嵌入式无接触视频心率检测方法

周秦武; 隋芳芳; 白平; 宋亚楠; 尹小龙

doi:10.7652/xjtuxb201312010

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嵌入式无接触视频心率检测方法

更新时间：2025-07-09

- 嵌入式无接触视频心率检测方法
- Contactless Videosequence Heart Rate Detection by Embedded System
- 西安交通大学学报 2013年47卷第12期页码：55-60
- 作者机构：
  
  西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.7652/xjtuxb201312010
  中图分类号： TN911.73
- 网络首发：2013-12-10，
  
  纸质出版：2013
- 稿件说明：
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周秦武, 隋芳芳, 白平, 等. 嵌入式无接触视频心率检测方法[J]. 西安交通大学学报, 2013,47(12):55-60.

Contactless Videosequence Heart Rate Detection by Embedded System[J]. 2013, 47(12): 55-60.
周秦武, 隋芳芳, 白平, 等. 嵌入式无接触视频心率检测方法[J]. 西安交通大学学报, 2013,47(12):55-60. DOI： 10.7652/xjtuxb201312010.

Contactless Videosequence Heart Rate Detection by Embedded System[J]. 2013, 47(12): 55-60. DOI： 10.7652/xjtuxb201312010.

摘要

为了解决方便快捷的心率检测问题

实现心血管疾病的常态监护

提出了一种将嵌入式技术与视频检测心率技术结合起来的心率检测方法。该方法利用人体心血管活动会使血管容积周期性变化

从而影响体表对光照的吸收和反射

通过捕捉体表反射光变化分析心血管活动的时序。采用嵌入式便携监护终端和图像传感器完成人体视频数据的采集

通过对视频数据的局部区域进行三原色盲源分离和独立变量功率谱密度分析得到受试者心率参数。实验结果表明

面部区域视频计算的受试者心率与心电图机结果一致

测量误差小于2.8%

检测灵敏度为1次/min

并且计算结果对光照等外界环境不敏感

表明本算法具有良好的可靠性和稳定性。

Abstract

For easily and quickly detecting heart rate and achieving normal care of cardiovascular disease

a contactless heart rate detection scheme combining videosequence detection with embedded system is presented. The cardiovascular activity usually results in periodically changed vascular volume in each cycle

and affects the absorption and reflection of light on body surface. Capturing the changed reflected light from the superficial body

the cardiovascular activity timing can be analyzed. Human videosequence acquisition is completed by the embedded portable terminal with CMOS image sensor. Then the face detection

the blind source separation and the independent variables power spectral density analysis are conducted to evaluate heart rate parameters. The heart rate from our scheme is almost equal to that from electrocardiogram. The measurement error gets less than 2.8% and sensitivity achieves 1 time/min. Especially

the result is insensitive to light.

关键词

Keywords

references

卫生部心血管病防治研究中心. 中国心血管病报告2010[R]. 北京: 中国大百科全书出版社, 2011: 1-6.

余玫, 伊永亮, 高海青, 等. 远程监护技术在急性心血管事件中的临床应用 [J]. 中国老年保健医学, 2007, 5(1): 41-44.

YU Mei, YI Yongliang, GAO Haiqing, et al. The clinical application of remote monitoring technology in acute cardiovascular events [J]. Chinese Journal of Geriatric Care, 2007, 5(1): 41-44.

蔡承贤, 王伟. 基于人工智能的心率检测算法 [J]. 中国医疗器械杂志, 2010, 34(1): 1-3.

CAI Chengxian, WANG wei. Heart rate measurement algorithm based on artificial intelligence [J]. Chinese Journal of Medical Instrumentation, 2010, 34(1): 1-3.

郭继鸿. 纪念Einthoven及心电图临床应用100周年 [J]. 中华心律失常学杂志, 2002, 6(3): 134-139.

GUO Jihong. Memorialize Einthoven and clinical application of electrocardiogram for one hundred years [J]. Chinese Journal of Cardiac Arrhythmias, 2002, 6(3): 134-139.

TAKANO C, OHTA Y. Heart rate measurement based on a time-lapse image [J]. Medical Engineering Physics, 2007, 29(8): 853-857.

PAVLIDIS I, DOWDALL J, SUN N, et al. Interacting with human physiology [J]. Comput Vis Image Underst, 2007, 108(1/2): 150-170.

POH M Z, MCDUFF D J, PICARD R W. Non-contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation [J]. Optics Express, 2010, 18(10): 10762-10774.

Samsung Electronics Co. Ltd. S3C6410X RISC microprocessor user's manual, revision 1.10[EB/OL]. [2013-03-20]. http:∥www.waveshare.net/datasheet/SAMSUNG_PDF/S3C6410.PDF.

OmniVision Technologies Inc. OV9650 color CMOS SXGA(1.3MegaPixel)CAMERACHIPTM with OmniPixel technology[EB/OL]. [2013-03-20]. http:∥www.ovt.com.

VIOLA P, JONES M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features [C]∥IEEE Conf on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ, USA: IEEE Computer Society, 2001: I. 511-I. 518.

余先川, 胡丹. 盲源分离理论与应用 [M]. 北京: 科学出版社, 2011: 1-9.

杨毅明. 数字信号处理 [M]. 北京: 机械工业出版社, 2012: 146-151.

高军峰,王沛,郑崇勋.基于P300和机器学习的测谎方法研究[J].2010,44(10):120-124.[doi:10.7652/xjtuxb2010100 23]

赵敏,郑崇勋,赵春临,等.利用Fisher判别式和事件相关电位的心理意识真实性识别[J].2010,44(8):132.[doi:10.7652/xjtuxb201008026]

赵敏,郑崇勋,赵春临.利用小波分解和支持向量机的心理意识真实性识别研究[J].2010,44(4):119-124.[doi:10.7652/xjtuxb201004025]

高军峰,郑崇勋,王沛.基于独立成分分析和流形学习的眼电伪差去除[J].2010,44(2):113-118.[doi:10.7652/xjtuxb 201002023]

裴晓梅,郑崇,徐进.基于信息积累技术的大脑运动意识任务分类[J].2008,42(6):756-759.[doi:10.7652/xjtuxb2008 06023]

王晶,徐光华,张庆.经验模态分解和Kolmogorov测度的癫痫预测算法[J].2007,41(11):1364-1367.[doi:10.7652/xjtuxb200711026]

于晓琳,张建保,王珏.基于功率谱分析的头皮电位和心率变异性关系研究[J].2007,41(8):991-994.[doi:10.7652/xjtuxb200708025]

张崇,郑崇勋,于晓琳,等.基于多通道线性描述参数的生理性精神疲劳分析[J].2007,41(6):737-740.[doi:10.7652/xjtuxb200706023]

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