[发明专利]基于视觉的嵌入式心率测量系统及其测量方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的嵌入式心率测量系统及其测量方法，通过固定视频帧的采集区域，取消动态捕捉人脸方案，降低由人脸检测算法带来的误差。基于人脸定位方案的改变，对每一视频帧面部区域R,G,B三个分量求和而不是求均值作为视频帧的特征。通过傅立叶频谱分析得到频率分量得出心率的结果误差很大，本发明提出计算心率的方法，即对信号波峰进行处理，然后对信号波峰计数从而推算出心率值。

技术领域

本发明涉及电子医疗设备领域，特别涉及一种基于视觉的嵌入式心率测量系统及其测量方法。

背景技术

目前，心率检测装置以接触式设备为主，包括听诊器、心电监护仪等设备。非接触式心率检测装置主要包括微波多普勒雷达、激光多普勒仪以及热成像仪。以上这些设备测量结果最为精确，但成本都很高或者是不便于携带。近几年出现的心率手环、手指夹式血氧仪等设备都是基于光电容积脉搏法。这种方法必须借助专用光源来实现检测，而且作用距离很短。

光电容积脉搏波描记法(Photo Plethysmo Graphy，下文简称PPG)是借光电手段检测血液容积变化的方法。当一定波长的光束照射到皮肤表面时，光束将通过透射或反射方式传送到光电接收器，在此过程中由于受到检测端皮肤肌肉和血液的吸收衰减作用，检测器检测到的光强度将减弱，当心脏收缩时外周血容量最多，光吸收量也最大，检测到的光强度最小；而在心脏舒张时，正好相反，检测到的光强度最大，故光接收器接收到的光强度随之呈脉动性变化，将此光强度变化信号转换成电信号，便可获得容积脉搏血流的变化。

Verkruysse等人在2008年论证了利用环境光来测量血容量变化是可行的。麻省理工大学Mc Duff等人在2012年初步提出具体的理论方法，主要是在MATLAB上进行视频预处理、频谱分析、去噪进而得到心率、呼吸率等生理参数。只是这个方法只是通过脚本代码进行了初步的实现，不足以用于要(比如嵌入式平台)，执行效率上不够高效，而且不支持对实时采集的视频流的处理。

使用视觉方法的心率检测方法，Mc Duff等人的理论研究较为完整，但只是用MATLAB脚本语言实现对视频文件的生理参数的分析，仍然不足以直接用于嵌入式环境，只能在MATLAB软件中处理静态的视频文件，而不支持对实时采集的视频流的处理。

发明内容

为解决现有技术中接触式测量方法中的专用性、成本昂贵等缺点，本发明的目的是设计一种基于视觉的嵌入式心率测量系统及其测量方法。

本发明公开了基于视觉的嵌入式心率测量方法，包括以下步骤：

步骤1、采集第i个视频帧，将第i个视频帧转换到RGB三基色空间，将指定区域的R、G、B分量分别求和得到r_i，g_i，b_i；累计采集300个视频帧，得到三个300维的向量，记为R_a，G_a，B_a；

步骤2：去噪：对步骤1中的得到的R_a，G_a，B_a三个信号进行去噪，得到R_b，G_b，B_b；

步骤3：主成分分析：对R_b，G_b，B_b三个信号应用盲源分离算法，得到R_c，G_c，B_c；

步骤4、采用0.75～3Hz的32点汉明窗口滤波器对R_c，G_c，B_c进行滤波，得到新的三个结果信号R_d，G_d，B_d；