非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105962915A(43)申请公布日2016.09.28(21)申请号201610404234.1(22)申请日2016.06.02(71)申请人安徽大学地址230601安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号(72)发明人卫兵吴小培张超何璇吕钊张磊周蚌艳(74)专利代理机构合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙)34125代理人郭华俊(51)Int.Cl.A61B5/0205(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图8页(54)发明名称非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法及系统(57)摘要本发明涉及一种非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法及系统，该测量方法包括如下步骤，获取人体面部视屏信息，从视频帧图像中选择两处敏感区域；对视频中每一帧的选定双敏感区的像素值，分别使用相干平均法，生成2组RGB观测信号，再对2组RGB观测信号依次进行高通滤波、去趋势、去均值、归一化预处理操作；用于对基于双敏感区域生成的2组RGB观测信号进行6通道盲源分离，分离出呼吸信号和心率信号；用于从盲源分离后的源信号中识别出呼吸信号和心率信号，结合滑动窗算法提取出呼吸和心率。本发明具有对呼吸率和心率同步测量准确性高、抗噪声干扰能力较强、应用潜力大等优点。CN105962915ACN105962915A权利要求书1/2页1.非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法，其特征在于：该测量方法包括如下步骤，S100、获取人体面部视屏信息，从视频帧图像中选择两处敏感区域；S101、对视频中每一帧的选定双敏感区的像素值，分别使用相干平均法，生成2组RGB观测信号，再对2组RGB观测信号依次进行高通滤波、去趋势、去均值、归一化预处理操作；S102、用于对基于双敏感区域生成的2组RGB观测信号进行6通道盲源分离，分离出呼吸信号和心率信号；S103、用于从盲源分离后的源信号中识别出呼吸信号和心率信号，结合滑动窗算法提取出呼吸和心率。2.根据权利要求1所述的非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法，其特征在于：所述步骤S103中，具体包括如下步骤：S201、对分离出的6通道源信号使用0.15Hz高通滤波和8Hz低通滤波相结合进行滤波处理，去除残留噪声干扰；S202、对S201步骤中去噪处理的6通道源信号，计算出峭度值，并使用K-means方法对峭度值进行3聚类分析，得到呼吸信号所在的聚类，即信号的峭度值最小的聚类；S203、从步骤S202中所述最小的聚类中判别出呼吸信号，引入呼吸率线性预测值，使用LPC线性预测方法从最近的5个呼吸率历史值中计算出当前预测值，并分析该聚类中所有信号在0.2～0.8Hz频段内的峰值处的频率点，选择距离预测值最近的频率点为呼吸率候选值；判断该候选值是否超出预测值±0.3Hz的浮动范围，如若没有，则得到呼吸信号和当前呼吸率值；如若超出预测值的浮动范围，则视为野值丢弃，本次识别失败，并返回步骤S201；S204、对步骤S203中提取呼吸信号后剩余的源信号，采用0.8Hz高通滤波以消除低频成份，再计算出功率谱峭度值，并使用K-means方法进行3聚类分析，得到心率信号所在的信号的功率谱峭度值最大的聚类；S205：从步骤S204所述的最大聚类中判别出心率信号，引入心率线性预测值，使用LPC线性预测方法从最近的5个心率历史值中计算出当前预测值，分析该聚类中所有信号在0.8～2.3Hz频段内的峰值处频率点，选择距离预测值最近的频率点为心率候选值；判断该候选值是否超出预测值±0.2Hz的浮动范围，如若没有，则得到心率信号和当前心率值，如若超出预测值的浮动范围，则视为野值丢弃，本次识别失败，并返回步骤S201；S206、对所述面部视频使用滑动窗算法进行分析，滑动窗长为600帧，滑动步长为150帧，每次对滑动窗中数据运用以上所述方法求出呼吸率和心率。3.根据权利要求2所述的非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法，其特征在于：所述步骤S203和步骤S205中所述的引入呼吸率和心率的线性预测值，限于滑动窗移动5次以后，在前5次的滑动窗内数据分析中，将步骤S202所述的源信号中峭度值最小者指定为呼吸信号，并将步骤S204所述的0.8Hz高通滤波后的源信号中功率谱峭度值最大者指定为心率信号。4.根据权利要求1所述的非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法，其特征在于：所述步骤S103中的盲源分离算法选择基于二阶统计量的SOBI算法。5.根据权利要求1所述的非接触式人体呼吸率与心率同步测量方法，其特征在于：所述步骤S101中的2组RGB观测信号选用0.15Hz的高通滤波。2CN105962915A权利要求书2/2页6.非接触式人体呼吸率与心率同步测量系统，其特征在于：系统包括面部视频获取与双敏感区域选择模块(