【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物心率识别，特别涉及一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统。
技术介绍
1、在生物医学研究和动物实验领域，猕猴等灵长类动物由于其生理特征与人类具有较高的相似性，在诸多研究中扮演着重要角色，因此对其生理参数的准确监测至关重要；其中心率作为反映猕猴心血管系统功能以及整体生理状态的关键指标，对于研究猕猴的健康状况、行为模式、应激反应以及药物效果评估等方面都具有不可替代的意义。
2、而现有技术中采用基于rppg信号的视频识别系统还存在以下不足：
3、缺乏对猕猴个体差异以及动态生理状态变化的充分考虑，不同年龄、体重以及活动状态下的猕猴，其心率正常范围存在显著差异，而现有技术往往采用固定的心率参考范围和频率搜索区间，无法根据猕猴的特征信息进行针对性调整，容易导致误判，影响对猕猴心率的准确评估。
4、为此，推出一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，包括：
3、视频采集模块：采用高分辨率、高帧率的摄像头采集猕猴在正常活动状态下的面部视频，并对采集的到的面部视频进行预处理，预处理完成后将猕猴的面部视频发送至心率评估模块；
4、rppg信号提取模块：从预处理后的猕猴面
5、心率评估模块：获取当前猕猴所对应的编号并输入至数据库中进行匹配，从而得到当前猕猴所对应的特征数据包，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，从而得到当前猕猴的心率正常范围和频率搜索区间，基于当前猕猴所提取的rppg信号和得到的频率搜索区间，输出当前猕猴对应当前面部视频的心率值，将当前猕猴对应当前面部视频的心率值和心率正常范围发送至结果评估模块；特征数据包内包括猕猴的年龄、体重、进食、活动以及休息信息；
6、结果评估模块：接收当前猕猴对应当前面部视频的心率值和心率正常范围，并进行比对，基于比对的结果执行相应的步骤。
7、在一些实施例中，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，具体为：
8、动态范围模型从当前猕猴的特征数据包中提取年龄和体重信息，并构建当前猕猴年龄和体重信息所对应的数据对，动态范围模型内预设有数据对所对应的各组参考数据对；
9、每组参考数据对由一组年龄范围和体重范围组成，且每组参考数据对分别对应一个猕猴的心率参考范围和频率参考区间；将当前猕猴的数据对与各组参考数据对进行匹配，从而确定当前猕猴所对应的心率参考范围和频率参考区间。
10、在一些实施例中，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
11、动态范围模型从当前猕猴的特征数据包中提取当前时间点前设定时间段内的进食信息，包括设定时间段内各次进食的所用时长和进食量；
12、利用标准差公式对当前猕猴的各组进食所用时长和进食量分别进行计算，从而得到当前猕猴的进食时长偏差和进食量偏差；
13、从设定时间段内提取当前猕猴最近一次进食所对应的所用时长和进食量，作为当前猕猴的比对时长和比对食量；设定当前猕猴比对时长和比对食量的参考比对时长和参考比对食量；
14、将当前猕猴的进食时长偏差、进食量偏差、比对时长以及比对食量分别标记为ra、rb、rc以及rd，并代入公式进行加权计算，从而得到当前猕猴在当前时间点进食评估指数g；其中ra允许和rb允许表示进食时长偏差ra和进食量偏差rb所分别对应的允许进食时长偏差和允许进食量偏差；rc参考和rd参考分别表示参考比对时长和参考比对食量；re允许和rw允许表示比对时长rc所对应的允许差值和比对食量所对应的允许差值；t1、t2、t3以及t4均为预设的影响权重因子。
15、在一些实施例中，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
16、动态范围模型从当前猕猴的特征数据包中提取当前时间点前设定时间段内的活动信息和休息信息；活动信息包括猕猴的活动时长；休息信息包括猕猴的睡眠时长；
17、对当前猕猴的各次活动时长进行累加，并将累加值与设定时间段进行比值的计算，从而得到当前猕猴的活动频率；
18、对当前猕猴的各次睡眠时长进行累加，并将累加值与设定时间段进行比值的计算，从而得到当前猕猴的睡眠频率；
19、预设当前猕猴对应活动频率和睡眠频率的最低活动频率和参考睡眠频率；
20、将当前猕猴的活动频率和睡眠频率分别标记为ha和hb，并代入公式进行加权计算，从而得到当前猕猴的活动评估指数z；ha最低和hb参考分别表示当前猕猴所对应的最低活动频率和参考睡眠频率；hb允许为睡眠频率hb所对应的允许差值；f1和f2均为预设的影响权重因子。
21、在一些实施例中，得到当前猕猴的心率正常范围和频率搜索区间，具体为：
22、提取当前猕猴的进食评估指数g和活动评估指数z代入公式进行加权计算，从而得到当前猕猴的状态表现指数k；其中α1和α2分别为进食评估指数g和活动评估指数z的影响权重因子；
23、预设每组参考数据对还分别对应各组状态表现指数k的指数取值范围；基于当前猕猴构建数据对所匹配的参考数据对，提取参数数据对所对应各组状态表现指数k的指数取值范围，设定每组指数取值范围分别对应一组心率调整值和频率调整值；将当前猕猴的状态表现指数k与各组指数取值范围进行匹配，从而得到当前猕猴的心率调整值和频率调整值；
24、基于当前猕猴的心率调整值和频率调整值，对确定的心率参考范围和频率参考区间进行调整，调整完成后作为当前猕猴的心率正常范围和频率搜索区间。
25、在一些实施例中，输出当前猕猴对应当前面部视频的心率值，具体为：将提取的rppg信号转换到频域，在得到的频率搜索区间内，确定频谱中的峰值频率，基于确定的峰值频率计算出当前猕猴对应当前面部视频的心率值。
26、在一些实施例中，基于比对的结果执行相应的步骤，具体为：
27、m1：将当前猕猴对应当前面部视频的心率值与心率正常范围进行比对，若当前猕猴对应当前面部视频的心率值不处于心率正常范围，则以当前猕猴的编号为触发依据，触发异常信令并执行步骤m2；
28、m2：以当前触发异常信令的时间点为起始点，提取起始点前x次当前猕猴的心率值，并与当前心率值整合为趋势数据包，其中x＞5；利用标准差公式对当前猕猴趋势数据包内的各组心率值进行计算，从而得到当前猕猴在当前起始点前的历史心率偏差值l1；
29、并提取各次心率值与对应心率正常范围的比对结果，统计触发异常信令的心率值个数，作为当前猕猴在当前起始点前的历史本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，得到当前猕猴的心率正常范围和频率搜索区间，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，输出当前猕猴对应当前面部视频的心率值，具体为：将提取的rPPG信号转换到频域，在得到的频率搜索区间内，确定频谱中的峰值频率，基于确定的峰值
7.根据权利要求1所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，基于比对的结果执行相应的步骤，具体为：
8.根据权利要求7所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，基于比对的结果执行相应的步骤，还包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于rPPG信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，还包括数据库：
...【技术特征摘要】
1.一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，将当前猕猴所对应的特征数据包输入预先构建的动态范围模型中进行分析，还包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于rppg信号技术的猕猴面部视频心率识别系统，其特征在于，得到当前猕猴的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张佳进，郭容，张宝林，吴东东，
申请(专利权)人：中国科学院昆明动物研究所，
类型：发明
国别省市：
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