非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)及測(cè)量方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)及測(cè)量方法，包括視頻采集模塊，ROI分幀提取模塊、原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元以及呼吸頻率分析模塊；采集包含人臉區(qū)域的彩色視頻；提取視頻中每幀圖像的ROI區(qū)域；進(jìn)行RGB基色分離得到B分量圖像；將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；經(jīng)過濾波和調(diào)制，生成呼吸信號(hào)；進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[0,1]Hz內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，得到呼吸頻率值。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于人臉自動(dòng)跟蹤和基色分離技術(shù)，采用無創(chuàng)、非接觸式遠(yuǎn)程檢測(cè)生理信號(hào)的方法，克服了視頻記錄中運(yùn)動(dòng)偽影的影響，對(duì)運(yùn)動(dòng)具有容差性，測(cè)量精度高，能夠自動(dòng)的同時(shí)進(jìn)行多人測(cè)量。
【專利說明】非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)及測(cè)量方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電子健康檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種非接觸式健康指標(biāo)的檢測(cè)系統(tǒng)及測(cè)量方法。

【背景技術(shù)】
[0002]目前，一般計(jì)算呼吸頻率時(shí)要密切觀察被檢者的胸部和腹部，用帶有秒針的鐘表記錄被測(cè)者半分鐘的呼吸次數(shù)，然后把測(cè)得的次數(shù)乘以2，得到每分鐘的呼吸次數(shù)，即呼吸頻率。此種方式易受觀測(cè)者自身主觀觀察的影響，獲得的呼吸頻率參數(shù)準(zhǔn)確度不高。另外人的情緒變化可影響呼吸頻率，在測(cè)定呼吸頻率時(shí)，經(jīng)常要注意轉(zhuǎn)移被測(cè)人的注意力。采用在病人身上放置呼吸率傳感器，雖然可獲得比較精確的測(cè)量參數(shù)，但長時(shí)間的佩戴檢測(cè)裝置可能引起人的情緒變化和身體的不適。
[0003]即使現(xiàn)有關(guān)于呼吸的遠(yuǎn)程測(cè)量方法可以提供較舒服的測(cè)量方式和相對(duì)精確的無電極生理評(píng)估，但是，到目前為止，所有的嘗試使用的非接觸式呼吸測(cè)量系統(tǒng)和方法幾乎都是非自動(dòng)化的，且在使用過程中易受運(yùn)動(dòng)偽影影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)及測(cè)量方法，該系統(tǒng)通過獲取人臉的彩色錄像，采用基色分離的手段獲得B顏色分量圖像，分析處理后可獲得呼吸測(cè)量信息，甚至在運(yùn)動(dòng)偽影存在的情況下，其依然具有較高精度。
[0005]本發(fā)明提出了一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括視頻采集模塊，ROI分幀提取模塊、原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元以及呼吸頻率分析模塊；其中:
[0006]所述視頻采集模塊，用于錄制一段包含整個(gè)人臉區(qū)域的彩色視頻；
[0007]所述ROI分幀提取模塊，用于利用人臉跟蹤算法提取彩色視頻中每幀圖像的ROI區(qū)域；
[0008]所述基色分離模塊，用于對(duì)每幀ROI圖像進(jìn)行RGB基色分離；
[0009]所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波和調(diào)制；
[0010]所述呼吸頻率分析模塊；用于對(duì)調(diào)制濾波后得到的呼吸信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，最終得到呼吸頻率值；
[0011 ] ROI分幀提取模塊中的人臉跟蹤算法對(duì)視頻采集模塊采集的視頻進(jìn)行人臉跟蹤定位，找出視頻每幀圖像中人臉的前額區(qū)ROI圖像；將提取出的ROI圖像按照RGB三個(gè)顏色通道進(jìn)行基色分離，得到藍(lán)色B分量圖像，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；將原始信號(hào)經(jīng)過濾波和調(diào)制之后生成呼吸信號(hào)；上述處理結(jié)束后，對(duì)調(diào)制濾波后的的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[0，1]Ηζ內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，對(duì)該頻率進(jìn)行換算，最終得到呼吸頻率值。
[0012]所述的彩色視頻顏色模式若為非RGB模式，則將其轉(zhuǎn)換為RGB模式后再進(jìn)行RGB基色分離的處理。
[0013]所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元進(jìn)一步包括原始信號(hào)生成模塊和AC調(diào)制濾波模塊:所述原始信號(hào)生成模塊，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；所述AC調(diào)制濾波模塊，用于對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行FFT變換，取其AC分量生成AC調(diào)制信號(hào)，對(duì)該信號(hào)進(jìn)行帶通濾波后再對(duì)其進(jìn)行調(diào)幅，得到呼吸信號(hào)。
[0014]所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元進(jìn)一步包括濾波信號(hào)生成模塊和AC調(diào)制模塊:所述濾波信號(hào)生成模塊，將ROI圖像進(jìn)行基色分離，對(duì)B顏色分量圖像進(jìn)行帶通濾波，取濾波后圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，得到一個(gè)時(shí)變的濾波信號(hào)；所述AC調(diào)制模塊，用于對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行FFT變換，取其AC分量生成AC調(diào)制信號(hào)，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行調(diào)幅，得到呼吸信號(hào)。
[0015]本發(fā)明還提出了一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量方法，包括下列步驟；
[0016]步驟I，采集包含人臉區(qū)域的彩色視頻；
[0017]步驟2，利用人臉跟蹤算法提取視頻中每幀圖像的ROI區(qū)域；
[0018]步驟3，對(duì)提取出的每幀ROI圖像進(jìn)行RGB基色分離，得到藍(lán)色B分量圖像；
[0019]步驟4，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；
[0020]步驟5，對(duì)原始信號(hào)經(jīng)過濾波和調(diào)制，生成呼吸信號(hào)；
[0021]步驟6，對(duì)調(diào)制濾波后的的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[0，l]Hz內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，對(duì)該頻率進(jìn)行換算，最終得到呼吸頻率值。
[0022]所述的彩色視頻顏色模式若為非RGB模式，則將其轉(zhuǎn)換為RGB模式后再進(jìn)行RGB基色分離的處理。
[0023]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于人臉自動(dòng)跟蹤和盲源分離技術(shù)，采用無創(chuàng)、非接觸式遠(yuǎn)程檢測(cè)生理信號(hào)的方法，克服了視頻記錄中運(yùn)動(dòng)偽影的影響，對(duì)運(yùn)動(dòng)具有容差性，測(cè)量精度高，能夠自動(dòng)的同時(shí)進(jìn)行多人自動(dòng)地進(jìn)行心率測(cè)量。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1為本發(fā)明的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；
[0025]圖2為本發(fā)明的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量方法的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0026]以下結(jié)合附圖及較佳實(shí)施例，對(duì)依據(jù)本發(fā)明提供的【具體實(shí)施方式】、結(jié)構(gòu)、特征及其功效，詳細(xì)說明如下。
[0027]實(shí)施例1
[0028]如圖1所示，為本發(fā)明的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
[0029]視頻采集模塊11采用具有自動(dòng)增益功能的普通攝像頭或分辨率較高的的專用攝像頭來采集包含人臉區(qū)域的彩色視頻；R0I分幀提取模塊12根據(jù)分幀提取ROI模塊中的人臉跟蹤算法對(duì)視頻采集模塊采集的視頻進(jìn)行人臉跟蹤定位，找出視頻每幀圖像的ROI (人的前額區(qū)，或包括整個(gè)人臉在內(nèi)和部分背景在內(nèi)的區(qū)域)；基色分離模塊I生成模塊將提取出的ROI圖像按照RGB三個(gè)顏色通道進(jìn)行基色分離，得到藍(lán)色B分量圖像(，若彩色視頻的顏色模式不是RGB的，則將其轉(zhuǎn)換為RGB模式后再進(jìn)行處理);原始信號(hào)生成模塊13將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；AC調(diào)制濾波模塊15對(duì)提取的原始信號(hào)進(jìn)行FFT變換，取其AC分量生成AC調(diào)制信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行帶通濾波，消除部分噪聲，再對(duì)其進(jìn)行調(diào)幅生成呼吸相關(guān)的信號(hào)；上述處理結(jié)束后，呼吸率分析模塊對(duì)16AC調(diào)制濾波模塊15調(diào)制濾波后的的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[O，I]Hz內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，對(duì)該頻率進(jìn)行換算，最終得到呼吸頻率值。
[0030]視頻采集模塊采用具有自動(dòng)增益功能的普通攝像頭或者分辨率較高的專用攝像頭，且提高攝像頭分辨率可以使檢測(cè)距離更遠(yuǎn)；所述攝像頭的自動(dòng)增益功能決定于CXD芯片而非被測(cè)對(duì)象本身。
[0031]原始信號(hào)生成模塊采用B顏色分量圖像，B通道中所包含的呼吸頻率信號(hào)最顯著。
[0032]實(shí)施例2
[0033]原始信號(hào)生成模塊14可替換為濾波信號(hào)生成模塊，同時(shí)將AC調(diào)制濾波模塊改為AC調(diào)制模塊，即在濾波信號(hào)生成模塊中，將ROI圖像進(jìn)行基色分離，對(duì)B顏色分量圖像進(jìn)行帶通濾波，取濾波后圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，得到一個(gè)時(shí)變的濾波信號(hào)；在々(:調(diào)制模塊中，不再進(jìn)行濾波操作。這兩個(gè)模塊前后處理流程及方式不變。
【權(quán)利要求】
1.一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括視頻采集模塊，ROI分幀提取模塊、原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元以及呼吸頻率分析模塊；其中: 所述視頻采集模塊，用于錄制一段包含整個(gè)人臉區(qū)域的彩色視頻； 所述ROI分幀提取模塊，用于利用人臉跟蹤算法提取彩色視頻中每幀圖像的ROI區(qū)域； 所述基色分離模塊，用于對(duì)每幀ROI圖像進(jìn)行RGB基色分離； 所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波和調(diào)制； 所述呼吸頻率分析模塊；用于對(duì)調(diào)制濾波后得到的呼吸信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，最終得到呼吸頻率值； ROI分幀提取模塊中的人臉跟蹤算法對(duì)視頻采集模塊采集的視頻進(jìn)行人臉跟蹤定位，找出視頻每幀圖像中人臉的前額區(qū)ROI圖像；將提取出的ROI圖像按照RGB三個(gè)顏色通道進(jìn)行基色分離，得到藍(lán)色B分量圖像，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)；將原始信號(hào)經(jīng)過濾波和調(diào)制之后生成呼吸信號(hào)；上述處理結(jié)束后，對(duì)調(diào)制濾波后的的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[0，1]Ηζ內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，對(duì)該頻率進(jìn)行換算，最終得到呼吸頻率值。
2.如權(quán)利要求1所述的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)，其特征在于，所述的彩色視頻顏色模式若為非RGB模式，則將其轉(zhuǎn)換為RGB模式后再進(jìn)行RGB基色分離的處理。
3.如權(quán)利要求1或2所述的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)，其特征在于，所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元進(jìn)一步包括原始信號(hào)生成模塊和AC調(diào)制濾波模塊: 所述原始信號(hào)生成模塊，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)； 所述AC調(diào)制濾波模塊，用于對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行FFT變換，取其AC分量生成AC調(diào)制信號(hào)，對(duì)該信號(hào)進(jìn)行帶通濾波后再對(duì)其進(jìn)行調(diào)幅，得到呼吸信號(hào)。
4.如權(quán)利要求1或2所述的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量系統(tǒng)，其特征在于，所述原始信號(hào)生成、濾波及調(diào)制處理單元進(jìn)一步包括濾波信號(hào)生成模塊和AC調(diào)制模塊: 所述濾波信號(hào)生成模塊，將ROI圖像進(jìn)行基色分離，對(duì)B顏色分量圖像進(jìn)行帶通濾波，取濾波后圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，得到一個(gè)時(shí)變的濾波信號(hào)；所述AC調(diào)制模塊，用于對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行FFT變換，取其AC分量生成AC調(diào)制信號(hào)，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行調(diào)幅，得到呼吸信號(hào)。
5.一種非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量方法，包括下列步驟； 步驟(I)，采集包含人臉區(qū)域的彩色視頻； 步驟(2)，利用人臉跟蹤算法提取視頻中每幀圖像的ROI區(qū)域； 步驟(3)，對(duì)提取出的每幀ROI圖像進(jìn)行RGB基色分離，得到藍(lán)色B分量圖像； 步驟(4)，將該分量圖像所有像素的亮度均值作為該幀圖像的特征值，生成一個(gè)時(shí)變的原始信號(hào)； 步驟(5)，對(duì)原始信號(hào)經(jīng)過濾波和調(diào)制，生成呼吸信號(hào)； 步驟(6)，對(duì)調(diào)制濾波后的的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，找出功率譜中在頻帶[0，l]Hz內(nèi)的峰值頻率作為呼吸的相應(yīng)頻率，對(duì)該頻率進(jìn)行換算，最終得到呼吸頻率值。
6.如權(quán)利要求5所述的非接觸式自動(dòng)呼吸測(cè)量方法，其特征在于，所述的彩色視頻顏色模式若為非RGB模式，則將其轉(zhuǎn)換為RGB模式后再進(jìn)行RGB基色分離的處理。
【文檔編號(hào)】A61B5/08GK104173051SQ201310205042
【公開日】2014年12月3日 申請(qǐng)日期:2013年5月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月28日
【發(fā)明者】歐陽健飛, 徐可欣 申請(qǐng)人:天津點(diǎn)康科技有限公司