华北理工大学
本科生毕业设计开题报告
题 目：基于视频的实时心率检测系统设计
学 院：人工智能学院
专 业：通信工程
班 级：21通信4
姓 名：
学 号：202114610428
指导教师：高雪飞
年 月 日
一、选题背景（含题目来源、应用性和先进性及发展前景等） 1. 题目来源 生命体征，特别是心肺信号，是衡量生命体健康状态的关键指标。传统接触式生命体征检测技术，如监护仪和心电仪，通过传感器或电极贴片直接接触人体来获取生理信号，具有准确度高、数据稳定的优点。然而，这些设备价格昂贵、体积庞大，且需专业操作，限制了其在日常家庭等场景的应用。此外，接触式检测方式还存在佩戴不适、易脱落等问题，影响用户体验。 本课题选用基于视频的非接触式心率检测技术，利用摄像头捕捉视频图像，通过图像处理算法分析面部血液变化，实现对心率的实时监测。该方法无需接触人体，操作简便，适用范围广，且能在恶劣环境下进行生理信号检测。相较于传统方法，本系统具有成本低、易于普及、节约人力资源等优势。 2. 应用性 本设计基于视频的实时心率检测系统，可广泛应用于家庭、养老院、社区等多个场景。在家庭环境中，可为用户提供便捷的健康监测服务，及时发现异常情况并提醒就医；在养老院和社区中，可用于老年人健康监测，降低医疗成本，提高养老服务质量。此外，该系统还可与智能手机、智能手表等设备连接，实现数据同步和远程监控，为用户提供更加全面的健康管理服务。 3. 先进性 本课题所设计的基于视频的实时心率检测系统，采用了先进的图像处理技术和算法分析面部血液变化，实现了对心率的实时监测。相较于其他非接触式检测技术，如毫米波雷达等，本系统具有更高的准确度和稳定性。同时，该系统还支持多种场景下的应用，具有较强的适应性和灵活性。 4. 发展前景 本设计可以进一步深入研究图像处理算法和数据处理技术，提高系统的准确度和稳定性；同时，可以拓展系统的应用场景和功能，如增加血压、血氧等生理参数的监测功能，为用户提供更加全面的健康管理服务。 随着非接触式监测技术的不断发展，基于视频的实时心率检测系统将在未来得到更广泛的应用。在医疗领域，该系统将为患者提供更加便捷、高效的健康监测服务；在养老、社区等领域，该系统将有助于提高养老服务质量、降低医疗成本；在智能家居、智能穿戴等领域，该系统也将为人们的生活带来更加智能化、便捷化的健康管理体验。因此，该领域具有广阔的发展前景和巨大的市场潜力。 二、设计方案（含设计主要内容、方法手段及预期达到的目标等） 设计主要内容： 本文致力于设计一种基于视频的实时心率检测系统，该系统借助摄像头捕捉视频图像，并运用图像处理技术和算法对面部血液变化进行分析，以实现心率的实时监测。主要研究内容涵盖视频图像处理、面部区域检测、血液变化分析及心率计算与输出。具体而言，系统首先对视频图像进行预处理，如去噪和对比度增强，以提升图像质量；随后，利用图像处理算法准确定位面部区域，为心率检测提供精确的分析范围；接着，通过对面部区域像素值变化的分析，提取出血液颜色变化信息，以此反映心率变化；最后，基于提取的血液颜色变化信息，利用算法计算心率，并将结果实时输出。 研究方法、手段： （1）视频图像预处理 视频图像预处理阶段致力于提升图像质量，为后续心率检测奠定坚实基础。在视频捕获过程中，图像可能遭遇光照波动、噪声等干扰。为消除这些干扰，将应用图像去噪技术，诸如高斯滤波、中值滤波等，旨在清除图像中的随机噪声。同时，采用对比度增强技术，例如直方图均衡化，以强化图像对比度，使面部区域的血液变化更为显著。 （2）面部区域检测与跟踪 为确保面部区域的精确检测，将运用基于机器学习的面部检测算法，如Haar特征分类器或深度学习方法中的卷积神经网络（CNN）。这些算法能够从视频图像中高效定位面部区域，为心率检测提供精准的分析区域。针对非静止人体的监测挑战，将采用面部跟踪算法，例如KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）跟踪器或光流法，以实时追踪面部区域的变化。 （3）心率检测与计算 在面部区域被准确检测和跟踪后，将进行心率检测与计算。通过对选定面部区域进行色彩空间转换，如从RGB转换到HSV或YCrCb色彩空间，以更好地关注血管的红色部分。利用像素值的变化来估计血流量，具体方法可以是计算特定区域内红色通道像素强度的变化率。通过对这些变化率进行统计分析，如平均值计算或峰值检测，可以估计出心率值。为了提高心率检测的准确性和稳定性，还可以采用信号处理技术，如滤波、平滑等，来进一步处理和分析心率信号。 预期达到的目标： （1）构建基于视频的实时心率检测系统，实现对面部区域血液颜色变化的准确、快速捕捉，并计算心率值。 （2）提升心率检测的准确性和稳定性，减少环境噪声和面部运动对检测结果的不利影响。 （3）确保系统的易用性和便携性，使用户能够在多种场景下轻松使用该系统进行心率监测。 三、进度安排 2024-2025秋季学期： （1） 第9-11周：查阅心率检测与视频处理技术文献，选定基于视频的实时心率检测系统设计为课题。 （2） 第13-15周：规划系统设计方案，撰写并提交开题报告，参加开题答辩。 （3） 第16周：深入学习OpenCV图像处理库及心率检测相关原理，掌握面部区域血液动态分析方法。 （4） 第17-18周：搭建开发环境，安装OpenCV库，实现面部区域动态追踪功能，构建心率检测算法模型框架。 2024-2025春季学期： （5） 第1-3周：收集视频素材，提取特定区域（如面部）图像，筛选并标注适用于心率检测算法训练的数据集。 （6） 第4-6周：训练心率检测算法模型，优化模型性能，设计并实现用户交互界面。 （7） 第7-8周：评估系统设计进展，撰写并提交中期报告。 （8） 第9-11周：整合各部分功能，进行特定区域（如面部）动态追踪与心率检测的系统测试与优化。 （9） 第12-14周：完成毕业设计论文初稿，进行系统设计的最终调试与完善，确保特定区域心率检测的准确性。 （10） 第15周：定稿毕业设计说明书，准备并参加毕业答辩。 四、参考文献 [1]胡秋雨.基于视频的多人心率检测应用研究[D].武汉轻工大学,2023.DOI:10.27776/d.cnki.gwhgy.2023.000103. [2]严子涵.基于视频的家用实时心率监测算法研究及系统实现[D].浙江师范大学,2023.DOI:10.27464/d.cnki.gzsfu.2023.002354. [3]张震乾.基于面部视频分析的非接触式心率实时检测研究[D].兰州大学,2023.DOI:10.27204/d.cnki.glzhu.2023.001800. [4]李光发.基于面部视频的非接触式心率检测系统设计与研究[D].华南理工大学,2022.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2022.005762. [5]汪晴晴.基于视频的非接触式心率检测[D].安徽理工大学,2021.DOI:10.26918/d.cnki.ghngc.2021.000950. [6]杨文睿.基于面部视频的非接触式心率检测系统设计与实现[D].南京邮电大学,2021.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2021.000469. [7]陈瑞.准静态下的非接触式心率测量方法研究[D].南京邮电大学,2021.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2021.000993. [8]霍展雄.基于视频的非接触式心率检测系统研究[D].武汉轻工大学,2021.DOI:10.27776/d.cnki.gwhgy.2021.000157. [9]王兴茂.基于盲信号分离的运动鲁棒视频心率检测研究[D].合肥工业大学,2021.DOI:10.27101/d.cnki.ghfgu.2021.001483. [10]王宾如.基于面部视频的非接触式心率估计方法研究[D].天津理工大学,2021.DOI:10.27360/d.cnki.gtlgy.2021.000506. [11]陆磊.基于多区域分析非接触式热红外视频心率[D].合肥工业大学,2020.DOI:10.27101/d.cnki.ghfgu.2020.000066. [12]陈怡然.基于视频分析的非接触式心率检测系统研究[D].西安电子科技大学,2020.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2020.001679. [13]许春林.面向人脸视频的不确定性心率估计方法研究[D].上海大学,2023. [14]Murugan P G ,R D A ,R K S , et al.Biomedical device powered by triboelectric nanogenerator[J].e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy,2024,23-44. [15]Giraudat E ,Burtin A ,Ber L A , et al.Matrix imaging as a tool for high-resolution monitoring of deep volcanic plumbing systems with seismic noise[J].Communications Earth & Environment,2024,5(1):11-45. | |
指导教师意见： 指导教师签字： 年 月 日 | |
院毕业设计（论文）领导小组意见： 负责人签章： 年 月 日 | |
