[发明专利]非接触式心率监测方法及系统

说明书

本发明提供了一种非接触式心率监测方法及系统，涉及心率监测技术领域。通过面部特征点定位和人脸监测算法从面部视频中监测人脸并确定两个ROI区域；再基于ROI区域对应的面部视频获得RGB色域空间中的第n个像素的时域信号，再基于时域信号获得原始面部视频的时空表示块；使用快速傅里叶变换以及带通滤波器得到频域信号；根据频域信号获得原始面部视频的空间频率表示块；并通过多通道特征融合心率监测网络对时空表示块和空间频率表示块提取特征和降维，计算出心率值。解决了现有技术不能充分利用时域信号和频域信号中除频域响应最大值所对应的频率值以外的数据来计算心率的技术问题，能够有效提高心率估计的准确率。

技术领域

本发明涉及心率监测技术领域，具体涉及一种非接触式心率监测方法及系统。

背景技术

在为传染病患者监测心率时，采用非接触的监测方法能够有效避免医护人员与病患接触，降低医护人员的感染风险。

现有的非接触式心率监测方法多为基于视觉图像信息技术进行监测，例如专利号为2015107410069的发明专利公开了一种非接触式心率监测方法，该方法步骤包括：先获取被监测者的脸部视频图像数据，对图像数据中的人脸进行识别，并计算人脸的感兴趣区域图像；再通过时域差分颜色变化放大模型计算感兴趣区域图像的红色与绿色分量差分值，计算感兴趣区域图像的差分放大值，根据差分放大值计算感兴趣区域图像的时域变化波形，即时域信号；最后将时域变化波形进行傅立叶变换，即得到频域信号，计算频域响应最大值，根据频域响应最大值所对应的频率值计算得到被监测者的心率值，可以有效避免环境光照对基于视觉的非接触式心率计算方法的影响，从而提供了更鲁棒、更准确的非接触式心率监测结果。

但上述方法在监测心率的过程中，由于只利用了频域信号中频域响应最大值来计算出心率值，存在不能充分利用时域信号和频域信号中除频域响应最大值所对应的频率值以外的数据来计算心率的问题，进而影响心率监测的准确率。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种非接触式心率监测方法及系统，解决了存在不能充分利用时域信号和频域信号中除频域响应最大值所对应的频率值以外的数据来计算心率的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种非接触式心率监测方法，该方法包括如下步骤：

S1、通过面部特征点定位和人脸监测算法从面部视频中监测人脸并确定两个ROI区域；

S2、基于两个所述ROI区域对应的面部视频构建时空表示块和空间频率表示块；

S3、通过一个3D CNN对时空表示块进行特征提取并降维，得到对应时空表示块的一维特征向量，并通过另一个3D CNN对空间频率表示块进行特征提取并降维，得到对应空间频率表示块的一维特征向量；

S4、通过多通道特征融合层将两个所述一维特征向量进行特征融合，得到深层特征描述符Z；

S5、通过两个全连接层对深层特征描述符Z进行降维，最终得到心率值。

优选的，所述S1中通过面部特征点定位和人脸监测算法从面部视频中监测人脸并确定两个ROI区域包括：

通过Dlib库集成的基于集成回归树的面部特征点定位模型，对面部特征点的坐标进行监测，并提取出前额和鼻子对应的区域作为两个ROI区域。

优选的，所述S2、基于两个所述ROI区域对应的面部视频构建时空表示块和空间频率表示块，具体包括如下步骤：

S201、将ROI区域对应的面部视频的分辨率调整为和，获得RGB色域空间中的第n个像素的时域信号: