[发明专利]一种非接触式心率监测方法

权利要求书

1.一种非接触式心率监测方法，其特征在于，包括：

步骤1）从摄像头捕捉到视频流，并对视频的每一帧进行处理，从视频帧中获取到人脸位置信息，并将人脸位置信息导入到跟踪器中；

步骤2）对获取到的人脸位置信息进行跟踪，并将获取到的人脸位置信息进行处理，并从中提取到人脸皮肤图像，并将人的整个可视面部区域与其他背景区域剥离；

步骤3）对获取到的人脸的皮肤区域进行信号强度区域分类，其中，分类区域大小为单一像素区域，由此提取单一像素的信号纯洁度；

(2)

其中，为的面积，为人脸区域中有效信噪比区域，如公式（3）所示；

(3)

其中，为人脸区域的信噪比区域，可有公式（4）求得；

(4)

其中，NFFT为FFT傅立叶变换数据点的个数，可以变化，其最大长度不能超过每一段的点数；

为测得信号的功率频谱图，为实际心率的功率频谱图；

其中，摄像头视频流采集频率为30fps；其中，当采样频率大于10fps时，每帧图像之间的PPG信息差异可视为不变；

对于时刻的信号处理，采用时刻得到的PPG信号作为

当时，为的面积，为人脸区域中有效信号强度区域，如公式（5）所示；

(5)

其中，“R”表示数学集合中的实数集，指包含所有有理数和无理数的集合；

由公式（1）求得，最终ROI定义为

(1)

步骤4）由得到高强度信号区域之后，用除ROI外的人脸剩余区域及除人脸区域外的背景区域进行光照强度抵消补偿；

由于人脸和背景都属于朗伯模型，共享同一光源，因此信号模型为线性模型，如公式（6）所示：

(6)

其中，为ROI区域中产生的PPG信号波动，为由光照变化所引起的PPG信号波动，为了消除带来的影响，采用除ROI外有效人脸区域产生的信号，和除有效人脸区域外的背景区域产生的信号可得公式（7），因此公式（6）可改写为公式（8）：

(7)

(8)

公式（8）中的和为影响参数，

其中，确定优化参数和，进一步得到无干扰信号，包括：

建立优化对象，如公式（9）所示，在建立优化对象之后，利用PID控制自动调节修正和的大小，使系统能够稳态优化：

(9)

步骤5）得到消除移动影响和光照影响的区域，因为视频流采集自于RGB域，首先需要将RGB通道分离，分别对R、G、B三个通道的像素均值,用61阶巴特沃斯数字带通滤波器进行初次滤波,均值计算如公式（10）：

为时刻，在通道内，位置的像素值。从相关文献可得，人类生理指标的频率处于0.7至4赫兹之间，因此滤波带宽为0.7至4赫兹；

(10)

其中，size（ROI）指ROI区域即高强度信号区域的像素面积；

再得到滤除过后的三个通道信号之后，通过公式（11），建立PPG信号模型，为步骤（4）中，经过带通滤波得到的相应RGB通道的信号：

(11)

(12)

其中，t为计算机计算图像的时刻；表示计算机设备t时刻下，处理得到的PPG信号结果；

其中，表示当前ROI区域内i通道的像素值总和；表示ROI区域内R通道的像素值总和；表示ROI区域内G通道的像素值总和；表示ROI区域内B通道的像素值总和；

其中，表示t时刻下，ROI区域内，i通道的像素值总和的归一化值；

其中，在计算PPG信号之前，要对信号处理时间戳进行校验，在低处理速度设备上需进行信号校正，并将处理队列依照公式（13）所示队列进行校正,实际处理的应为：

(13)

其中，Z表示数学集合中的整数集，包括正整数、0、负整数，n属于整数，且大于等于0；

其中，n表示真实时间时刻，为现实中的实际时间；

其中，表示实际现实时刻n下的PPG信号结果；

其中，表示n时刻下，对应的，当n=1，如果计算机设备采集帧率为fps=30，则对应的为，所以，当n=1时，真实信号对应的是计算机时刻t=1/30时刻的信号；

其中，通过PPG信号，可计算瞬时心率，平均心率和血氧。