申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2020-05-26

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN111839489B

主分类号：A61B5/024(20060101)

分类号：A61B5/024(20060101);A61B5/08(20060101);A61B5/16(20060101);A61B5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.13#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明提供了一种非接触式生理心理健康检测系统，涉及健康检测技术领域，本发明通过基于同一采集设备即患者端，采集双光视频，无需重复采集，再基于可见光视频和热红外视频，利用第一非接触式心率检测子系统和非接触式呼吸频率检测子系统分别计算出心率和呼吸频率，第二非接触式心率检测子系统、非接触式面温检测子系统、非接触式血压检测子系统、非接触式心理检测子系统同样是基于同一采集装置，即患者端采集的双光视频作为采集数据，无需增加额外的采集装置和采集步骤，就能够获取更多种类的生理参数的检测结果和心理检测结果，患者使用方便，采集步骤更加简单。

主权项：1.一种非接触式生理心理健康检测系统，包括医生端以及均与医生端通信连接的患者端和移动端，所述移动端用于可视化展示医生端的检测结果，其特征在于；所述医生端包括第一非接触式心率检测子系统和非接触式呼吸频率检测子系统；所述第一非接触式心率检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频，通过人脸检测算法和特征点定位算法定位ROI区域，并基于ROI区域对应的可见光视频构建时空表示块和空间频率表示块，并通过基于3DCNN层和多通道特征融合层的第一卷积神经网络对时空表示块和空间频率表示块进行特征提取、特征融合、降维，最终得到心率值；所述非接触式呼吸频率检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频和热红外视频，从可见光视频中定位人脸的特征点，从热红外视频中定位热红外人脸轮廓；再基于可见光视频中的人脸的特征点定位热红外人脸轮廓中的鼻子ROI区域；再实时跟踪热红外人脸轮廓中的鼻子ROI区域，获取采集时间段内的热红外鼻温变化信号；并对热红外鼻温变化信号进行预处理；最后基于预处理后的热红外鼻温变化信号获取呼吸频率；所述医生端还用于将检测结果进行可视化展示，以及在收到移动端的检测结果查看请求时，将检测结果发送至移动端；所述医生端还包括第二非接触式心率检测子系统、非接触式面温检测子系统、非接触式血压检测子系统、非接触式心理检测子系统；所述第二非接触式心率检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频，通过人脸检测算法和特征点定位算法定位ROI区域，分别计算ROI区域RGB三通道的像素均值并按时间顺序进行排列得到原始PPG信号，然后对原始PPG信号通过去趋势、标准化和盲源信号分离进行处理，得到处理后的PPG信号，然后将处理后的PPG信号进行傅里叶变换和0.75-3Hz的带通滤波器处理，得到频率在正常范围内的信号即为脉搏波信号，计算出心率；所述非接触式面温检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频和热红外视频，采用dlib人脸检测数据库对可见光人脸的特征点的检测；采用轮廓检测算法对热红外人脸的检测；然后，通过可见光人脸的特征点定位热红外人脸特征点，实现对热红外人脸ROI区域的坐标定位；通过热红外图片的像素值与温度值之间的映射关系，将采集到的热红外图片转化成对应的温度值矩阵；在此基础上，通过热红外人脸ROI区域的坐标与温度值矩阵之间的对应关系，计算该ROI区域的最大温度值，即为热红外人脸对应ROI区域的温度值；所述非接触式血压检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频，通过人脸检测算法和特征点定位算法定位ROI区域，计算面部可见光视频的每一帧中ROI区域的像素均值，得到连续帧的像素时域变化信号，将初始信号进行带通滤波、去趋势、正则化处理、独立成分分析等操作处理，以提取iPPG信号，计算iPPG信号中的波峰幅度均值和波谷幅度均值，并基于身体质量指数计算舒张压和收缩压；所述非接触式心理检测子系统用于基于所述患者端采集的可见光视频，通过人脸检测算法和特征点定位算法定位ROI区域，采用搭建并训练好的第二卷积神经网络模型对ROI区域对应的可见光视频进行空间特征提取，实现快乐、悲伤、愤怒、害怕、惊讶和厌恶这六种情绪识别，并统计其中正性、负性心理状态占比;所述患者端还包括用于通过医生端控制患者端移动的驱动组件，以及用于患者与医生进行视频通话的第一交互组件；所述医生端还包括第二交互组件，所述第一交互组件和第二交互组件均包括显示模块和语音采集及语音播放模块。

全文数据：

权利要求：

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