[发明专利]一种基于RGB-NIR摄像头的非接触式实时心率检测方法

说明书

本申请公开了一种基于RGB‑NIR摄像头的非接触式实时心率检测方法，包括：一个RGB‑NIR摄像头；人脸检测与识别；人脸皮肤感兴趣区域与背景参考区域选择；原始心率信号提取；背景信号提取；BVP信号提取；心率信息估计；其技术要点为，利用人脸皮肤区域和背景参考区域估计心率信息的方法，以提高在环境光照变化条件下心率检测结果的准确率；利用远程光电容积脉搏波描记法实现了准确的心率测量；与现有技术相比，具有以下优势：根据RGB和NIR图像计算提取结果，且通过将人脸图像与环境背景的对比一定程度上排除了光照的影响，准确性较现有技术有所上升；选取适合医疗健康、家用环境的摄像头，使用场景扩大到健康监测用。

技术领域

本发明属于图像视频处理领域，具体是一种基于RGB-NIR摄像头的非接触式实时心率检测方法。

背景技术

在2020年发布的《中国心血管健康与疾病报告2020》显示，中国心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位，其中农村为46.66％，城市为43.81％，已经成为威胁人们生命健康的头号杀手；因此，心血管病的预防、监测、治疗等工作显得尤为重要。

近几年来，基于视频的非接触式心率检测的研究在计算机视觉领域引起了很多关注；该方法主要利用远程光电容积脉搏波描记法，其基本原理：当光照经过皮肤组织然后再反射到接收端的光敏传感器时，获得的光信号强度是会有一定变化的；除去人体肌肉、骨骼、静脉和其他组织等等对光的吸收基本恒定的区域，流经皮肤下的动脉血管对光的吸收或者衰减却是时刻变化的，这种周期性的变化导致皮肤颜色轻微变化，从而通过分离血容量脉冲(Blood Volume Pulse，BVP)信号来得到相应的生命体征估计；与传统的心率测量方法相比，该方法的最大优势是它的非接触式、低成本和便捷性，非常适合在日常场景下使用。

目前，基于rPPG的心率检测方法主要面临的挑战是环境光照的变化和人体头部运动的影响；在实际场景中，环境光照往往是变化的，这种变化可能会带来周期性变化的噪声信号，对最终的心率信息检测造成较大的影响；特别是在当光照较暗时，皮肤对光照的反射和吸收量较小，并且摄像机在成像时会引入较多的噪声，这些因素会给生理指标的测量带来一定的挑战；在检测的过程中，受试者由于眨眼、说话、呼吸或者其他原因造成头部的运动，会引起人脸皮肤反射光的变化，进而影响摄像头对人脸皮肤周期性颜色变化的捕捉，如何消除这一影响，也是基于rPPG的心率检测所面临的一个重要挑战。

在相同的光照环境下，造成人脸区域颜色变化的因素会比周边为背景区域多出由于人脸皮肤区域血液脉冲信号而引起的这部分信号分量，而两者都会存在着相同的由于光照变化而导致的区域颜色周期性变化的信号分量。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于RGB-NIR摄像头的非接触式实时心率检测方法，解决现有背景技术中提到的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于RGB-NIR摄像头的非接触式实时心率检测方法，包括如下步骤：

S1、使用RGB-NIR摄像头采集人脸图像；

S2、使用OpenCV定位、识别和获取每帧图像内每个人脸的特征点，并将其分为若干面部区域；而后建立基于高斯核密度估计的背景模型，根据面部区域得到若干背景区域；

S3、基于面部区域得到原始信号，将经过滤波处理后的原始信号作为原始心率信号；基于背景参考区域得到背景信号；

S4、经验模态分解得到本征模态分量；

S5、使用正交投影变换算法对本征模态分量作相似度分析，提取得到心率信号曲线；

S6、对心率信号曲线作峰值统计，估计出心率值；