基于欧拉放大的桡动脉脉搏波提取方法

脉搏波是反映人体心血管状况的重要参数,基于视频的非接触式脉搏波检测在医疗健康领域具有重要的研究价值.针对目前非接触式脉搏波提取方法存在检测不准确、受光照影响较大等问题,文章提出了一种基于欧拉放大的桡动脉脉搏波提取方法.利用欧拉放大算法放大手腕处桡动脉的微小搏动信号;对放大后的视频进行分块,计算每个子块的时域信噪比(si...     

无人机晃动下基于相位的视觉振动检测

针对无人机平台视觉振动检测不准确的问题，文章提出一种抗无人机晃动的视觉振动检测算法，用于实现无人机拍摄镜头不稳定情况下的振动检测。该算法利用目标振动的局部性和无人机晃动的全局性，从源视频的混合信号中提取出目标振动。首先根据像素点亮度变化的剧烈程度实现目标振动区域与背景区域的分离；其次对图像的背景区域进行特征点提取，并求解背景区域的运动矩阵；然后对目标区域进行运动矫正，去除其包含的背景信号分量，即晃动信号分量；最后提取目标振动区域的局部相位序列，构建振动信号，并检测其振动频率。为了验证该算法的准确性，使用无人机在不同晃动幅度下拍摄多组视频并检测其振动频率。实验结果表明，该算法具有较高的准确性与鲁棒性，能够有效去除无人机晃动干扰，准确提取出视频中的目标振动信号。     

基于人脸视频信息的脉象分析

目的:尝试通过摄像头采集人脸视频信息,实现对脉象的分析.方法:在自然光照条件下通过普通摄像头采集人脸视频,根据光电容积脉搏波描记法(PPG),对人脸区域通过独立成分分析(ICA)以及RGB通道分离方法处理后,找到与人体脉搏波最为接近的一组分量作为PPG脉博波信号.结果:本实验方法与临床把脉有较高吻合度,准确率为83.8%.结论:通过对PPG脉搏波信号的进一步分析,提出了基于PPG脉搏波信号获取人体脉象信息的方法.     

感兴趣视频区域的智能缩放

感兴趣视频区域的智能缩放在医学,工业,金融等多方面得到了广泛的运用。为了提取视频中的感兴趣区域,本文选取运算简单,效益较高的帧间差分法来提取视频图像中的运动区域,并使用最邻近插值算法将提取出的运动区域进行缩放,实现感兴趣视频区域的智能缩放功能。     

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率.实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47％,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)仅有0.033 dB的降低.     

基于视频图像的公交车人群异常情况检测

为了加强公交安全防范,提出了一种基于视频图像的主要体现为过快移动速度的公交车人群异常情况检测方法。根据人群运动轨迹确立图像感兴趣区域;利用改进的Vi Be算法提取运动目标,缩小数据处理范围;用Shi-Tomasi角点检测算法提取特征点;最后利用带修正系数的金字塔Lucas-Kanada光流法提取运动目标速度信息,进行异常情况的检测。实验表明,与基本Vi Be算法相比,改进后的Vi Be算法对光照具有更好的鲁棒性,该人群异常检测方法正确率达86.4%以上。     

用于非接触式指纹增强的曲率驱动自适应滤波器

为了有效增强指纹,提出了一种改进的基于曲率的自适应非接触式指纹图像增强算法.首先,对局部平稳的指纹图像信号进行STFT(short time Fourier transform)分析,确定纹理模式频谱所在的主要区域,对频谱进行根滤波和形态学平滑后,用均值-门限法提取STFT主频谱成分;然后,提出一种角度和径向估计方法,计算指纹图像在频域的方向图和频率图;最后,根据指纹的曲率,构造相应的巴特沃斯陷波带通滤波器和高斯带通滤波器分别对低曲率区域和高曲率区域进行滤波,有效地滤除奇异点区域和非奇异点区域的噪声模式频率并保留纹线模式的主频率.将提出算法和同类算法进行主客观的实验比较,实验结果表明:提出的算法优于现有算法,能有效滤除非接触式指纹的噪声、增强脊线和谷线之间对比度,同时修复并增强正确的脊线结构.     

基于HHT的线性调频信号分析与参数估计

基于Hilbert-Huang变换(HHT),提出一种有效的线性调频(LFM)信号的分析与参数估计的方法.首先对LFM信号进行HHT得到其Hilbert谱,并根据能量的准则提取其中的主成分,完成LFM信号分析.对利用能量型主成分提取法得到的LFM信号主成分进行最小二乘直线的拟合,计算直线的斜率与截距,得到LFM信号的参数的估计值.实验证明,能量型主成分提取方法,在较高的信噪比范围内具有一定的LFM信号估计效果.     

基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.     

浅海信道中舰船辐射噪声包络线谱传播特性

包络线谱是舰船辐射噪声的一个重要特征,反映了辐射噪声中低频线谱成分以及其他一些周期性对宽带连续谱噪声的调制效应,对包络谱线谱特征的提取分析,有利于目标信号的检测和识别.本文将舰船辐射噪声建模成为周期性局部平稳过程,在包络谱估计和包络线谱特性分析基础上,得到包络线谱高度等特征参数的具体表示,然后从传播过程中接收信噪比变化的角度,分析了包络线谱传播特性及其特征参数的变化.数值计算表明:从能量角度看,舰船辐射噪声中周期性局部平稳谱与平稳谱服从一样的传播规律,与通常的声场传播律一致;包络线谱高度的传播衰减取决于信噪比,信噪比较高时(正信噪比)它几乎保持不变,信噪比较低时(负信噪比)它按信噪比衰减规律下降;在浅海信道传播条件下,由于传播衰减较自由场情况要小,同样的包络线谱高度可以传播到更远的距离上.     

手机可见光提取脉搏中呼吸率的估计

针对智能手机摄像头进行呼吸率估计的问题,提出一种基于融合脉搏波的呼吸率估计(fusion respiratory rate estimation,FRRE)方法.通过融合手机闪光灯可见光中的红光和绿光,得到融合脉搏波,并提取手背的光电容积脉搏波信号.采用绿光脉搏波进行瞬时心率的计算,使用相干解调去除融合脉搏波中心率成分,提取出呼吸信号.而后对呼吸信号进行快速傅里叶变换,并求功率谱密度,从而得到呼吸率.实验结果表明,本文提出的FRRE方法较传统VFCDM方法具有更高的准确性和实时性,可以进行有效的呼吸率估计.     

基于CEEMDAN-FastICA算法的非接触心率检测

为了降低照明变化、相机内部等噪声干扰对远程光电容积描记法检测心率的误差,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立成分分析(FastICA)相结合的去噪方法,实现非接触式心率准确检测.首先对视频图像中人脸68个关键点进行检测,获得感兴趣区域(ROI)并得到源信号;然后通过CEEMDAN对源信号进行分解并选取合适频段内的固有模式函数(IMF)进行重构,对重构信号进行FastICA盲源分离后将RGB各通道信号进行快速傅里叶变换,最终利用频谱峰值对应频率计算得到心率.对10名不同性别和年龄的人员进行了实验测量,并将测量结果与脉搏血氧检测参考仪器进行了对比分析,测量均方根误差和平均绝对误差分别为0.72bpm和0.60bpm.实验结果表明,所提方法能够有效去除心率检测源信号中的噪声,提高心率检测的准确性.     

用于可穿戴智能移动设备的血氧饱和度检测方法

提出了一种用于可穿戴智能移动设备的血氧饱和度快速检测方法.该方法利用光电容积脉搏波中脉搏成分与噪声成分的不相关性,抑制噪声干扰,从而计算出血氧饱和度.通过利用血氧模拟器输出噪声条件下的低灌注脉搏波信号,对该方法进行验证.结果表明,该方法计算量小,具有较强的抗噪声能力,对噪声条件下的弱脉信号计算结果准确.     

复合波相对相位频率谱异常区分法

研究了复合波激电精密相干检测法.该方法采用复合波电流场源,对复合波信号进行精密相干检测,使待测信号频率与参考信号频率完全相同,它们之间的相位差严格固定;同时通过精确的多次叠加,提高信噪比,准确检测出复合波信号中各主频率的振幅和相位,并计算出各主频率之间的相对相位差,获取激电复合波相对相位频率谱信号;根据谱的低频段相对相位变化特征和高频段相对相位变化特征的差异,判别地下异常极化体的性质,达到区分激电异常性质的目的.此外,给出了多种地质体的激电复合波相对相位频率谱异常特征.应用结果表明:利用这些特征可实时、快速、直观地区分激电异常性质;该方法的观测系统轻便,观测精度高,抗干扰能力强,适用于快速普查和详查矿体,以及在生产矿山以高分辨率勘探深部矿体.     

认知无线电中一种基于循环谱的信号功率检测算法

为了提高信号功率的检测精度,在循环谱分析的基础上提出了一种基于循环谱的信号功率检测算法,该算法利用循环谱技术的谱分离特性在噪声中精确提取接收信号功率,并以M PSK信号为例给出了该算法详细的理论分析。计算机模拟仿真结果表明,无论是在高信噪比还是在低信噪比条件下,基于循环谱的接收信号功率检测算法的检测精度相比传统的检测方法均有较大的性能增益。该算法具有很好的应用前景。     

视频序列中运动人脸的检测与特征定位

针对视频序列中运动人脸的检测与特征定位问题,给出了一种算法,即通过计算并比较人脸区域而不是整幅视频帧的峰值信噪比（PSNR）,先从视频序列中找到人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,然后再进行人脸的准确检测与特征定位。首先利用Adaboost方法检测出人脸的大致范围,再根据肤色模型确定人脸的具体位置并从图像中提取出人脸部分,然后利用基于帧间差的人脸区域的PSNR判断图像清晰度,从而定位出人脸区域清晰度高且尽可能大的视频帧,最后进行人脸检测和特征定位。对实际视频序列的计算表明,给出的算法在时间效率上较高,人脸的检测与特征定位效果较好。     

超宽带穿墙雷达的信号检测

针对冲击体制穿墙雷达系统中回波信号结构复杂、信噪比低、信号检测困难等问题,提出一种小波2双谱联合检测新算法Z在对穿墙雷达回波信号建模的基础上,用联合算法将非相干累积后的回波信号经过小波包变换提高信噪比,再用双谱算法进行信号检测.实验结果验证了新算法的有效性,能提供比单独使用其中任一算法更高的检测精度.该算法能反映墙壁后物体的距离2方位信息,为穿墙雷达系统成像提供了可能。     

基于体动射频信号的睡眠分期

为了减轻传统接触式睡眠生理监测系统对人体造成的负担,设计了一种基于微波技术的非接触式睡眠生理信号采集与分析系统,提出一种基于体动射频信号的睡眠分期识别算法.通过小波变换对射频运动传感器(RFMS)采集的体动信号进行预处理,再计算出体动信号的能量值,最后通过判别式处理和阈值法实现了睡眠分期:醒觉期、浅睡期、中睡期、深睡期.实验采集分析了8个实验者为期46天的睡眠生理信号,同时同步采集视频信息、TANITA水床睡眠信息、接触式呼吸脉搏信号.与视频结果比较发现醒觉期正确率达到90%;与TANITA水床睡眠结果相比,本系统的结果与其吻合程度达到70%;与不同睡眠状态下呼吸率、心率的变化相比,本系统的结果吻合度达到80%.     

基于遥测光电容积脉搏波描记法的心率测量综述

遥测光电容积脉搏波描记法(remote photoplethysmography, rPPG)是一种无需接触即可实现心率等生理信号测量的技术,在重症监护、情绪感知、驾驶员状态评估等医疗和工业领域中都有较大的应用潜力。然而基于遥测光电容积脉搏波描记法的非接触心率测量容易受到光照、运动等多种因素干扰,为提高非接触式生理指标测量的精度,中外学者做了大量的研究工作。系统性地综述了基于rPPG的非接触式心率为代表的生理指标测量研究进展。首先,概述了rPPG技术的背景和原理,而后对比分析了基于rPPG心率测量的主流传统方法,此外对基于深度学习的rPPG心率测量最新研究进展进行了分类阐述,最后讨论了非接触心率测量的前景以及未来研究方向。     

基于鉴相器的手机瞬时心率监测软件设计

目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率.