CN104173051A - 非接触式自动呼吸测量系统及测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种非接触式自动呼吸测量系统及测量方法，包括视频采集模块，ROI分帧提取模块、原始信号生成、滤波及调制处理单元以及呼吸频率分析模块；采集包含人脸区域的彩色视频；提取视频中每帧图像的ROI区域；进行RGB基色分离得到B分量图像；将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；经过滤波和调制，生成呼吸信号；进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，得到呼吸频率值。与现有技术相比，本发明基于人脸自动跟踪和基色分离技术，采用无创、非接触式远程检测生理信号的方法，克服了视频记录中运动伪影的影响，对运动具有容差性，测量精度高，能够自动的同时进行多人测量。
Description
技术领域
本发明涉及电子健康检测领域，特别是涉及一种非接触式健康指标的检测系统及测量方法。
背景技术
目前，一般计算呼吸频率时要密切观察被检者的胸部和腹部，用带有秒针的钟表记录被测者半分钟的呼吸次数，然后把测得的次数乘以2，得到每分钟的呼吸次数，即呼吸频率。此种方式易受观测者自身主观观察的影响，获得的呼吸频率参数准确度不高。另外人的情绪变化可影响呼吸频率，在测定呼吸频率时，经常要注意转移被测人的注意力。采用在病人身上放置呼吸率传感器，虽然可获得比较精确的测量参数，但长时间的佩戴检测装置可能引起人的情绪变化和身体的不适。
即使现有关于呼吸的远程测量方法可以提供较舒服的测量方式和相对精确的无电极生理评估，但是，到目前为止，所有的尝试使用的非接触式呼吸测量系统和方法几乎都是非自动化的，且在使用过程中易受运动伪影影响。
发明内容
基于上述技术问题，本发明提出了一种非接触式自动呼吸测量系统及测量方法，该系统通过获取人脸的彩色录像，采用基色分离的手段获得B颜色分量图像，分析处理后可获得呼吸测量信息，甚至在运动伪影存在的情况下，其依然具有较高精度。
本发明提出了一种非接触式自动呼吸测量系统，该系统包括视频采集模块，ROI分帧提取模块、原始信号生成、滤波及调制处理单元以及呼吸频率分析模块；其中：
所述视频采集模块，用于录制一段包含整个人脸区域的彩色视频；
所述ROI分帧提取模块，用于利用人脸跟踪算法提取彩色视频中每帧图像的ROI区域；
所述基色分离模块，用于对每帧ROI图像进行RGB基色分离；
所述原始信号生成、滤波及调制处理单元，生成一个时变的原始信号，对原始信号进行滤波和调制；
所述呼吸频率分析模块；用于对调制滤波后得到的呼吸信号进行频谱分析，最终得到呼吸频率值；
ROI分帧提取模块中的人脸跟踪算法对视频采集模块采集的视频进行人脸跟踪定位，找出视频每帧图像中人脸的前额区ROI图像；将提取出的ROI图像按照RGB三个颜色通道进行基色分离，得到蓝色B分量图像，将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；将原始信号经过滤波和调制之后生成呼吸信号；上述处理结束后，对调制滤波后的的信号进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，对该频率进行换算，最终得到呼吸频率值。
所述的彩色视频颜色模式若为非RGB模式，则将其转换为RGB模式后再进行RGB基色分离的处理。
所述原始信号生成、滤波及调制处理单元进一步包括原始信号生成模块和AC调制滤波模块：所述原始信号生成模块，将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；所述AC调制滤波模块，用于对原始信号进行FFT变换，取其AC分量生成AC调制信号，对该信号进行带通滤波后再对其进行调幅，得到呼吸信号。
所述原始信号生成、滤波及调制处理单元进一步包括滤波信号生成模块和AC调制模块：所述滤波信号生成模块，将ROI图像进行基色分离，对B颜色分量图像进行带通滤波，取滤波后图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，得到一个时变的滤波信号；所述AC调制模块，用于对原始信号进行FFT变换，取其AC分量生成AC调制信号，对原始信号进行调幅，得到呼吸信号。
本发明还提出了一种非接触式自动呼吸测量方法，包括下列步骤；
步骤1，采集包含人脸区域的彩色视频；
步骤2，利用人脸跟踪算法提取视频中每帧图像的ROI区域；
步骤3，对提取出的每帧ROI图像进行RGB基色分离，得到蓝色B分量图像；
步骤4，将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；
步骤5，对原始信号经过滤波和调制，生成呼吸信号；
步骤6，对调制滤波后的的信号进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，对该频率进行换算，最终得到呼吸频率值。
所述的彩色视频颜色模式若为非RGB模式，则将其转换为RGB模式后再进行RGB基色分离的处理。
与现有技术相比，本发明基于人脸自动跟踪和盲源分离技术，采用无创、非接触式远程检测生理信号的方法，克服了视频记录中运动伪影的影响，对运动具有容差性，测量精度高，能够自动的同时进行多人自动地进行心率测量。
附图说明
图1为本发明的非接触式自动呼吸测量系统的系统结构图；
图2为本发明的非接触式自动呼吸测量方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提供的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
实施例1
如图1所示，为本发明的非接触式自动呼吸测量系统的系统结构图。
视频采集模块11采用具有自动增益功能的普通摄像头或分辨率较高的的专用摄像头来采集包含人脸区域的彩色视频；ROI分帧提取模块12根据分帧提取ROI模块中的人脸跟踪算法对视频采集模块采集的视频进行人脸跟踪定位，找出视频每帧图像的ROI（人的前额区，或包括整个人脸在内和部分背景在内的区域）；基色分离模块1生成模块将提取出的ROI图像按照RGB三个颜色通道进行基色分离，得到蓝色B分量图像（，若彩色视频的颜色模式不是RGB的，则将其转换为RGB模式后再进行处理）；原始信号生成模块13将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；AC调制滤波模块15对提取的原始信号进行FFT变换，取其AC分量生成AC调制信号，对其进行带通滤波，消除部分噪声，再对其进行调幅生成呼吸相关的信号；上述处理结束后，呼吸率分析模块对16AC调制滤波模块15调制滤波后的的信号进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，对该频率进行换算，最终得到呼吸频率值。
视频采集模块采用具有自动增益功能的普通摄像头或者分辨率较高的专用摄像头，且提高摄像头分辨率可以使检测距离更远；所述摄像头的自动增益功能决定于CCD芯片而非被测对象本身。
原始信号生成模块采用B颜色分量图像，B通道中所包含的呼吸频率信号最显著。
实施例2
原始信号生成模块14可替换为滤波信号生成模块，同时将AC调制滤波模块改为AC调制模块，即在滤波信号生成模块中，将ROI图像进行基色分离，对B颜色分量图像进行带通滤波，取滤波后图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，得到一个时变的滤波信号；在AC调制模块中，不再进行滤波操作。这两个模块前后处理流程及方式不变。
Claims (6)
1.一种非接触式自动呼吸测量系统，其特征在于，该系统包括视频采集模块，ROI分帧提取模块、原始信号生成、滤波及调制处理单元以及呼吸频率分析模块；其中：
所述视频采集模块，用于录制一段包含整个人脸区域的彩色视频；
所述ROI分帧提取模块，用于利用人脸跟踪算法提取彩色视频中每帧图像的ROI区域；
所述基色分离模块，用于对每帧ROI图像进行RGB基色分离；
所述原始信号生成、滤波及调制处理单元，生成一个时变的原始信号，对原始信号进行滤波和调制；
所述呼吸频率分析模块；用于对调制滤波后得到的呼吸信号进行频谱分析，最终得到呼吸频率值；
ROI分帧提取模块中的人脸跟踪算法对视频采集模块采集的视频进行人脸跟踪定位，找出视频每帧图像中人脸的前额区ROI图像；将提取出的ROI图像按照RGB三个颜色通道进行基色分离，得到蓝色B分量图像，将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；将原始信号经过滤波和调制之后生成呼吸信号；上述处理结束后，对调制滤波后的的信号进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，对该频率进行换算，最终得到呼吸频率值。
2.如权利要求1所述的非接触式自动呼吸测量系统，其特征在于，所述的彩色视频颜色模式若为非RGB模式，则将其转换为RGB模式后再进行RGB基色分离的处理。
3.如权利要求1或2所述的非接触式自动呼吸测量系统，其特征在于，所述原始信号生成、滤波及调制处理单元进一步包括原始信号生成模块和AC调制滤波模块：
所述原始信号生成模块，将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；
所述AC调制滤波模块，用于对原始信号进行FFT变换，取其AC分量生成AC调制信号，对该信号进行带通滤波后再对其进行调幅，得到呼吸信号。
4.如权利要求1或2所述的非接触式自动呼吸测量系统，其特征在于，所述原始信号生成、滤波及调制处理单元进一步包括滤波信号生成模块和AC调制模块：
所述滤波信号生成模块，将ROI图像进行基色分离，对B颜色分量图像进行带通滤波，取滤波后图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，得到一个时变的滤波信号；
所述AC调制模块，用于对原始信号进行FFT变换，取其AC分量生成AC调制信号，对原始信号进行调幅，得到呼吸信号。
5.一种非接触式自动呼吸测量方法，包括下列步骤；
步骤（1），采集包含人脸区域的彩色视频；
步骤（2），利用人脸跟踪算法提取视频中每帧图像的ROI区域；
步骤（3），对提取出的每帧ROI图像进行RGB基色分离，得到蓝色B分量图像；
步骤（4），将该分量图像所有像素的亮度均值作为该帧图像的特征值，生成一个时变的原始信号；
步骤（5），对原始信号经过滤波和调制，生成呼吸信号；
步骤（6），对调制滤波后的的信号进行频谱分析，找出功率谱中在频带[0,1]Hz内的峰值频率作为呼吸的相应频率，对该频率进行换算，最终得到呼吸频率值。
6.如权利要求5所述的非接触式自动呼吸测量方法，其特征在于，所述的彩色视频颜色模式若为非RGB模式，则将其转换为RGB模式后再进行RGB基色分离的处理。
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