CN110517229B - 一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质，涉及脉搏测量技术领域，用于检测脉搏频率，解决了现有技术中用户不能够自己获得脉搏频率的准确数据而不能根据脉搏频率来决定是否去医院检查身体的问题，包括：使用摄像装置拍摄人体面部，生成人体面部视频流；提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征；根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化；从而能够通过人体面部特征的变化能够得到心脏频率及脉搏频率的改变，使得人们能够根据脉搏频率来决定是否去医院检查身体。
Description
技术领域
本发明涉及脉搏测量技术领域，尤其涉及一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质。
背景技术
脉搏为人体表可触摸到的动脉搏动，当大量血液进入动脉将使动脉压力变大而使管径扩张，在体表较浅处动脉即可感受到此扩张，即所谓的脉搏。
在临床上有许多疾病可使脉搏频率发生变化，在中医上也有根据“切脉”的方法为患者诊断疾病的先例，因此，脉搏是测量人体健康的一个重要指标。现有的测量脉搏的方法主要是通过“切脉”的方法或使用专业的仪器，从而获得人体的脉搏频率，而人们在获得自己的脉搏频率后，可在医生处让医生根据其脉搏频率进行疾病的诊断，以此确定此人的身体是否处于健康状态。
但是，“切脉”方法需要医生拥有及其丰厚的“切脉”经验才能完成，而专业的仪器一般情况下也只有在医院才能够使用，这就使得人们只能去医院来获取自己的脉搏频率，然而若无疾病发作，人们一般情况下去医院检查脉搏频率的次数较少，甚至不去医院检查身体的脉搏频率，这就使得用户不能够自己获得自己脉搏频率的准确数据，因此不能根据脉搏频率来决定是否去医院检查身体；因此就可能存在如下情况：在脉搏频率正常的情况下用户去医院检查身体，这就使得用户不仅浪费经济成本，而且浪费了时间成本；而若用户的脉搏频率不正常的情况下未去医院检查身体，则可能造成身体疾病的延误。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质，旨在解决现有技术中用户不能够自己获得自己脉搏频率的准确数据，因此不能根据脉搏频率来决定是否去医院检查身体的技术问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供一种脉搏检测方法，包括：使用摄像装置拍摄人体面部，摄像装置在拍摄人体面部后生成人体面部视频流；提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征；根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间所述人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化。
进一步地，所述提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征包括：将人体面部视频流中人体面部所在的区域设定为信号提取区域；将信号提取区域能够提取的信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号；对每一帧人体面部图像进行信号提取，以提取每一帧人体面部图像中的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号，所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号构成人体面部特征。
进一步地，所述对每一帧人体面部图像进行信号提取，以提取每一帧带有人体面部图像中的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号包括：采集照射向人体面部区域的入射光的像素值；根据所述像素值将人体面部区域的通道信号分为所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道；根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间的所述像素值的变化计算相邻帧之间的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号的通道信号变化。
进一步地，所述提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征还包括：提取每一帧带人体面部图像中的绿色通道信号中值；使用中值滤波器对绿色通道信号中值进行滤波，得到滤波中值；对每一帧人体面部图像的滤波中值进行分析，得到分析结果，将所述分析结果作为人体面部特征。
进一步地，所述根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间所述人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化包括：根据所述通道信号变化计算在预定区域内照射到人体面部区域的入射光的路径长度；根据每一帧人体面部图像的所述路径长度，计算每一帧人体面部图像的相邻帧之间的路径长度变化；根据所述路径长度变化计算人体面部的表层变化；根据所述表层变化计算人体面部的血管体积变化；根据所述血管体积变化计算人体的心脏频率变化；根据所述心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化。
进一步地，所述使用摄像装置拍摄人体面部包括：手动调用所述摄像装置的摄像头拍摄人体面部及自动调用摄像装置的摄像头拍摄人体面部，生成人体面部视频流。
进一步地，所述使用摄像装置拍摄人体面部还包括：将至少一个人体面部具有标志性的器官设置为标志物；在所述摄像装置靠近人体面部而通过预先设置的感应器感应到所述标志物后，控制摄像装置自动开启拍摄人体面部以自动生成人体面部视频流。
本发明第二方面提供一种脉搏检测***，包括：摄像装置，用于拍摄人体面部，生成并传输人体面部视频流；视频流处理模块，用于接收所述摄像装置传输的人体面部视频流，并对所述人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像进行提取及处理，生成每一帧人体面部图像的人体面部特征；脉搏频率计算模块，用于根据所述视频流处理模块生成的每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化。
本发明第三方面提供一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述中的任意一项所述方法。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述中的任意一项所述方法。
本发明提供一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质，有益效果在于：通过在人体面部图像上提取人体面部特征，在比对每一帧人体面部图像的相邻帧之间的人体面部特征变化后，根据人体心脏频率改变而使得脉搏频率及人体面部血管的体积发生改变之间得对应关系，而人体面部血管的体积改变可以通过人体面部特征的变化得到，因此通过人体面部特征的变化能够得到心脏频率及脉搏频率的改变，从而使得人们能够根据脉搏频率来决定是否去医院检查身体。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例脉搏检测方法的流程示意框图；
图2为本发明实施例脉搏检测***的结构示意框图；
图3为本发明实施例电子装置的结构示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为一种脉搏检测方法，包括：S1、使用摄像装置拍摄人体面部，摄像装置在拍摄人体面部后生成人体面部视频流；S2、提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征；S3、根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化。
提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征包括：将人体面部视频流中人体面部所在的区域设定为信号提取区域；将信号提取区域能够提取的信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号；对每一帧人体面部图像进行信号提取，以提取每一帧人体面部图像中的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号，红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号构成人体面部特征。
由于眼睛的眨动会对入射光造成很大的影响，因此在对视频流中提取的脸部图像进行图像切除处理，在脸部图像上切除人的眼睛部位。
对每一帧人体面部图像进行信号提取，以提取每一帧带有人体面部图像中的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号包括：采集照射向人体面部区域的入射光的像素值；根据像素值将人体面部区域的通道信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道；根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间的像素值的变化计算相邻帧之间的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号的通道信号变化。
由于人体循环***由心脏、血管、血液所组成，负责人体氧气、二氧化碳、养分及废物的运送。血液经由心脏的左心室收缩而挤压流入主动脉，随即传递到全身动脉。在心动周期期间面部血管的体积变化改变入射环境光的路径长度，使得反射光量的后续变化指示心血管事件的定时，而入射环境光的路径长度的改变，会导致其反射光的像素值发生细微变化因此需要提取人脸的像素值；在本申请中使用RGB中的颜色通道来对人脸像素值进行处理，而RGB中的红色、蓝色及绿色通道都可对人脸像素值进行处理，但是在本实施例中，优选绿色通道，因为RGB中的绿色通道的值最易捕捉到吸收光源后的心跳影响的细微变化。
提取及处理人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像，得到每一帧人体面部图像的人体面部特征还包括：提取每一帧带人体面部图像中的绿色通道信号中值；使用中值滤波器对绿色通道信号中值进行滤波，得到滤波中值；对每一帧人体面部图像的滤波中值进行分析，得到分析结果，将分析结果作为人体面部特征。
提取每一帧带人体面部图像中的绿色通道信号中值包括：使用中值滤波器观察视频流中的人体面部图像，先对一张人体面部图像进行采样，在中值滤波器的观察窗口范围内对位于观察窗口范围内的数值进行排序，随后将位于观察窗口的中心像素点作为中值进行输出，随后滑动观察窗口，并清空观察窗口上的值，对新的一张人体面部图像进行采样，重复上述中值获取过程，直至提取出最后一张人体面部图像的中值；在本实施例中，观察窗口使用二维模板，二维模板时3*3的二维矩阵，二维模板的中心像素点即为二维矩阵的中点。
根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化包括：根据通道信号变化计算在预定区域内照射到人体面部区域的入射光的路径长度；根据每一帧人体面部图像的路径长度，计算每一帧人体面部图像的相邻帧之间的路径长度变化；根据路径长度变化计算人体面部的表层变化；根据表层变化计算人体面部的血管体积变化；根据血管体积变化计算人体的心脏频率变化；根据心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化。
在本实施例中，根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化包括：根据滤波中值的得到的分析结果计算在预定区域内照射到人体面部区域的入射光的路径长度；根据每一帧人体面部图像的路径长度，计算每一帧人体面部图像的相邻帧之间的路径长度变化；根据路径长度变化计算人体面部的表层变化；根据表层变化计算人体面部的血管体积变化；根据血管体积变化计算人体的心脏频率变化；根据心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化。
在对所有人体面部图像进行提取时，绿色通道信号中值的计算方法如下：获取感兴趣的绿色通道中值X，并获取中值滤波器二维模板的中心像素点的蓝色通道随机邻域方差G，G＝g+delta(Random(B))*2，其中，delta(Random(B))是蓝色通道随机邻域窗口中值的标准差，g为像素点的绿色通道估值；则绿色通道信号中值为Y与G之和；随后对绿色通道信号中值进行滤波，滤波公式为g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像，W为二维模板；根据时序对滤波后的中值的变化率进行分析，进而推算出周期内的心率及脉搏频率，具体地，根据高通滤波来提取中值的有效变化。
使用摄像装置拍摄人体面部包括：手动调用摄像装置的摄像头拍摄人体面部及自动调用摄像装置的摄像头拍摄人体面部，生成人体面部视频流；手动调用摄像装置，能够让人们随时根据自己的意愿来测量自己的脉搏频率；而自动调用摄像装置的摄像头，能够在人们由于忙碌等原因而忘记测量脉搏频率时，能够自动测量人们的脉搏频率，使得人们在想起测量脉搏频率时，能够参考自动测量的脉搏频率；在本实施例中，摄像装置为手机，从而使得人们能够在拿着手机的情况下即能测量自己当前的脉搏频率。
使用摄像装置拍摄人体面部还包括：将至少一个人体面部具有标志性的器官设置为标志物；在摄像装置靠近人体面部而通过预先设置的感应器感应到标志物后，控制摄像装置自动开启拍摄人体面部以自动生成人体面部视频流；这样设置，能够降低摄像装置拍摄到没有人体面部的视频流，从而减少了摄像装置的内存、电量等资源的浪费。
在得到人体的脉搏频率变化后，可根据脉搏频率变化对人体的健康状态进行评估，在根据人体的脉搏频率变化对人体的健康进行评估时，在相应的数据库中存储有各个脉搏频率对应的人体各个部位的健康状况及不健康状况，以及人体脉搏频率处于正常状态的阈值，当人体的脉搏频率未处于正常状态的阈值时，先判断脉搏频率是否低于或高于上述阈值，若低于或高于正常状态的阈值，则从数据库中搜索当前脉搏频率对应的人体部位的不健康状况，并将阈值及前脉搏频率对应的人体部位的不健康状况发送至用户处，供用户参考；
在数据库中还存储有人体的脉搏频率在一天中的不同时间段的正常波动范围，在人体的脉搏频率处于不正常的波动范围时，首先检测波动前及波动后的脉搏频率是否处于正常状态下的阈值，若波动前及波动后的脉搏频率均处于正常状态下的阈值，向用户发送脉搏频率波动不正常，但波动前及波动后的脉搏频率均处于正常状态的通知，以供用户参考；若波动前的脉搏频率处于正常状态下的阈值，但波动后的脉搏频率未处于正常状态下的阈值，则将波动后的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将脉搏频率波动前的正常状况发送至用户，以供用户参考；若波动前的脉搏频率未处于正常状态下的阈值，但波动后的脉搏频率处于正常状态下的阈值，则将波动前的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将脉搏频率波动后的正常状况发送至用户，以供用户参考。
请参阅图2，本发明实施例提供一种脉搏检测***，包括：摄像装置1、视频流处理模块2、脉搏频率计算模块3及健康评估模块4；摄像装置1用于拍摄人体面部，生成并传输人体面部视频流；视频流处理模块2用于接收摄像装置1传输的人体面部视频流，并对人体面部视频流中每一帧带有人体面部的人体面部图像进行提取及处理，生成每一帧人体面部图像的人体面部特征；脉搏频率计算模块3用于根据视频流处理模块2生成的每一帧人体面部图像的相邻帧之间人体面部特征的变化计算人体的脉搏频率变化。
视频流处理模块2包括：信号提取区域设定单元、信号划分单元及信号提取单元；信号提取区域设定单元用于将人体面部视频流中人体面部所在的区域设定为信号提取区域；信号划分单元用于将信号提取区域设定单元设定的信号提取区域能够提取的信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号；信号提取单元用于对每一帧人体面部图像进行信号提取，以提取每一帧人体面部图像中通过信号划分单元划分的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号，红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号构成人体面部特征。
信号处理单元包括：像素值采集子单元、通道信号划分子单元及通道信号变化子单元；像素值采集子单元用于采集照射向人体面部区域的入射光的像素值；通道信号划分子单元用于根据像素值采集子单元采集的像素值将人体面部区域的通道信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道；通道信号变化子单元用于根据每一帧人体面部图像的相邻帧之间的像素值的变化计算相邻帧之间通过通道信号划分子单元划分的红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号的通道信号变化。
视频流处理模块2还包括：中值提取单元、中值滤波单元及中值分析单元；中值提取单元用于提取每一帧带人体面部图像中的绿色通道信号中值；中值滤波单元用于使用中值滤波器对中值提取单元提取的绿色通道信号中值进行滤波，得到滤波中值；中值分析单元用于对通过中值滤波单元得到的每一帧人体面部图像的滤波中值进行分析，得到分析结果，将分析结果作为人体面部特征。
脉搏频率计算模块3包括：入射光路径计算单元、入射光路径变化计算单元、面部表层变化计算单元、面部血管体积变化计算单元、心脏频率变化计算单元及脉搏频率变化计算单元；入射光路径计算单元用于根据通道信号变化计算在预定区域内照射到人体面部区域的入射光的路径长度；入射光路径变化计算单元用于根据入射光路径计算单元计算的每一帧人体面部图像的路径长度，计算每一帧人体面部图像的相邻帧之间的路径长度变化；面部表层变化计算单元用于根据射光路径变化计算单元计算的路径长度变化计算人体面部的表层变化；面部血管体积变化计算单元用于根据面部表层变化计算单元计算的人体面部表层变化计算人体面部的血管体积变化；心脏频率变化计算单元用于根据面部血管体积变化计算单元计算的血管体积变化计算人体的心脏频率变化；脉搏频率变化计算单元用于根据心脏频率变化计算单元计算的心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化。
摄像装置1包括：手动拍摄装置及自动拍摄装置；手动拍摄装置用于手动调用摄像头拍摄人体面部，生成人体面部视频流；自动拍摄装置用于自动调用摄像头拍摄人体面部，生成人体面部视频流。
摄像装置1还包括：标志物设定模块及感应模块；标志物设定模块用于将至少一个人体面部具有标志性的器官设置为标志物；感应模块用于在自动拍摄装置靠近人体面部而通过预先设置的感应器感应到标志物后，控制摄像头自动开启拍摄人体面部以自动生成人体面部视频流。
请参阅图3，本申请实施例提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器601、处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序，处理器602执行该计算机程序时，实现前述中描述的脉搏检测方法。
进一步的，该电子装置还包括：至少一个输入设备603以及至少一个输出设备604。
上述存储器601、处理器602、输入设备603以及输出设备604，通过总线605连接。
其中，输入设备603具体可为摄像头、触控面板、物理按键或者鼠标等等。输出设备604具体可为显示屏。
存储器601可以是高速随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)存储器，也可为非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器601用于存储一组可执行程序代码，处理器602与存储器601耦合。
进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的电子装置中，该计算机可读存储介质可以是前述中的存储器601。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器602执行时实现前述实施例中描述的脉搏检测方法。
进一步的，该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器601(ROM，Read-Only Memory)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种脉搏检测方法、***、电子装置及存储介质的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种脉搏检测方法，其特征在于，包括：
获取摄像装置拍摄人体面部所得到的人体面部视频流；其中，所述人体面部视频流包括若干帧带有人体面部的人体面部图像；
对每帧所述人体面部图像进行裁剪处理，以去除每帧所述人体面部图像中的人眼部位；
提取及处理每帧所述人体面部图像，得到每帧所述人体面部图像的人体面部特征；
根据相邻帧的所述人体面部图像的所述人体面部特征之间的变化，计算人体的脉搏频率变化；
根据所述脉搏频率变化对人体的健康状态进行评估；
其中，所述提取及处理每帧所述人体面部图像，得到每帧所述人体面部图像的人体面部特征，包括：将所述人体面部图像中人体面部所在的区域设定为信号提取区域；将所述信号提取区域中能够提取的信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号；对每帧所述人体面部图像进行信号提取，以提取每帧所述人体面部图像中的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号，所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号构成人体面部特征；
其中，所述对每帧所述人体面部图像进行信号提取，以提取每帧所述人体面部图像中的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号，包括：采集照射向所述信号提取区域的入射光的像素值；根据所述像素值将所述信号提取区域的通道信号划分为所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道；根据每一帧所述人体面部图像的相邻帧之间的所述像素值的变化计算相邻帧之间的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号的通道信号变化；
其中，所述提取及处理每帧所述人体面部图像，得到每帧所述人体面部图像的人体面部特征，还包括：提取每帧所述人体面部图像中的绿色通道信号中值；使用中值滤波器对所述绿色通道信号中值进行滤波，得到滤波中值；对每一帧所述人体面部图像的所述滤波中值进行分析，得到分析结果，并将所述分析结果作为所述人体面部特征；
其中，所述根据相邻帧的所述人体面部图像的所述人体面部特征之间的变化，计算人体的脉搏频率变化，包括：根据所述通道信号变化计算在预定区域内照射到所述信号提取区域的入射光的路径长度；根据每帧所述人体面部图像的所述路径长度，计算每帧所述人体面部图像的相邻帧间的路径长度变化；根据所述路径长度变化计算人体面部的表层变化；根据所述表层变化计算人体面部的血管体积变化；根据所述血管体积变化计算人体的心脏频率变化；根据所述心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化；
其中，所述提取每帧所述人体面部图像中的绿色通道信号中值，包括：使用中值滤波器观察所述人体面部视频流中的所述人体面部图像，并对一张所述人体面部图像进行采样；在所述中值滤波器的观察窗口内对位于所述观察窗口内的数值进行排序；将位于所述观察窗口的中心像素点作为绿色通道信号中值进行输出；滑动所述观察窗口，并清空所述观察窗口上的值；对新的一张所述人体面部图像进行采样，重复所述绿色通道信号中值的获取过程，直至提取出最后一张所述人体面部图像的所述绿色通道信号中值；
其中，所述根据所述脉搏频率变化对人体的健康状态进行评估，包括：数据库中存储有所述脉搏频率在一天中的不同时间段的正常波动范围，当所述脉搏频率处于不正常的波动范围时，检测波动前及波动后的所述脉搏频率是否处于正常状态下的阈值，若波动前及波动后的所述脉搏频率均处于正常状态下的阈值，则向用户发送所述脉搏频率波动不正常，且波动前及波动后的所述脉搏频率均处于正常状态的通知，以供用户参考；若波动前的所述脉搏频率处于正常状态下的阈值，且波动后的所述脉搏频率未处于正常状态下的阈值，则将波动后的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将所述脉搏频率波动前的正常状况发送至用户，以供用户参考；若波动前的所述脉搏频率未处于正常状态下的阈值，且波动后的所述脉搏频率处于正常状态下的阈值，则将波动前的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将所述脉搏频率波动后的正常状况发送至用户，以供用户参考。
2.根据权利要求1所述的脉搏检测方法，其特征在于，所述获取摄像装置拍摄人体面部所得到的人体面部视频流，包括：
手动调用所述摄像装置的摄像头拍摄人体面部及自动调用摄像装置的摄像头拍摄人体面部，生成人体面部视频流。
3.根据权利要求2所述的脉搏检测方法，其特征在于，所述获取摄像装置拍摄人体面部所得到的人体面部视频流，还包括：
将至少一个人体面部具有标志性的器官设置为标志物；
在所述摄像装置靠近人体面部而通过预先设置的感应器感应到所述标志物后，控制摄像装置自动开启拍摄人体面部以自动生成人体面部视频流。
4.一种脉搏检测***，其特征在于，包括：
摄像装置，用于拍摄人体面部，生成并传输人体面部视频流；其中，所述人体面部视频流包括若干帧带有人体面部的人体面部图像；
视频流处理模块，用于接收所述摄像装置传输的人体面部视频流，并对每帧所述人体面部图像进行裁剪处理，以去除每帧所述人体面部图像中的人眼部位，以及对每帧所述人体面部图像进行提取及处理，生成每帧所述人体面部图像的人体面部特征；
脉搏频率计算模块，用于根据所述视频流处理模块生成的相邻帧的所述人体面部图像的所述人体面部特征之间的变化，计算人体的脉搏频率变化；
健康评估模块，用于根据所述脉搏频率变化对人体的健康状态进行评估；
其中，所述对每帧所述人体面部图像进行提取及处理，生成每帧所述人体面部图像的人体面部特征，包括：将所述人体面部图像中人体面部所在的区域设定为信号提取区域；将所述信号提取区域中能够提取的信号分为红色通道信号、绿色通道信号及蓝色通道信号；对每帧所述人体面部图像进行信号提取，以提取每帧所述人体面部图像中的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号，所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号构成人体面部特征；
其中，所述对每帧所述人体面部图像进行信号提取，以提取每帧所述人体面部图像中的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号，包括：采集照射向所述信号提取区域的入射光的像素值；根据所述像素值将所述信号提取区域的通道信号划分为所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道；根据每一帧所述人体面部图像的相邻帧之间的所述像素值的变化计算相邻帧之间的所述红色通道信号、所述绿色通道信号及所述蓝色通道信号的通道信号变化；
其中，所述对每帧所述人体面部图像进行提取及处理，生成每帧所述人体面部图像的人体面部特征，还包括：提取每帧所述人体面部图像中的绿色通道信号中值；使用中值滤波器对所述绿色通道信号中值进行滤波，得到滤波中值；对每一帧所述人体面部图像的所述滤波中值进行分析，得到分析结果，并将所述分析结果作为所述人体面部特征；
其中，所述根据所述视频流处理模块生成的相邻帧的所述人体面部图像的所述人体面部特征之间的变化，计算人体的脉搏频率变化，包括：根据所述通道信号变化计算在预定区域内照射到所述信号提取区域的入射光的路径长度；根据每帧所述人体面部图像的所述路径长度，计算每帧所述人体面部图像的相邻帧间的路径长度变化；根据所述路径长度变化计算人体面部的表层变化；根据所述表层变化计算人体面部的血管体积变化；根据所述血管体积变化计算人体的心脏频率变化；根据所述心脏频率变化计算人体的脉搏频率变化；
其中，所述提取每帧所述人体面部图像中的绿色通道信号中值，包括：使用中值滤波器观察所述人体面部视频流中的所述人体面部图像，并对一张所述人体面部图像进行采样；在所述中值滤波器的观察窗口内对位于所述观察窗口内的数值进行排序；将位于所述观察窗口的中心像素点作为绿色通道信号中值进行输出；滑动所述观察窗口，并清空所述观察窗口上的值；对新的一张所述人体面部图像进行采样，重复所述绿色通道信号中值的获取过程，直至提取出最后一张所述人体面部图像的所述绿色通道信号中值；
其中，所述根据所述脉搏频率变化对人体的健康状态进行评估，包括：数据库中存储有所述脉搏频率在一天中的不同时间段的正常波动范围，当所述脉搏频率处于不正常的波动范围时，检测波动前及波动后的所述脉搏频率是否处于正常状态下的阈值，若波动前及波动后的所述脉搏频率均处于正常状态下的阈值，则向用户发送所述脉搏频率波动不正常，且波动前及波动后的所述脉搏频率均处于正常状态的通知，以供用户参考；若波动前的所述脉搏频率处于正常状态下的阈值，且波动后的所述脉搏频率未处于正常状态下的阈值，则将波动后的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将所述脉搏频率波动前的正常状况发送至用户，以供用户参考；若波动前的所述脉搏频率未处于正常状态下的阈值，且波动后的所述脉搏频率处于正常状态下的阈值，则将波动前的阈值对应的人体部位的不健康状况发送至用户，并将所述脉搏频率波动后的正常状况发送至用户，以供用户参考。
5.一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至3中的任意一项所述方法。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至3中的任意一项所述方法。
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