CN105520724A - 一种测量人体心跳速率和呼吸频率的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种测量人体心跳速率的方法，包括以下步骤：1）获取被测对象的视频影像；2）将所述视频影像解析为图像帧系列；3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；4）检测每帧图像中的人脸所在区域的位置；5）根据所述图像帧系统中人脸所在区域位置的变化统计得到被测对象的面部波动频率，即人的心跳速率。本发明通过在被测对象视频影像的图像帧中插入生成多帧图像以一定倍率放慢视频后，根据对放慢后的视频图像帧中面部和胸腔所在区域的波动和颜色变化情况得到人体的心跳速率和呼吸频率，实现了远距离的心率和呼吸监测，有利于异地实时监控被测对象的心率和呼吸，及时掌握被测对象的身体状况。

Description

一种测量人体心跳速率和呼吸频率的方法
技术领域
本发明涉及一种测量人体生命参数的方法，尤其是涉及一种使用图像识别技术测量人体心跳速率和呼吸频率的方法。
背景技术
心跳和呼吸是一种重要的人体生命参数，准确便捷地测量人体心跳速率和呼吸频率对现代人的生理健康具有重要的参考作用。传统的测量人体心跳速率的方法主要通过脉搏检测，现有的检测方法包括心跳心率监测仪、心率表等，但均为接触式检测，需要近距离与被测者接触。现有技术中（CN101959458A）还公开了一种使用可见光图像来测定心率的方法，通过接收与接近传送血液的毛细血管的对象的皮肤对应的多个可见光图像，处理该多个可见光图像来测定对象的心率。但上述方法仍然需要靠近被测对象的皮肤才能获取到清晰的毛细血管图像，图像获取的质量严重影响了检测的准确性。
随着科技的进步，人们对心跳、呼吸等生命参数的测量也有了新的要求，已不满足于现有的测量方式。如何实现远距离的心跳、呼吸监测将是未来一段时间重要的发展方向。
发明内容
为了解决现有技术中的无法远程准确测量人体心跳速率和呼吸频率的技术问题，本发明提供了一种基于图像处理的远程测量人体心跳速率和呼吸频率的方法，通过对摄像头获取的影像进行处理，并通过图像识别技术检测人脸和胸腔位置的变化，通过人脸和胸腔位置的变化确定心跳和呼吸的产生，进而统计得到人体的心跳速率和呼吸频率，实现了远距离的心跳和呼吸测量，极大地便利了人们的生活。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种测量人体心跳速率的方法，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域的位置；
5）根据所述图像帧系统中人脸所在区域位置的变化统计得到被测对象的面部波动频率，即人的心跳速率。
进一步，步骤5）中将面部波动信号中的直流成份过滤去除，得到类周期性波动的面部波动信号，即得到被测对象的面部波动频率。
本发明还提供了另外一种测量人体心跳速率的方法，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域；
5）统计每帧图像中人脸区域范围内的颜色分布情况；
6）根据所述图像帧系统中每帧图像的颜色分布变化统计得到被测对象的面部颜色变化频率，即人的心跳速率。
进一步，步骤5）中统计红色分量的分布情况。
此外，本发明还提供了一种测量人体呼吸频率的方法，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域的位置；
5）根据人脸所在区域的位置计算得到胸腔区域的位置；
6）根据所述图像帧系列中胸腔区域位置的变化统计得到被测对象的胸腔起伏频率，即人的呼吸频率。
进一步，在步骤5）中，将人脸的上边沿下方1.5－2.0面部长度的区域作为胸腔区域的位置。
与现有技术相比，本发明通过在被测对象视频影像的图像帧中插入生成多帧图像以一定倍率放慢视频后，根据对放慢后的视频图像帧中面部和胸腔所在区域的波动和颜色变化情况得到人体的心跳速率和呼吸频率，实现了远距离的心率和呼吸监测，有利于异地实时监控被测对象的心率和呼吸，及时掌握被测对象的身体状况。
附图说明
图1为本发明检测人脸区域的示意图；
图2为实施例一测量心跳速率的流程图；
图3为实例例二测量心跳速率的流程图；
图4为测量人体呼吸频率的流程图。
具体实施方式
为了对本发明的原理和技术方案进行描述，以下结合附图进行详细说明。所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
心跳速率是运动量的一项重要指标，每个人的心率不同，平常情况下成人正常心跳速率是每分钟60至100次。正常人的心律受到许多因素影响，当运动时心跳会加快，休息或睡觉时心跳会变慢，吐气时心跳慢一些，发烧、紧张、压力过大、疼痛等情况下，也会影响心跳速率。心跳速度受呼吸速度影响，一般情况下，女性心跳速度比男性快些，正常成年人每分钟呼吸大约16－20次，与心跳速率的比是1：4，即每呼吸一次，心跳四次。
心脏跳动时血液经由心脏的收缩挤压流入主动脉，随即传递到全身动脉。当血液进入头部血管脉搏时会让整个面部产生轻微的波动。这些波动的幅度相当细微，正常情况下人的眼睛无法直接察觉出这些细微的变化，但通过高速摄像头拍摄放慢后，任何细微的波动均可准确地捕捉到。本发明主要利用心跳发生时引发身体面部区域的波动，进而在图像中形成细小位移，通过识别图像帧中面部区域的细小位移，即可判断心跳的发生，进而统计和计算心跳速率。此外，随着心脏跳动，面部血管会随之充血，面部颜色亦会产生微小的变化，通过摄像头的捕捉和分析，即可根据面部颜色变化的频率得到心跳速率。呼吸频率的测量原理与上述心跳速率测量的原理类似，肺与体外的空气相互交换时，当肺部吸入空气会使胸腔起伏，通过捕捉帧图像间胸腔部位的变化来识别呼吸的发生，进而统计呼吸频率。上述是对本发明原理的解释，以下将结合实例作进一步的说明。
本发明使用一高清摄像头持续对被测对象进行拍摄，得到一系列视频影像，进而对该视频影像进行分析得到心跳速率和呼吸频率。在其中一种方法中，使用一个800万像素的广角镜头，以1080P每秒30帧拍摄得到一系列图像。经由图像处理提取出多帧图像，1080P的图像其解析度为1920×1080约两百万个画格，通过人脸识别程序锁定每张图像的脸部位置，锁定后的呈现方式如图1所示。面部波动是一个惯性运动，每次约0.2~0.4秒，在拍摄的视频中依次提取出一系列图像，并通过图像处理方法在相邻帧间插入10帧图像，对视频进行1/10速率放慢，通过人脸识别算法定位每幅图像中人脸所在区域，以方框的左上角与右下角确定面部在图像中的位置，以1秒钟30帧图像进行举例说明，每张图像面部所在区域左上角及右下角的坐标依次如下：
(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(231,411)(541,661),(231,411)(541,661),(231,412)(541,662),(231,412)(541,662),(231,411)(541,661),(231,411)(541,661),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660),(230,410)(540,660)
由以上数据可以看出，拍摄中的被测对象的惯性摆动方向是略往右上方(以观察者的角度)，从第12张开始一直到第19张图像为一个波动的产生，即代表一次心跳的发生，依次分析后续的视频帧，统计一分钟内心跳发生的次数，即可得到心跳速率。具体的过程如图2所示，包括以下步骤：
S2-1、以每秒30帧的速度对被测对象进行持续摄像，得到一系列视频影像；
S2-2、将上述视频影像解析得到每秒30帧图像；
S2-3、在相邻帧图像中生成10帧过渡图像；
S2-4、对每一帧图像进行人脸检测，得到人脸区域位置；
S2-5、根据图像间人脸区域位置的变化，统计得到人的面部波动频率，即人的心跳速率。
其中在步骤S2-4中，由于心跳引起的面部波动大略为一周期运动，振幅和频率均相对固定，将面部波动信号中的直流成份过滤后，即可得到较为规则的面部波动频率。
除了依据面部波动测量心跳速率以外，还可根据面部的颜色分布变化情况统计得到心跳速率，具体的测量步骤如图3所示：
S3-1、以每秒30帧的速度对被测对象进行持续摄像，得到一系列视频影像；
S3-2、将上述视频影像解析得到每秒30帧图像；
S3-3、在相邻帧图像中生成10帧过渡图像；
S3-4、对每一帧图像进行人脸检测，得到人脸区域位置；
S3-5、对每一帧图像人脸区域的颜色分布进行统计，提取得到每幅图像的红色成分；
S3-6、根据图像间颜色的变化频率，特别是红色的变化频率，统计得到人的面部颜色变化频率，即心跳速率。
呼吸频率的测量与心率测量类似，如图4所示，从影像中提取多帧图像后，使用人脸检测算法确定每幅图像中人脸的位置，根据人脸的位置按比例确定胸腔大略位置，将人脸所在区域的上沿向下1.5－2倍面部长度所在区域作为胸腔的所在区域，近而根据上述胸腔位置的变化识别呼吸的产生，当呼吸产生起伏时捕获到一次事件即代表一次呼吸的发生，根据一分钟内胸腔位置的变化的次数即可得到呼吸频率。
测量得到的人体心跳速率和呼吸频率还可设定实时上传到所在地区的云端服务器，用户通过与设备绑定的账号即可登陆服务器实时查看被测对象的心率和呼吸情况。优选地，本发明还包括人脸识别单元，记录每个被测对象的历史心跳速率和呼吸频率数据，当发现同一被测对象测得的心跳速率或呼吸频率较历史最近测得的数据存在较大差异时，表明被测对象身体状况可能存在异常，可及时向被测对象和远程向监测用户预警，提醒用户注意。
以上所述仅为本发明的几个实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种测量人体心跳速率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域的位置；
5）根据所述图像帧系统中人脸所在区域位置的变化统计得到被测对象的面部波动频率，即人的心跳速率。
2.根据权利要求1所述的测量人体心跳速率的方法，其特征在于：在步骤5）中将面部波动信号中的直流成份过滤去除，得到类周期性波动的面部波动信号，即得到被测对象的面部波动频率。
3.一种测量人体心跳速率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域；
5）统计每帧图像中人脸区域范围内的颜色分布情况；
6）根据所述图像帧系统中每帧图像的颜色分布变化统计得到被测对象的面部颜色变化频率，即人的心跳速率。
4.根据权利要求3所述的测量人体心跳速率的方法，其特征在于：在步骤5）中统计红色分量的分布情况。
5.一种测量人体呼吸频率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）获取被测对象的视频影像；
2）将所述视频影像解析为图像帧系列；
3）在上述相邻图像帧中插入生成N帧图像；
4）检测每帧图像中的人脸所在区域的位置；
5）根据人脸所在区域的位置计算得到胸腔区域的位置；
6）根据所述图像帧系列中胸腔区域位置的变化统计得到被测对象的胸腔起伏频率，即人的呼吸频率。
6.根据权利要求5所述的测量人体呼吸频率的方法，其特征在于，在步骤5），将人脸的上边沿下方1.5－2.0面部长度的区域作为胸腔区域的位置。
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