[发明专利]一种心率监测方法

说明书

本发明公开了一种心率监测方法，所述方法包括从摄像头或视频中实时采集图像帧，检测人脸图像；对人脸头像进行跟踪和定位；利用人脸图像自适应兴趣区选择与追踪算法选择人脸头像的兴趣区域；基于权值可变的加权方式进行心率计算；异常心率值计算。本发明利用对人脸图像进行自适应的兴趣区域选择，可以灵活的选择兴趣区域，可以排除受干扰区域，根据待检测的人的面部特征选择准确的兴趣区域；利用对人脸图像的兴趣区域HSV信号进行自动的信道选择，并利用信号增强算法对通过带通滤波器的信号进行增强，以减少噪声影响。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术领域，特别涉及一种便携式心率监测装置及其心率监测方法。

背景技术

随着科技技术的飞速发展，越来越多的计算机理论知识应用到了医学领域，用于医疗诊断和日常健康监测等各个环节，为医学的进步发挥了强大的辅助作用。心率是反映人体健康状况的指标之一，也是判断心血管疾病最基本的生理指标之一。近几年，视频图像处理涉及到医学领域，应用于医疗诊断和日常健康监测等各个环节，尤其是应用到了心率诊断及异常心率的监测。

文献1“基于普通摄像头的心率测量方法研究”，发表于《计算机工程与应用》的论文，描述了利用普通摄像头采集人脸图像，利用小波滤波获得血液容积脉搏波，然后利用傅里叶变换进行能量谱分析与心率计算等。

文献2是中国专利申请公开号为CN107330945A，发明名称为“一种基于视频的快速心率检测方法与流程”，采用视频采集、数据预处理、多线程运算和心率检测的流程完成基于视频的快速心率计算。

文献3是中国专利申请公开号为CN107822617A，发明名称为“一种基于WiFi信号的心率异常检测方法”,利用接受室内WiFi路由器的无线信号提取出信道状态信息，然后预处理后提取心率曲线特征，通过建立心率失常指标，利用获取的心率曲线数据与心率失常数据比对与建模，完成异常心率的检测。

文献4“基于视频的心率测量算法研究”，发表于《计算机工程与应用》的论文，对输入视频进行人脸定位与特征点跟踪，将特征点区域转换为时域信号，对信号进行放大滤波处理，得到心率值等。

以上现有技术都是使用摄像头或视频的基于人脸图像的心率监测，在稳定性、鲁棒性和测量准确性上都有一定的问题，受外界环境的影响很大，如光照的明暗变化大时，测量结果明显不稳定，光线过暗时，测量结果不准确。利用整张人脸的RGB变化明显不如局部区域的RGB变化效果好，基于RGB空间的变化提取心率效果不如基于HSV空间的提取效果。同时，不同人脸区域可能有一些遮挡，如眼镜、胡子和刘海等，需要避免采用这些区域。人体剧烈运行时，测量结果也不准确。心率值是一段时间内的多次计算结果的拟合，拟合方法不同对结果影响较大，目前大都是采用同权平均的方式，不能刻画那一时间段的心率实时变化的趋势，同时异常的心率值(过大或过小)也将对平均心率值产生较大影响，直接导致心率测量值的稳定性。

发明内容

有鉴于此，为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种便携式心率监测装置及其心率监测方法。本发明主要立足解决基于摄像头的人脸图像的心率监测的稳定性、鲁棒性和准确性上，提出相应的人脸图像自适应兴趣区域选择方法、兴趣区域RGB信号的预处理与增强方法、基于权值可变的实时动态心率计算方法以及异常心率值的计算方法等。

本发明的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种心率监测方法，包括：

步骤S1、从摄像头或视频中实时采集图像帧，检测人脸图像；

步骤S2、对人脸图像进行跟踪和定位；

步骤S3、利用人脸图像自适应兴趣区选择与追踪算法选择人脸头像的兴趣区域；

步骤S4、基于权值可变的加权方式进行心率计算；

步骤S5、异常心率值计算。