CN109480813A - 一种基于bcg原理的非接触式心率检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于BCG原理的非接触式心率检测装置，在被测对象头部固定成像设备，被测对象在任何位置以任意姿态保持头部静止采集30s或以上的视频，通过跟踪视频中任意静止目标并对信号进行处理，能够在复杂环境背景下得到被测对象的心率，实现准确的非接触式心率检测。
Description
技术领域
本发明属于人体健康监测技术领域，涉及一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，尤其涉及一种基于BCG原理和头部运动的非接触式心率检测方法。
背景技术
心率是指每分钟人体心脏进行心博的次数，它是人体生理健康的晴雨表。人在安静而没有进行大量运动时的心率被称为静息心率。根据检测技术和方法上的区别可以分为接触式和非接触式两种，其中，接触式检测有较大的不舒适性，可能带来刺激或者疼痛，甚至引起一些生理变化，从而影响检测结果的准确性。同时，接触式检测方法不适合长期接触人体，从而不适用于长时间检测和日常的随时监测。而且对于手部皮肤受伤患者、患有精神疾病的病人、婴幼儿等不能自主合作的病人，由于不适合用电极或传感器接触其身体，导致接触式心率检测有明显的局限性。另一方面，由于非接触式检测方法具有实时方便、高性价比、重复性好、适合于大规模检测等优势，具有广阔的应用前景。
在非接触式检测方法中，成像式非接触心率检测方法较为常见，根据所用的原理不同，目前主要可以分为光电容积脉搏波描记法(PPG)和心冲击描记法(BCG)。PPG心率检测方法对于环境光照变化以及运动伪差比较敏感，相比基于PPG原理的心率检测方法，基于BCG原理的心率检测方法对于复杂环境下实现非接触式心率检测具有明显的优势，它不受光线变化的影响。目前，利用BCG原理进行心率检测主要是利用成像设备对被测对象或者被测对象头部某一部位进行测量，通过在图像中提取头部受到心脏泵出血液冲击产生的微小冲击实现的。被测目标固定且需要在实验室或固定场所采用视频采集设备来测量。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，该方法首先通过头戴式的成像设备在任意场所以任意姿态保持头部静止的方式对任意物体采集30s或以上的视频，然后提取视频中任意静止物体的特征点并进行跟踪来得到表征心率的信号，最后对信号进行处理即可得到被测对象的心率。
所述心率检测方法包含以下步骤。
第一步，将成像设备放置于被测试对象的头部区域，并调整位置使其与头部不发生相对运动。
第二步，启动成像设备，被测对象在任意位置以任意姿态保持头部静止采集30s或以上的视频。
第三步，选取所采集到的视频中任意的静止物体作为目标，并检测其特征点。
第四步，对第三步中检测到的特征点进行跟踪，得到特征点的时序信号。
第五步，对得到的时序信号进行主成分分析，获取得分最大的点的时域图。
第六步，对时序信号图进行傅里叶变换得到信号的频谱图。
第七步，对频谱图进行带通滤波。
第八步，提取频谱图中幅值最大的位置对应的频率，将该数值乘以60，即为被测对象的心率值。
较佳的，所述带通滤波方式为保留0.67-2.5Hz频段范围内的数据。
较佳的，对特征点进行跟踪采用光流法。
本发明的有益效果如下所示。
1.本发明的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法不需要使用检测仪器与被检测对象接触，提高了舒适性，进而避免了由于接触刺激所产生的生理变化导致的检测误差。
2.本发明的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法在任意时间，任意场所以任意姿态对任意物体进行拍摄所得到的视频都可以进行后续处理得到心率值，降低了对测试条件的要求，提高了灵活性。
3.本发明的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法只需要一个常规成像设备和头戴式固定装置，无需额外设备，成本较低。
附图说明
图1是本发明所述的方法示意图。
图2是本发明所述非接触式心率检测方法的流程图。
其中，1-成像设备，2-被测试对象。
具体实施方式
为了清楚说明本发明提出的技术方案，下面将结合附图及实施例，对本发明进行详细说明。
本实施例公开的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法示意图如附图1所示，包含成像设备1和被测试对象2，通过对视场内的目标进行30s及以上的拍摄，可以获取当前状态下被测试对象2的心率信号视频，并通过相应的信号处理得到其心率值。
本实施例公开的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，执行流程如附图2所示，具体内容如下。
第一步，将成像设备放置于被测试对象的头部区域，调整摄像头的位置，使成像设备与头部不发生相对运动，同时使视场内的物体在视频中成清晰的像，固定摄像头2的位置。
第二步，启动成像设备，被测对象在任意位置以任意姿态保持头部静止采集30s的视频。
第三步，选取视频中任意的静止物体作为目标，并检测其SURF特征点。目标的SURF特征点检测依靠Hessian矩阵行列式的局部最大值定位特征点位置。
第四步，对第三步中检测到的特征点进行跟踪，得到特征点的时序信号。
第五步，对目标位置的时序变化信号进行主成分分析，获取得分最大的时域图。
第六步，对时序信号进行傅立叶变换得到信号的频谱图。
第七步，对频谱图进行带通滤波，保留0.67-2.5Hz频段范围的数据，滤除明显不属于心率范围的背景环境运动噪声。
第八步，提取频谱图中幅值最大的位置对应的频率，即为每秒头部受到血液冲击产生运动的频率，将该数值乘以60，获得每分钟的头部运动频率，此频率为心率。
综上所述，以上仅为本发明所提供的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：
第一步，将成像设备放置于被测试对象的头部区域，调整摄像头的位置，使成像设备与头部不发生相对运动。
第二步，启动成像设备，被测对象在任意位置以任意姿态保持头部静止采集30s或以上的视频。
第三步，选取所采集到的视频中任意的静止物体作为目标，并检测其特征点。
第四步，对第三步中检测到的特征点进行跟踪，得到特征点的时序信号。
第五步，对得到的时序信号进行主成分分析，获取得分最大的点的时域图。
第六步，对时序信号进行傅立叶变换得到信号的频谱图
第七步，对频谱图进行带通滤波。
第八步，提取频谱图中幅值最大的位置对应的频率，将该数值乘以60。
2.根据权利要求1所述的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，其特征是：所述特征点为SURF特征点，依靠Hessian矩阵行列式的局部最大值定位特征点位置。
3.根据权利要求1所述的一种基于BCG原理的非接触式心率检测方法，其特征是：所述带通滤波的范围是0.67Hz—2.5Hz。
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