[发明专利]基于指尖视频的心率检测方法、系统及装置

说明书

本发明属于健康监测技术领域，具体涉及了一种基于指尖视频的心率检测方法、系统及装置，旨在解决现有技术复杂度高、易受拍摄环境影响，心率检测效率、准确率和鲁棒性低，无法检测心率值实时变化曲线的问题。本发明包括：根据设定光强阈值开启闪光灯，获取视频图像帧速率、像素点尺寸，并将采集的视频划分为视频片段；图像灰度化并提取图像中心设定尺寸区域；以灰度平均值作为该图像的心率脉冲信号采样值；进行心率脉冲信号采样值的峰值点位置检测，并进行心率值计算；将心率值生成心率值曲线并存储到云端。本发明计算复杂度低、效率高，成本低，占用资源少，准确率和鲁棒性高，更适用于计算能力有限的移动或嵌入式设备及实时性要求较高的场合。

技术领域

本发明属于健康监测技术领域，具体涉及了一种基于指尖视频的心率检测方法、系统、装置。

背景技术

心率是指每分钟心脏跳动的次数，反映人体机体运血的状况，作为一项重要的生命体征，是评估人类健康状况的最直接和最有效的指标之一。正常成年人在平静状态下的心率范围为60～100次/分钟。目前，对心率的检测有触诊式心率测量法、心音测量法、电磁波检测法、红外技术检测法和光电容积脉搏波描记法(PPG，Photoplethysmography)等。其中，PPG是一种借助光电手段检测人体皮肤组织下血管血液容积变化可实现无创检测脉搏波的方法。PPG的工作原理为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(人体不同组织对光的吸收率不同)，传感器检测到的光强度将减弱，其中皮肤肌肉、组织等对光的吸收在整个血液循环中是保持恒定不变的，而皮肤内的血液容积在心脏作用下呈搏动性变化，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，便可获得人体心率信号。

目前，基于视频的心率检测方式通常采用基于人脸视频的心率检测方法[1][2]，该类方法存的缺陷在于，容易受到视频拍摄距离、环境光照和人脸表情等变化的影响，且人脸皮肤下血管血液容积变化引起图像照度变化较小，加之非接触拍摄视频，导致获取的心率信号特征不明显，影响心率测量的准确性，鲁棒性也较差。此外，该类方法先利用人脸图像识别技术确定人脸区域，再利用图像特征识别技术确定人脸敏感区域，最后通过截取的敏感区域分析得到人体心率，因此，这种系统方案的计算复杂度非常高。一些文献提出基于指尖视频进行心率检测[3][4][5]，然而这几种方法还存在几个主要缺陷：一、环境适应性差；[3][4]方法没有考虑环境光线对心率测量结果的影响，在较暗的环境下，测量的心率值准确度较低，在黑暗的环境下，将无法测量出准确的心率值。[5]采用一直打开摄像头闪光灯，这种方法会消耗一些不必要的电池电量。二、采用的心率计算方法存在缺陷，会降低心率计算的准确度；[3]利用各帧图像的灰度值生成度值变化曲线，并进行小波分析，根据视频采集时间内的波峰数计算实时心率值，然而视频采集时间内可能会存在不完整波以及不完整波周期，导致该测量方法存在较大的测量误差；[4]利用连续500帧图像的灰度值生成一维BVP信号量B[i]，计算B[i]信号的快速傅里叶变换，并取傅里叶变换的最大值作为心率值，然而，该方法受随机噪声影响较大，准确度和鲁棒性都较差；此外，采用固定的帧速率25fps同样会影响心率值的计算，因为并不是所有智能终端的内置摄像头帧速率都会是25fps。[5]与[4]一样，同样存在较大的随机噪声。三、计算复杂度较高；[3]和[4]通过加和图像帧的所有灰度值，将图像数据转换为灰度数据，占用较大的计算、存储资源；此外，[3][4][5]都采用傅里叶变换运算，具有较高的计算复杂度。四、心率检测效率低；[3]采集的视频长度不少于30s，[4]采集固定500帧图像，以25fps的帧速率，视频长度为20s，[5]检测心率时采用的视频长度也是20s，这三种方法心率检测效率低，影响用户体验。五、无法检测心率值实时变化曲线；这三种方案都只能测量单一心率值点，即使通过多次测量达到检测心率值曲线的目的，但是心率值之间的时间间隔为20s或者30s，不具有实时性，不能体现心率值变化的局部特性。

基于上述问题，本发明利用摄像装置采集人指尖视频，分析指尖光照强度的逐帧变化，进而获取人体心率值。

以下文献是与本发明相关的技术背景资料：