术方案所述的基于近红外图像的心率监测方法。
31、在第三方面，提供一种驾驶员监控系统，包括上述的控制装置。
32、在第四方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述基于近红外图像的心率监测方法的技术方案中任一项技术方案所述的基于近红外图像的心率监测方法。
33、本申请上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
34、首先，本申请基于人脸近红外图像提取人脸每个感兴趣区域的脉搏信号，并通过对所述脉搏信号进行质量评估得到每个感兴趣区域的评估结果，基于多个感兴趣区域中每个感兴趣区域的脉搏信号和评估结果获得实时心率值，通过在实时心率值获取之前先对脉搏信号进行质量评估获得评估结果，将脉搏信号的质量特征即所述评估结果纳入心率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于近红外图像的心率监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个感兴趣区域中每个感兴趣区域的脉搏信号和评估结果获得实时心率值具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评估结果对所述脉搏信号进行谱峰筛选获得每个感兴趣区域的心率主频具体为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个感兴趣区域的心率值和评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合处理得到实时心率值具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述心率短时平稳性指标和所述评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合得到实时心率值具体为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个感兴趣区域的像素点得到每个感兴趣区域的肤色变化信号，基于所述肤色变化信号提取得到每个感兴趣区域的脉搏信号具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述脉搏信号进行质量评估得到每个感兴趣区域的评估结果具体包括：
8.根据权利要求7所
9.根据权利要求1-8中任意一种所述的方法，其特征在于，所述获取人脸近红外图像，基于所述人脸近红外图像获取多个感兴趣区域具体包括：
10.一种控制装置，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至9中任一项所述的基于近红外图像的心率监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于近红外图像的心率监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个感兴趣区域中每个感兴趣区域的脉搏信号和评估结果获得实时心率值具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评估结果对所述脉搏信号进行谱峰筛选获得每个感兴趣区域的心率主频具体为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个感兴趣区域的心率值和评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合处理得到实时心率值具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述心率短时平稳性指标和所述评估结果，对多个感兴趣区域的心率值进行融合得到实时心率值具体为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个感兴趣区域的像素点得到每个感兴趣区域的肤色变化信号，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨学志，龚政，石海林，韩雪松，陈亚伟，宋仁成，任崇，刘华耀，商兴奇，李威，牛建伟，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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