[发明专利]一种基于多摄像头的非接触式生命体征参数的无缝检测方法

摘要

本发明为一种基于多摄像头的非接触式生命体征参数检测方法，其特征是利用P台摄像头设备同时采集人体上半身视频信号，选取P台摄像头中包含感兴趣区域像素个数最多的颜色通道数据，构成像素均值优选集合。之后采用总体平均经验模态分解法分解，通过设定生命体征参数范围，确定最佳本征模式分量。最后对所述最佳本征模式分量采用峰值检测算法获得生命体征参数检测结果。本发明提供了一种基于多摄像头的非接触式生命体征参数无缝检测方法，能够克服现有单个摄像头进行非接触式生命体征参数检测技术的不足，从而为临床疾病诊疗、日常健康监护实现非接触式的、连续的和准确的生命体征参数检测。

主权项

1.一种基于多摄像头的非接触式生命体征参数的无缝检测方法，其特征按如下步骤进行：步骤1：利用P台摄像头设备分别获取I帧人体上半身图像，记任意第p台摄像头获取的I帧人体上半身图像为F(p)＝[f1(p),f2(p),…,fi(p),…,fI(p)]，fi(p)表示第p台摄像头获取的第i帧人体上半身图像，i＝1,2,...,I，p＝1,2,…,P且P≥2；步骤2：对所述第i帧人体上半身图像fi(p)进行感兴趣区域检测，得到第p台摄像头第i帧人体上半身图像fi(p)的感兴趣区域所包含的像素个数ai(p)，从而得到第p台摄像头I帧人体上半身图像F(p)的感兴趣区域所包含的像素个数集合A(p)＝[a1(p),a2(p),…,ai(p),…,aI(p)]，进而得到P台摄像头I帧人体上半身图像的感兴趣区域所包含的像素个数集合A＝[A(1),A(2),…,A(p),…,A(P)]T；步骤3：计算第p台摄像头第i帧人体上半身图像f_i^(p)感兴趣区域的第n个颜色通道的像素均值x_i,n^(p)，从而得到第p台摄像头I帧人体上半身图像F^(p)感兴趣区域的第n个颜色通道的像素均值集合进而得到第p台摄像头I帧人体上半身图像F^(p)感兴趣区域的N个颜色通道的像素均值集合最终得到P台摄像头I帧人体上半身图像感兴趣区域的N个颜色通道的像素均值集合X＝[X⁽¹⁾,X⁽²⁾,…,X^(p),…,X^(P)]^T；n＝1,2,…,N；步骤4：初始化i＝1；步骤5、选取P台摄像头第i帧人体上半身图像的感兴趣区域所包含的像素个数集合A_i＝[a_i⁽¹⁾,a_i⁽²⁾,…,a_i^(p),…,a_i^(P)]^T中的最大值所对应的摄像头编号记为max_i，并将第max_i台摄像头第i帧人体上半身图像感兴趣区域的N个颜色通道的像素均值集合放入N个颜色通道像素的均值优选集合X^(max)中；表示第max_i台摄像头第i帧人体上半身图像感兴趣区域的第n个颜色通道的像素均值；步骤6、将i+1赋值给i，并返回步骤5执行，直到i＞I为止，从而得到I帧人体上半身图像感兴趣区域的N个颜色通道的像素均值优选集合X(max)＝[X1(max),X2(max),…,Xi(max),…,XI(max)]；步骤7、选择所述N个颜色通道的像素均值优选集合X^(max)中最大氧合血红蛋白吸收率所对应的颜色通道，记为best，从而得到第i帧人体上半身图像的第best个颜色通道的像素均值进而得到I帧人体上半身图像的第best个颜色通道的像素均值集合步骤8、利用总体平均经验模态分解法对所述I帧人体上半身图像的第best个颜色通道的像素均值集合进行分解，得到用于反映生命体征参数的L个本征模式分量S＝[S₁,S₂,…,S_l,…,S_L]^T；S_l表示第l个本征模式分量；步骤9：定义候选本征模式分量集Scad，并初始化Scad为空；初始化l＝1；步骤10、计算第l个本征模式分量Sl的频谱图，判断第l个频谱图中最大幅值所对应的频率是否处于所设定的生命体征参数的频率范围内，若处于，则将第l个本征模式分量Sl加入候选本征模式分量集Scad中；否则直接执行步骤11；步骤11、将l+1赋值给l；并返回步骤10，直到l＞L为止，从而得到候选本征模式分量集Scandi；步骤12、比较所述候选本征模式分量集Scandi中每个本征模式分量频率所对应的最大幅值，并选取最大值所对应的本征模式分量作为最佳本征模式分量，对所述最佳本征模式分量采用峰值检测算法获得生命体征参数的检测结果。