[發明專利]一種基于網絡攝像頭的云計算心血管健康監護系統及方法

在審

• 申請號: 202011338427.4
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112890792A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 楊學志;陳宇;王定良;劉雪南
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: A61B5/024
• 分類號: A61B5/024;A61B5/02;A61B5/1455
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 高寧馨

1.一種基于網絡攝像頭的云計算心血管健康監護系統，其特征在于，包括前端采集人臉的網絡攝像頭和后端的云計算服務器以及相應配套的安卓和IOS端心血管健康管理軟件，所述云計算服務器獲取攝像頭上傳的數據解壓縮出原始視頻流進行IPPG信號提取分析，心血管健康管理軟件顯示心血管健康參數并生成相應評價建議。

2.根據權利要求1所述的監護系統，其特征在于，所述前端的網絡監控攝像頭接入互聯網上傳視頻數據至對應的云計算服務器，攝像頭應當設置在合適位置，確保能夠獲取完整的用戶面部畫面；用戶可以通過設定的手勢、口型來控制監測。

3.根據權利要求1所述的監護系統，其特征在于，云計算服務器實時獲取網絡攝像頭畫面并進行人臉檢測，提取檢測區域的人體脈搏波數據，通過算法獲取心血管健康參數，包括心率、血氧、血液粘稠度。

4.根據權利要求1所述的監護系統，其特征在于，安卓和IOS端的手機軟件可以通過賬號實時遠程獲取云計算服務器上對應用戶的健康參數，并會針對具體參數給予相應的健康評價和建議，必要時會通過綁定的手機短信和電話通知推送緊急信息。

5.一種基于網絡攝像頭的云計算心血管健康監護的實施方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：配置系統整體架構，云計算服務器實時獲取遠程網絡攝像頭的視頻流，并進行圖像預處理操作；

步驟2：通過人臉檢測實時監測畫面內的人臉狀態，進行用于脈搏波提取的ROI選取；

步驟3：人臉區域穩定后，進行面部脈搏波的提取并對原始脈搏波進行降噪處理，采用滑動窗口機制動態判斷波形質量，前后波形變化差異過大會自動刪除當前波形數據；

步驟4：獲取處理后的脈搏波數據，采用功率譜分析的方法進行心率估計；

步驟5：采集RGB視頻的同時，同步提取攝像頭的紅外視頻，分別計算紅色通道和近紅外通道的吸收比，計算血氧飽和度；

步驟6：對脈搏波波形進行單周期分解，利用脈搏波波形形狀差異進行血液粘稠度K值計算。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟1包括以下步驟：

步驟1.1：獲取網絡攝像頭遠程傳輸壓縮過的視頻數據，將壓縮過的視頻數據解壓縮成原始的RGB視頻流；

步驟1.2：將原始的RGB色彩模型數據轉換成HSV色彩模型，選擇其中的H通道進行后續脈搏波提取。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟2所述的ROI選取具體包括：

步驟2.1：云計算服務器實時對視頻流畫面進行人臉檢測算法，當識別框位置穩定后開始提取脈搏波；

步驟2.2：針對人臉檢測識別框邊緣存在不屬于人臉的像素區域，以及面部檢測不到脈搏顏色變換的區域，在人臉檢測識別框的基礎上再進行皮膚檢測算法，保證識別框內只有顏色變化的皮膚區域參與脈搏波提取，進一步提升脈搏波提取信號質量。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，脈搏波降噪處理包括以下步驟：

步驟3.1：先利用窄帶濾波器對原始提取的脈搏波信號進行窄帶帶通濾波，去除原始脈搏波信號上疊加的高頻噪聲以及反射區域產生的直流信號；

步驟3.2：再對濾波后的信號采用正弦波擬合的方式去除信號可能存在的線性趨勢；

步驟3.3：最后將脈搏波數據分段后，分別計算各部分脈搏波的標準差Std和波形整體Std的對比判斷是否啟用尖峰壓縮算法，當對比結果大于設定閾值時，啟用尖峰壓縮算法去除局部尖銳的脈搏波峰，使得波形整體幅度統一。

9.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，血氧飽和度參數的計算包括：分別選取網絡攝像頭RGB圖像的R通道和紅外通道提取脈搏波并計算血紅蛋白吸收比，通過和專業儀器標定進一步得到血氧飽和度參數。

10.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，將降噪處理后的脈搏波進行單周期分解，分別計算各個周期的K值指標，再根據各周期波形的質量進行加權平均得到波形整體的K值指標，進而估算用戶的血液粘稠度指標。