CN113940632A - 健康指标检测方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能技术领域，尤其涉及一种健康指标检测方法和设备。其中，上述方法包括：检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。本发明实施例方案，能够通过应用程序的各功能接口实现健康指标的提取和检测。
Description
【技术领域】
本发明涉及智能技术领域，尤其涉及一种健康指标检测方法和设备。
【背景技术】
随着科技进步，人们可以使用多种智能设备，通过接触方式测量身体的各项健康指标，由此可以了解自己的身体状况。
当智能设备通过内部传感器接触人体时，必须在固定佩戴位置且密切接触才可获得健康数据。而获得的健康数据大多为一项或有限的几项，很多智能设备的传感器也无法对健康数据进行实时监控，用户对于健康状况的了解容易不够全面。
因此，如何使用户能通过智能设备全面了解自身健康状况，成为目前亟待解决的技术问题。
【发明内容】
本发明实施例提供了一种健康指标检测方法和设备，能够通过应用程序的各功能接口对所拍摄视频进行健康指标的提取和检测，从而可让用户全面了解自己的健康状况。
第一方面，本发明实施例提供一种健康指标检测方法，所述方法应用于具有摄像头的可穿戴设备，包括：
检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；
从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；
根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
其中一种可能的实现方式中，所述根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据，包括：
从所述各个视频帧图像中确定目标皮肤区域；
根据各个所述目标皮肤区域的像素均值，生成所述人体脉搏数据。
其中一种可能的实现方式中，所述人体健康指标，包括以下中的一项或多项：
人体脉搏的最高峰值和最低峰值；
心率；
心率变异值；
脉率；
呼吸率；
血氧。
其中一种可能的实现方式中，根据所述人体脉搏数据，确定所述人体脉搏的最高峰值和最低峰值，包括：
将所述人体脉搏数据转换为频域脉搏数据；
采用峰值检测法对所述频域脉搏数据进行检测，得到人体脉搏的最高峰值和最低峰值。
其中一种可能的实现方式中，根据所述人体脉搏数据，确定所述心率、所述心率变异程度和所述脉率，包括：
所述心率根据从所述频域脉搏数据中检测到的第一频率确定；
所述脉率根据所述频域脉搏数据中相邻最高峰值之间的时间间距确定；
根据所述人体脉搏数据中相邻波峰的时间间隔确定心跳时间间隔；
根据所述心跳时间间隔，确定心率变异值。
其中一种可能的实现方式中，根据所述人体脉搏数据，确定所述呼吸率，包括：
对所述人体脉搏数据进行小波变换；
对小波变换后的人体脉搏数据进行细节数据分解，得到呼吸波数据；
对所述呼吸波数据进行频率变换，并从频率变换后的呼吸波数据中提取呼吸率。
其中一种可能的实现方式中，在红光和红外光照射下分别拍摄人体脉搏数据；
根据所述人体脉搏数据，确定所述血氧，包括：
从在红光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第一直流数据和第一交流数据；
从在红外光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第二直流数据和第二交流数据；
根据所述第一直流数据、所述第一交流数据、所述第二直流数据和所述第二交流数据，计算所述血氧。
第二方面，本发明实施例提供一种健康指标检测装置，包括：
拍摄模块，用于检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；
第一确定模块，用于从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；
第二确定模块，用于根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
其中一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，具体用于从所述各个视频帧图像中确定目标皮肤区域；
根据各个所述目标皮肤区域的像素均值，生成所述人体脉搏数据。
其中一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于将所述人体脉搏数据转换为频域脉搏数据；
采用峰值检测法对所述频域脉搏数据进行检测，得到人体脉搏的最高峰值和最低峰值。
其中一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，还具体用于所述心率根据从所述频域脉搏数据中检测到的第一频率确定；所述脉率根据所述频域脉搏数据中相邻最高峰值之间的时间间距确定；根据所述人体脉搏数据中相邻波峰的时间间隔确定心跳时间间隔；根据所述心跳时间间隔，确定心率变异值。
其中一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，还具体用于对所述人体脉搏数据进行小波变换；
对小波变换后的人体脉搏数据进行细节数据分解，得到呼吸波数据；
对所述呼吸波数据进行频率变换，并从频率变换后的呼吸波数据中提取呼吸率。
其中一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，还具体用于在红光和红外光照射下分别拍摄人体脉搏数据；
从在红光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第一直流数据和第一交流数据；
从在红外光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第二直流数据和第二交流数据；
根据所述第一直流数据、所述第一交流数据、所述第二直流数据和所述第二交流数据，计算所述血氧。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面提供的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面提供的方法。
应当理解的是，本说明书的第二～第四方面与本说明书的第一方面的技术方案一致，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。
通过以上技术方案，能够通过手势触发预设处理流程，从而基于预设处理流程实现对多个目标文件的自动处理。这种技术方案减轻了繁复操作的负担，能够快速完成操作，使用感受更佳。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种健康指标检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种具有摄像头可穿戴装备的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种健康指标检测方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种高低峰值检测方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种呼吸率检测方法的流程图；
图6为本发明实施例提供的一种心率检测方法的流程图；
图7为本发明实施例提供的一种健康指标检测装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本说明书的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本说明书保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
为了便于用户通过智能设备获取身体健康信息，本发明实施例提供了一种健康指标检测方法。其中，该方法可以应用于诸如手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、智能家居设备、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备等智能设备，本申请实施例对智能设备的具体类型不作任何限制。参见图1，本发明实施例的健康指标检测方法包括：
步骤01，检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；步骤02，从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；步骤03，根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
在一些实施例中，本发明实施例的健康指标检测方法应用于具有摄像头的可穿戴设备。图2为本发明实施例提供的一种具有摄像头可穿戴设备的结构示意图，如图2所示，上述设备包括：摄像头模组、Led模组、显示器、处理器、应用程序、内部存储/sd卡存储以及API集。其中API集由多个子API组成，包括摄像头控制API、健康指标计算API、信号预处理API、异常判断和结果汇总整理API、脉搏数据提取API、图像绘制接口以及视频存储和调用API。API集可调用各个子API，从而实现健康指标的提取和检测。
图3为本发明实施例提供的另一种健康指标检测方法的流程图，所述方法应用于图2所示的具有摄像头的可穿戴设备，其中的控制器用于执行所述方法，包括：
步骤101，检测到应用程序下发的获取人体健康指标的获取指令时，根据所述获取指令为应用程序从所述API集中分配摄像头控制API、脉搏数据提取API以及健康指标计算API。
在一些实施例中，结合图2所示，处理器用于启动应用程序，当检测获取到应用程序发送的人体健康指标的获取指令，则API集将调取摄像头控制API、脉搏数据提取API以及健康指标计算API进行人体皮肤视频的拍摄、脉搏数据提取和对各健康指标的计算。
步骤102，应用程序通过所述摄像头控制API驱动摄像头拍摄人体皮肤的视频数据。
在一些实施例中，参见图2，API集调用摄像头控制API可使用摄像头模组拍摄在自然光下的人体皮肤视频，获取人体皮肤的视频数据。API集可调用视频存储和调用API将视频数据存储在内存区域中或sd卡区域中，其中还存储有之前测得的人体健康指标。当检测到用户对人体脉搏数据的提取操作，则通过视频存储和调用API从内部存储或sd卡存储中调取本次获得的人体皮肤的视频数据。
步骤103，应用程序通过所述脉搏数据提取API从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据。
在一些实施例中，应用程序的API集调用脉搏数据提取API对步骤102中所获得的人体视频数据提取各视频帧图像，每个视频帧图像包含多个像素值，对多个像素值求取像素平均值，并结合每个视频帧图像的像素平均值确定人体脉搏数据。
步骤104，应用程序通过所述健康指标计算API获取所述人体脉搏数据，并根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
在一些实施例中，通过图2所示的API集调用信号预处理API对人体脉搏数据进行去噪处理，去噪处理后的人体指标数据包括：人体脉搏的最高峰值和最低峰值、心率、心率变异值、脉率、呼吸率和血氧，可以调取健康指标计算API对其中的一项或多项数据进行测试，默认测试全部人体指标数据。最后，通过调用异常判断和结果汇总整理API对所测的人体健康指标与API中的标准健康指标范围进行比较。如果获取的人体健康指标符合标准健康指标范围，则调用图形绘制API结合内部存储或sd卡存储中之前获得的人体健康指标进行趋势图形的绘制，将绘制的趋势图形在应用程序中呈现给用户；否则，将异常的人体健康指标在应用程序上呈现给用户，并通过弹窗、闪烁、提示音等方式提醒用户查看。
图4为本发明实施例提供的一种高低峰值检测方法的流程图。如图4所示，上述方法可以包括：
步骤201，将所述人体脉搏数据转换为频域脉搏数据。
步骤202，采用峰值检测法对所述频域脉搏数据进行检测，得到人体脉搏的最高峰值和最低峰值。
具体地，当从人体脉搏数据中提取高低峰值时，采用傅里叶变换进行时频转换，将人体脉搏数据转换为频域脉搏数据，傅里叶变换公式为：
其中，f(t)为人体脉搏数据。
频域脉搏数据的横坐标为频率，纵坐标为振幅。采用峰值检测法，在频域脉搏数据中寻找最高峰和最低峰，并确定对应的最高峰值和最低峰值。
通过频域脉搏数据还可获得心率和脉率。所述心率根据从所述频域脉搏数据中检测到的第一频率确定；所述脉率根据所述频域脉搏数据中相邻最高峰值之间的时间间距确定。
具体地，在频域脉搏数据中，例如当频率为0Hz时所对应的振幅表示脉搏信号很强，此时0Hz的脉搏信号是骨骼、肌肉等组织的DC直流信号。在0Hz之后，检测到一个较为突出的点，此点的脉搏信号为血液流动转变的AC信号，所对应的横坐标频率即为确定心率的第一频率。根据第一频率按照如下公式确定心率：心率＝60*第一频率。当检测脉率时，首先获取频域脉搏数据中相邻最高峰之间的时间间距，相邻最高峰时间间距＝1/数据采样频率，然后按照如下公式确定脉率：脉率＝60/相邻最高峰时间间距。
而人体健康指标中的心率变异程度可以从人体脉搏数据中直接获得。根据所述人体脉搏数据中相邻波峰的时间间隔确定心跳时间间隔；根据所述心跳时间间隔，确定心率变异值。
具体地，检测人体脉搏数据中的各个相邻波峰的时间间隔，各相邻波峰的时间间隔即确定为心跳时间间隔。如果每个心跳时间间隔之间相差过大，则表明人体心脏跳动不规律；反之，则为正常。由此，即可判断心脏变异程度。
图5为本发明实施例提供的一种呼吸率检测方法的流程图，如图5所示，上述方法包括：
步骤301，对所述人体脉搏数据进行小波变换。
步骤302，对小波变换后的人体脉搏数据进行细节数据分解，得到呼吸波数据。
步骤303，对所述呼吸波数据进行频率变换，并从频率变换后的呼吸波数据中提取呼吸率。
具体地，对人体脉搏数据进行小波变换，小波变换按照如下公式进行：
其中，f(t)为人体脉搏数据，
为基本小波函数，a为尺度，τ为平移量。a用于控制小波函数的伸缩，τ用于控制小波函数的平移。
根据小波变换对人体脉搏数据进行9层分解，分解成细节数据，然后将第9层细节数据和第8层细节数据分解得到的近似数据重建后相加得到呼吸波数据，最后通过快速傅里叶变换频率估计方法从所述呼吸波数据中提取呼吸率。
图6为本发明实施例提供的一种血氧检测方法的流程图，如图6所示，上述方法在红光和红外光照射下分别拍摄人体脉搏数据，包括：
步骤401，从在红光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第一直流数据和第一交流数据。
步骤402，从在红外光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第二直流数据和第二交流数据。
步骤403，根据所述第一直流数据、所述第一交流数据、所述第二直流数据和所述第二交流数据，计算所述血氧。
具体地，如图2所示，当从人体脉搏数据中获取血氧值时，API集调取健康指标计算API控制Led模组打开设备的红光和红外光，获取红光下人体脉搏数据中的第一交流数据和第一直流数据以及获取红外光下人体脉搏数据中的第二交流数据和第二直流数据。根据分别计算红光和红外光下交流数据与直流数据的比值以及血氧计算方程获取血氧值，血氧计算公式为：R值＝[第一交流数据/第一直流数据]/[第二交流数据/第二直流数据]，血氧值＝110-25*R。
图7为本发明实施例提供的一种健康指标检测装置的结构示意图，如图7所示，健康指标检测装置500可以包括：拍摄模块501，用于检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；第一确定模块502，用于从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；第二确定模块503，用于根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
在本发明上述实施例中，可选地，所述第一确定模块，具体用于从所述各个视频帧图像中确定目标皮肤区域；根据各个所述目标皮肤区域的像素均值，生成所述人体脉搏数据。
在本发明上述实施例中，可选地，所述第二确定模块，具体用于将所述人体脉搏数据转换为频域脉搏数据；采用峰值检测法对所述频域脉搏数据进行检测，得到人体脉搏的最高峰值和最低峰值。
在本发明上述实施例中，可选地，所述第二确定模块，还具体用于所述心率根据从所述频域脉搏数据中检测到的第一频率确定；所述脉率根据所述频域脉搏数据中相邻最高峰值之间的时间间距确定；根据所述人体脉搏数据中相邻波峰的时间间隔确定心跳时间间隔；根据所述心跳时间间隔，确定心率变异值。
在本发明上述实施例中，可选地，所述第二确定模块，还具体用于对所述人体脉搏数据进行小波变换；对小波变换后的人体脉搏数据进行细节数据分解，得到呼吸波数据；对所述呼吸波数据进行频率变换，并从频率变换后的呼吸波数据中提取呼吸率。
在本发明上述实施例中，可选地，所述第二确定模块，还具体用于在红光和红外光照射下分别拍摄人体脉搏数据；从在红光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第一直流数据和第一交流数据；从在红外光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第二直流数据和第二交流数据；根据所述第一直流数据、所述第一交流数据、所述第二直流数据和所述第二交流数据，计算所述血氧。
图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
如图8所示，上述电子设备可以包括至少一个处理器；以及与上述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：存储器存储有可被处理器执行的程序指令，上述处理器调用上述程序指令能够执行本说明书图1、图3～图6所示实施例提供的健康指标检测方法。
其中，上述电子设备可以为能够与用户进行健康指标检测的设备，例如：云服务器，本发明实施例对上述电子设备的具体形式不作限定。可以理解的是，这里的电子设备即为方法实施例中提到的机器。
图8示出了适于用来实现本说明书实施方式的示例性电子设备的框图。图8显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，电子设备以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器410，存储器430，连接不同系统组件(包括存储器430和处理单元410)的通信总线440。
通信总线440表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。
电子设备典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器430可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)和/或高速缓存存储器。电子设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。存储器430可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本说明书各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，可以存储在存储器430中，这样的程序模块包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块通常执行本说明书所描述的实施例中的功能和/或方法。
处理器410通过运行存储在存储器430中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本说明书图1、图3～图6所示实施例提供的健康指标检测方法。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本说明书图1、图3～图6所示实施例提供的健康指标检测方法。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ReadOnly Memory；以下简称：ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable ReadOnly Memory；以下简称：EPROM)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本说明书操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LocalArea Network；以下简称：LAN)或广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本说明书的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本说明书的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本说明书的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(Personal Computer；以下简称：PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant；以下简称：PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、手机、MP3播放器、MP4播放器等。
在本说明书所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本说明书各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本说明书各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory；以下简称：ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种健康指标检测方法，其特征在于，所述方法应用于具有摄像头的可穿戴设备，包括：
检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；
从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；
根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据，包括：
从所述各个视频帧图像中确定目标皮肤区域；
根据各个所述目标皮肤区域的像素均值，生成所述人体脉搏数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体健康指标，包括以下中的一项或多项：
人体脉搏的最高峰值和最低峰值；
心率；
心率变异值；
脉率；
呼吸率；
血氧。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述人体脉搏数据，确定所述人体脉搏的最高峰值和最低峰值，包括：
将所述人体脉搏数据转换为频域脉搏数据；
采用峰值检测法对所述频域脉搏数据进行检测，得到人体脉搏的最高峰值和最低峰值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述人体脉搏数据，确定所述心率、所述心率变异程度和所述脉率，包括：
所述心率根据从所述频域脉搏数据中检测到的第一频率确定；
所述脉率根据所述频域脉搏数据中相邻最高峰值之间的时间间距确定；
根据所述人体脉搏数据中相邻波峰的时间间隔确定心跳时间间隔；
根据所述心跳时间间隔，确定心率变异值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述人体脉搏数据，确定所述呼吸率，包括：
对所述人体脉搏数据进行小波变换；
对小波变换后的人体脉搏数据进行细节数据分解，得到呼吸波数据；
对所述呼吸波数据进行频率变换，并从频率变换后的呼吸波数据中提取呼吸率。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在红光和红外光照射下分别拍摄人体脉搏数据；
根据所述人体脉搏数据，确定所述血氧，包括：
从在红光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第一直流数据和第一交流数据；
从在红外光照射下拍摄的人体脉搏数据中提取第二直流数据和第二交流数据；
根据所述第一直流数据、所述第一交流数据、所述第二直流数据和所述第二交流数据，计算所述血氧。
8.一种健康指标检测装置，其特征在于，包括：
拍摄模块，用于检测到获取人体健康指标的获取指令时，通过摄像头拍摄人体皮肤的视频数据；
第一确定模块，从所述视频数据中提取各个视频帧图像，以及根据所述各个视频帧图像的像素值，确定人体脉搏数据；
第二确定模块，用于根据所述人体脉搏数据确定人体健康指标。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
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