[发明专利]一种基于红外序列图像的人体呼吸和心率信号非接触式检测方法

摘要

本发明涉及一种应用红外序列图像的人体呼吸及心率的非接触式检测的方法，技术方案如下：1.在适当环境中，采集受试者侧面红外序列图像，在此过程中，受试者需控制头动。2.利用Ostu方法二值化图像，提取序列图像重心(一阶距)的时间序列信号，可得受试者的呼吸信号。3.选取颞浅动脉上行区域(太阳穴区域)和鼻孔周围区域作为感兴趣区。计算鼻孔感兴趣区的均值可得受试者的呼吸信号。太阳穴感兴趣区需将其时间序列信号通过集成经验模式分解，然后进行AR功率谱分析，从而检测呼吸及心率信号。本发明实现了应用红外序列图像进行心率、呼吸的非接触式测量，在面部生理信息识别和临床术中生理特征监控中具有较好的应用价值。

主权项

一种基于红外序列图像的人体呼吸和心率信号非接触式检测方法，其特征在于： (1).检测环境温度25‑28℃为最佳。由于受试者需要先在检测环境静息15分钟以上已达到与周围环境的热平衡，在这个过程中，如果环境温度过高，则直接导致受试者大量出汗，从而影响红外热像仪的测量效果；反之，如果环境温度过低，则受试者会随之降低身体的能量消耗，外加红外热像仪自身释放热量的干扰，从而影响红外热像仪的热量感应，最终影响实验效果。 (2).提取的面部质心坐标变化不但可以反映受试者的头动，也可以用来反映和提取呼吸信号。 (3).感兴趣区应选取在受试者耳部与眉部中间区域，大小为20*20最佳。感兴趣区过小则不能保证感兴趣区覆盖在颞浅动脉上，导致测量结果不准确；感兴趣区过大则包含了太多了非血管区域，降低了测量的敏感度。 (4).利用集成经验模式分解分析感兴趣区红外热成像重心变化的时间序列信号，且集成经验模式分解的重复次数设置成100为最佳，过低则导致分解结果不稳定，过高则影响了计算效率。