CN110929682A - 基于树莓派的生命体征监测系统 - Google Patents

基于树莓派的生命体征监测系统 Download PDF

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谢开
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Abstract

本发明公开了一种基于树莓派的生命体征监测系统，包括树莓派摄像头，用于采集待监测目标的视频图像，并将视频图像传输至树莓派；远程控制模块，用于将生命体征监测算法程序文件传输至树莓派；WiFi模块，用于为树莓派提供网络以实现与远程控制模块的通信；树莓派，用于结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测；显示模块，用于实时缓存和显示心率监测结果；电源模块，用于为其他部件供电。本发明采用视频监测人体生命体征的方法，实现了无接触式人体生命体征监测，且通过结合树莓派硬件平台和高精度检测算法，实现了低成本、高精度的人体生命体征监测，同时实现了系统自启动式监测，提高了系统使用的简便性和实用性。

Description

基于树莓派的生命体征监测系统
技术领域
本发明属于机器视觉技术领域，特别涉及一种基于树莓派的生命体征监测系统。
背景技术
现阶段生命体征监测方法有接触式生命体征监测和非接触式生命体征监测。接触式生命体征监测需要利用某种机械或电子装置监测人体的生理信息，易对人体造成不适感，而且人体的移动也会对监测结果的准确性造成一定的影响。非接触式生命体征监测方法目前有多普勒雷达探测式，序列图像采集式。其中多普勒雷达探测式结构复杂，造价昂贵，不适合在日常生活中使用。而序列图像采集式不能够实时连续的给出人体的生命体征信息。因此需要研究出更加快捷方便的监测方法，现阶段正在研究中的视频图像生命体征监测系统具有快速，实时，鲁棒性强，成本低廉以及使用范围广等优点，受到了人们的欢迎。
视频图像生命体征监测系统通过采集目标的视频图像，检测出人脸区域，在心脏搏动作用下，引起人脸血管内血容积的变化，进而引起皮肤内血液对光束的吸收发生变化，通过提取人脸区域的生命体征信息，对其进行分析，得到人体的心率。然而现阶段的研究中，需要被测量者身体尽量静止，而且使用的都是以前的OpenCV提供的最基础的算法，对于一些比较复杂的目标，比如有一定运动幅度的不能实现很好的追踪，甚至会出现目标追踪失败的现象，而且现阶段的追踪算法耗时比较久，不能够满足实时性和安装便利的要求。
综上，现有的生命体征监测系统，存在结构复杂，精确度不高，或者穿戴方式复杂，并且由于自身的硬件设备和软件算法的限制使得系统操作复杂、连接方式和显示方式繁杂等问题，无法满足人们期盼的可日常应用、操作简便、监测结果可靠以及成本低等要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无接触式的、操作简便、精度可靠、便于安装的生命体征监测系统，以满足人们日常的体征监测需求。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于树莓派的生命体征监测系统，包括树莓派摄像头、远程控制模块、WiFi模块、树莓派、显示模块和电源模块；
所述树莓派摄像头，用于采集待监测目标的视频图像，并将视频图像传输至树莓派；
所述远程控制模块，用于将生命体征监测算法程序文件传输至树莓派；
所述WiFi模块，用于为树莓派提供网络以实现与远程控制模块的通信；
所述树莓派，用于结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测；
所述显示模块，用于实时缓存和显示心率监测结果；
所述电源模块，用于为其他部件供电。
进一步地，所述树莓派具体采用Raspberry Pi 3B+，其上配置raspbian系统；同时其上还配置应用程序SSH，用于开启或断开树莓派与远程控制模块之间的通信。
进一步地，所述远程控制模块还用于在树莓派中配置所述生命体征监测算法程序文件的运行环境。
进一步地，所述远程控制模块还用于在树莓派中配置树莓派启动时自动运行所述生命体征监测算法程序文件的自启动程序文件。
进一步地，所述结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测，具体包括以下过程：
步骤1、对待监测目标视频图像进行人脸检测；
步骤2、对步骤1检测到的人脸进行人脸追踪，若人脸追踪过程中人脸丢失，则返回执行步骤1，否则执行下一步；
步骤3、根据人脸追踪结果，提取生命体征信号；
步骤4、对所述生命体征信号进行频谱分析获取心率值，并将该心率值传输至显示模块进行实时缓存和显示。
进一步优选地，步骤1中所述人脸检测具体采用基于LBP特征的人脸识别算法。
进一步优选地，步骤2中所述人脸追踪采用KCF目标跟踪算法。
进一步地，步骤3所述根据人脸追踪结果，提取生命特征信号，具体包括：
步骤3-1、从人脸追踪结果的人脸原始信号中提取RGB三个通道的信号值；
步骤3-2、综合处理RGB三个通道的信号值，获得信号Y，所用公式为：
Y＝G-(R+B)/2
步骤3-3、对所述信号Y进行去趋势处理，获得生命体征信号y。
进一步地，步骤4中所述对所述生命体征信号进行频谱分析获取心率值，具体包括：
步骤4-1、对所述生命体征信号进行快速傅里叶变换FFT；
步骤4-2、对步骤4-1获得的频谱进行滤波以保留频率为0.7HZ～2.4HZ之间的频谱信号，提取滤波后频谱的峰值点即为心率信号的频率；
步骤4-3、将所述峰值点乘以60，获得一分钟内的心率值。
进一步地，步骤4中对心率值进行实时缓存和显示的过程中：实时进行人脸追踪，若从某一时刻开始未追踪到人脸的时常超过预设阈值t秒，则清除显示的心率值，显示未检测到人脸，判定本次生命体征检测完成；否则显示末次缓存的心率值，并重复执行步骤2至步骤4。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)系统以功能强大的树莓派作为硬件平台，操作简便、成本低、功能强且部署简单；2)结合基于LBP特征的人脸检测算法和KCF目标跟踪算法，能够更加快速的追踪脸部，对于运动目标的检测更加准确快捷；3)利用树莓派摄像头和显示屏将硬件平台和软件算法完美的结合起来，为心率监测算法提供准确的数据，同时将心率算法得出的结果实时显示在显示屏上,提高了测量的准确性和实时性。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明一个实施例中基于树莓派的生命体征监测系统结构图。
图2为本发明一个实施例中心率监测的流程图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，结合图1，提供了一种基于树莓派的生命体征监测系统，包括树莓派摄像头、远程控制模块、WiFi模块、树莓派、显示模块和电源模块；
树莓派摄像头，用于采集待监测目标的视频图像，并将视频图像传输至树莓派；
远程控制模块，用于将生命体征监测算法程序文件传输至树莓派；
WiFi模块，用于为树莓派提供网络以实现与远程控制模块的通信；
树莓派，用于结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测；
显示模块，用于实时缓存和显示心率监测结果；
电源模块，用于为其他部件供电。
进一步地，在其中一个实施例中，树莓派具体采用Raspberry Pi 3B+，其上配置raspbian系统；同时其上还配置应用程序SSH，用于开启或断开树莓派与远程控制模块之间的通信。
进一步地，在其中一个实施例中，远程控制模块还用于在树莓派中配置生命体征监测算法程序文件的运行环境。
进一步地，在其中一个实施例中，远程控制模块还用于在树莓派中配置树莓派启动时自动运行生命体征监测算法程序文件的自启动程序文件，具体为：在/home/pi/.config中创建autostart的文件夹，然后建立xxx.desktop的文件，在该文件中配置自启动程序文件。
进一步地，在其中一个实施例中，远程控制模块为VNCview。
进一步地，在其中一个实施例中，所采用的树莓派模块摄像头的分辨率为500W，帧率为60fps-90fps。
进一步地，在其中一个实施例中，生命体征监测系统还包括树莓派散热套件，用于实现树莓派的散热，以延长系统的使用寿命。
进一步地，在其中一个实施例中，上述树莓派散热套件包括散热片和风扇。
进一步地，在其中一个实施例中，结合图2，上述结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测，具体包括以下过程：
步骤1、对待监测目标视频图像进行人脸检测；
步骤2、对步骤1检测到的人脸进行人脸追踪，若人脸追踪过程中人脸丢失，则返回执行步骤1，否则执行下一步；
步骤3、根据人脸追踪结果，提取生命体征信号；
步骤4、对生命体征信号进行频谱分析获取心率值，并将该心率值传输至显示模块进行实时缓存和显示。
进一步优选地，在其中一个实施例中，步骤1中人脸检测具体采用基于LBP特征的人脸识别算法。
进一步优选地，在其中一个实施例中，步骤2中人脸追踪采用KCF目标跟踪算法。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤3根据人脸追踪结果，提取生命特征信号，具体包括：
步骤3-1、从人脸追踪结果的人脸原始信号中提取RGB三个通道的信号值；
步骤3-2、综合处理RGB三个通道的信号值，获得信号Y，所用公式为：
Y＝G-(R+B)/2
步骤3-3、对信号Y进行去趋势处理，获得生命体征信号y。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤4中对生命体征信号进行频谱分析获取心率值，具体包括：
步骤4-1、对生命体征信号进行快速傅里叶变换FFT；
步骤4-2、对步骤4-1获得的频谱进行滤波以保留频率为0.7HZ～2.4HZ之间的频谱信号，提取滤波后频谱的峰值点即为心率信号的频率；
步骤4-3、将峰值点乘以60，获得一分钟内的心率值。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤4中对心率值进行实时缓存和显示的过程中：实时进行人脸追踪，若从某一时刻开始未追踪到人脸的时常超过预设阈值t秒，则清除显示的心率值，显示未检测到人脸，判定本次生命体征检测完成；否则显示末次缓存的心率值，并重复执行步骤2至步骤4。
本发明采用视频监测人体生命体征的方法，实现了无接触式人体生命体征监测，且通过结合功能强大的树莓派硬件平台和高精度检测算法，实现了低成本、高精度的人体生命体征监测，同时实现了系统自启动式监测，提高了系统使用的简便性和实用性。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，包括树莓派摄像头、远程控制模块、WiFi模块、树莓派、显示模块和电源模块；
所述树莓派摄像头，用于采集待监测目标的视频图像，并将视频图像传输至树莓派；
所述远程控制模块，用于将生命体征监测算法程序文件传输至树莓派；
所述WiFi模块，用于为树莓派提供网络以实现与远程控制模块的通信；
所述树莓派，用于结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测；
所述显示模块，用于实时缓存和显示心率监测结果；
所述电源模块，用于为其他部件供电。
2.根据权利要求1所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，所述树莓派具体采用Raspberry Pi 3B+，其上配置raspbian系统；同时其上还配置应用程序SSH，用于开启或断开树莓派与远程控制模块之间的通信。
3.根据权利要求1所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，所述远程控制模块还用于在树莓派中配置所述生命体征监测算法程序文件的运行环境。
4.根据权利要求1所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，所述远程控制模块还用于在树莓派中配置树莓派启动时自动运行所述生命体征监测算法程序文件的自启动程序文件。
5.根据权利要求1所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，所述结合待监测目标的视频图像和生命体征监测算法实现待监测目标的心率监测，具体包括以下过程：
步骤1、对待监测目标视频图像进行人脸检测；
步骤2、对步骤1检测到的人脸进行人脸追踪，若人脸追踪过程中人脸丢失，则返回执行步骤1，否则执行下一步；
步骤3、根据人脸追踪结果，提取生命体征信号；
步骤4、对所述生命体征信号进行频谱分析获取心率值，并将该心率值传输至显示模块进行实时缓存和显示。
6.根据权利要求5所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，步骤1中所述人脸检测具体采用基于LBP特征的人脸识别算法。
7.根据权利要求5所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，步骤2中所述人脸追踪采用KCF目标跟踪算法。
8.根据权利要求5所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，步骤3所述根据人脸追踪结果，提取生命特征信号，具体包括：
步骤3-1、从人脸追踪结果的人脸原始信号中提取RGB三个通道的信号值；
步骤3-2、综合处理RGB三个通道的信号值，获得信号Y，所用公式为：
Y＝G-(R+B)/2
步骤3-3、对所述信号Y进行去趋势处理，获得生命体征信号y。
9.根据权利要求5所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，步骤4中所述对所述生命体征信号进行频谱分析获取心率值，具体包括：
步骤4-1、对所述生命体征信号进行快速傅里叶变换FFT；
步骤4-2、对步骤4-1获得的频谱进行滤波以保留频率为0.7HZ～2.4HZ之间的频谱信号，提取滤波后频谱的峰值点即为心率信号的频率；
步骤4-3、将所述峰值点乘以60，获得一分钟内的心率值。
10.根据权利要求5所述的基于树莓派的生命体征监测系统，其特征在于，步骤4中对心率值进行实时缓存和显示的过程中：实时进行人脸追踪，若从某一时刻开始未追踪到人脸的时常超过预设阈值t秒，则清除显示的心率值，显示未检测到人脸，判定本次生命体征检测完成；否则显示末次缓存的心率值，并重复执行步骤2至步骤4。
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