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申请/专利权人：天津工业大学

申请日：2018-11-06

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN110084085B

专利技术分类：.在视频内容中（提取叠加文本 G06V20/62）（视频检索 G06F16/70）（在视频服务器中处理视频基本流H04N21/234）（在视频客户端中处理视频基本流H04N21/44）[2022.01]

专利摘要：本发明公开了一种基于成形信号的RPPG高精度心率检测方法，属于生物医学工程领域，实现了一种非接触式测量心率的方法，且具有较高的精确度，可应用于多领域的心率检测中。步骤为：用摄像头采集人脸区域的视频，同时叠加一定幅值的光学成形信号；在一个周期的成形信号内采集视频；结合Adaboost算法与金字塔图搜索所述RGB图形的脸部区域，确定脸颊区域为感兴趣ROI区域，分离感兴趣区域RGB通道并取均值；采用最小二乘法去除采集视频过程中添加的成形信号；将去除成形信号的数据进行ICA变换、FFT变换，提取最大功率谱值和相应的频率，获得心电波形。

专利权项：1.一种基于成形信号的RPPG高精度心率检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：设置一频率、幅值已知的光源作为成形信号，照射在采集人脸视频区域内；步骤2：产生一个周期的成形信号，同时采集人脸区域视频；步骤3：将采集到的视频变换成帧图像，根据采样率的设置，将每个采样点内的帧图像累加取平均，得到一帧新图像；步骤4：采用最小二乘法，除去数据里面的成形信号，还原微弱信号；步骤5：将处理后的数据，进行ROI区域的选取，ICA的变换，心率的提取操作；ROI区域的选取为：结合Adaboost算法与金字塔图搜索RGB图形的脸部区域，获取脸部区域的长度h和宽w，并确定脸颊区域为感兴趣ROI区域；在ICA的变换之后，还包括：设定采用窗和滑动窗的大小，然后对保存的RGB通道的数值进行归一化处理，存储每个窗口每个通道前十个最大的功率谱幅值和频率值得矩阵，数据去除线性分量，得到分离后的成分矩阵；将数据进行功率谱分析，提取出每个通道中的最大功率谱幅值，找到最大频率谱幅值对应的脉搏角标，从而找到当前窗最可能的脉搏值，保存在数组pulse中；所述步骤1的具体过程为：定义成形信号为3.3V0.1Hz的锯齿波，光电二极管作为光电信号转换元件，由嵌入式控制器控制，照射到采集人脸视频信号的位置；所述步骤2的具体过程为：由控制器控制产生一个周期为10S的锯齿波作为成形信号，产生成形信号的同时触发摄像头开始采集人脸区域视频，采集一个周期的视频信号。

百度查询： 天津工业大学 基于成形信号的RPPG高精度心率检测方法