本发明专利技术公开一种非接触视觉感知的生理参数检测方法、系统及装置，涉及视觉生理指标测量技术领域，该方法包括：采集不同波段下的面部视频数据，提取面部感兴趣区域ROI；将面部ROI的不同波段视频数据分别变换到多色彩空间，分别提取相应的时空特征谱；将每个时空特征谱输入生理检测网络中，初步提取各个时空特征谱的特征图；将每个特征图输入多尺度稠密视觉状态空间模块中，输出相对应的特征谱；利用多重时空图谱视觉曼巴融合模块MSTM‑VMF将每个特征谱进行融合，得到输出特征；该方法通过融合预测模块有效整合多种时空特征谱的信息，实现多种生理参数的同时检测，提高了监测效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉生理指标测量，具体涉及一种非接触视觉感知的生理参数检测方法、系统及装置。
技术介绍
1、生理参数检测是伤病员急救与慢病监测中重要的医疗行为，然而常规的生理检测多依赖于接触式检测手段，比如多参数生理监测仪，通过各种接触式传感器，实时检测患者的心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率、体温等重要参数。考虑到在大规模传染病爆发或重大伤亡事故发生时，大批量伤员亟待生理检测，接触式生理参数检测设备不仅低效且存量有限，还会受到伤病员具体伤情部位的影响，同时还会增加医护人员与患者交叉感染风险。
2、目前提出的生理参数检测方法，通过利用小波变换将三维视频数据逐帧进行小波分解，用于抑制噪声的同时保留远程光电容积脉搏等重要信息。基于小波变化后的数据，构建时空特征谱，将时空特征谱作为输入数据，提供给cnn进行特征分析，以提取出相应的心率值。
3、然而，这种方法并未充分利用视频数据在原始色彩空间rgb中包含的重要信息，导致难以提取出细微生理信号，降低了检测的准确性。
技术实现思路
>1、针对现有技术未本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，利用KLT面部单元识别算法自动标记目标面部的多个标记点，基于每个标记点，自动提取从眉间到两侧脸颊再到下颌部的面部位置区域，进而得到所述面部感兴趣区域ROI。
3.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，所述将ROI对应的不同波段面部视频数据分别变换到多色彩空间，分别提取出相应的时空特征谱，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，利用klt面部单元识别算法自动标记目标面部的多个标记点，基于每个标记点，自动提取从眉间到两侧脸颊再到下颌部的面部位置区域，进而得到所述面部感兴趣区域roi。
3.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，所述将roi对应的不同波段面部视频数据分别变换到多色彩空间，分别提取出相应的时空特征谱，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，所述leakyhardswish激活函数，表示为：
5.根据权利要求3所述的一种非接触视觉感知的生理参数检测方法，其特征在于，还包括在将每个特征谱经过线性变换后，计算每个特征谱之间的互信息损失mloss，并计算出总信息损失...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐肖攀，宋明慧，卢虹冰，段江霞，梁虹霞，李冬艳，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：
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