申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

申请日：2023-10-23

公开（公告）日：2024-01-16

公开（公告）号：CN117398083A

主分类号：A61B5/024

分类号：A61B5/024

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于rPPG和BCG信号融合的人体心率变异信号检测方法，涉及非接触式心率测压技术领域。本发明基于深度神经网络进行多模态信号融合，即融合rPPG信号和心冲击图BCG信号，并通过差异化数据的强泛化性特征学习使融合信号更加泛化，同时采用基于双空间约束的代价函数使模型加速收敛保证融合信号的稳定性，从而实现对飞行员远程非接触式心率监测的目的。该技术不仅可以在航前辅助航医对飞行员进行心理检查，还可以在飞行过程中对飞行员进行实时心率监测，对评估飞行员的飞行品质，提高整个民航系统的便捷性和安全性具有重要意义。

主权项：1.一种基于rPPG和BCG信号融合的人体心率变异信号检测方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：S1：同步采集被测者人脸面部视频序列、心冲击图BCG信号和光电容积脉搏波PPG信号；S2：对人脸面部视频序列数据进行人脸ROI序列提取；利用带通滤波器对心冲击图BCG信号进行滤波；将光电容积脉搏波PPG信号作为基准信号标签GT；S3：采用卷积神经网络构建空间特征提取子网络，提取人脸ROI序列的图像空间特征；S4：采用Transformer构建rPPG信号生成子网络，提取空间特征序列间的时空信息，生成输入视频序列所对应的rPPG信号；S5：采用Hourglass或U-Net网络结构进行波形变换子网络，将滤波后的心冲击图BCG信号转换成为伪rPPG信号；S6：采用编码器-解码器的网络结构对rPPG信号和伪rPPG信号相互叠加进行特征融合，得到融合信号B-rPPG；S7：使用基于双空间约束的代价函数对融合信号B-rPPG和基准PPG信号进行约束，训练出的网络模型输出视频序列中被测者的心率变异信号的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民用航空飞行学院 基于rPPG和BCG信号融合的人体心率变异信号检测方法

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