非接触测量心跳要点说明
非接触式心音信号检测方法研究
非接触式心音信号检测方法研究随着人们对健康意识的日益提高，越来越多的人开始关注自己的心脏健康。
目前，医学界可以通过放置心电图仪器或听诊器等设备来检测心脏情况。
然而，这些设备需要接触身体，不仅不方便，且容易造成感染。
为了解决这一问题，非接触式心音信号检测方法应运而生。
所谓非接触式心音信号检测，是通过使用摄像头等非接触式设备来捕捉人体皮肤振动和光学信号，再通过信号处理技术和算法，分析出心脏的情况。
由于它不需要接触身体，因此不仅方便，而且安全可靠。
从技术上来说，非接触式心音信号检测可以分为两个步骤：信号获取和信号处理。
信号获取是指通过使用非接触式设备采集人体皮肤振动和光学信号。
其中，人体皮肤振动是指心脏跳动产生的机械振动，而光学信号则捕捉心脏跳动所带来的皮肤表面颜色变化。
信号处理是指对获取到的信号进行分析和处理。
这一步骤是整个非接触式心音信号检测方法中最为关键的一步。
通常会使用多种信号处理技术和算法，对获取到的信号进行降噪、滤波、谱分析等处理。
其中，峰值检测算法和周期分析算法是最常见的处理方法。
非接触式心音信号检测的主要优点是其方便性和可靠性。
由于不需要接触身体，因此不会造成感染，同时也不会对测量结果产生影响。
此外，非接触式心音信号检测还可以实现实时和远程监测，使医生能够随时了解心脏状况，并采取相应的治疗措施。
然而，非接触式心音信号检测也存在一些局限性。
首先，由于皮肤振动和光学信号的采集受到很多因素的影响，例如环境噪声、运动造成的身体震动等，因此在一定程度上影响了测量结果的准确性。
其次，由于技术限制，当前的非接触式心音信号检测方法仅能够监测心脏的某些指标，例如心率、心律等，而难以准确监测心脏病变的情况。
为了克服这些局限性，研究人员一直在探索新的非接触式心音信号检测方法。
例如，在信号处理方面，目前正在研究的深度学习技术可以提高信号处理的准确性和可靠性。
而在硬件方面，越来越多的研究人员正在探索新型的非接触式设备，例如可穿戴式设备，以进一步提高心音信号检测的方便性和实用性。
非接触式心率检测与数据分析研究
非接触式心率检测与数据分析研究近年来，随着人们对健康的关注度不断增加，心率监测成为了一项备受关注的技术研究。
传统的心率监测方式需要通过佩戴传感器或者电极与人体接触，然而这种接触式心率监测不仅不够方便，还可能对用户的皮肤造成刺激。
为了解决这一问题，研究者们开始探索非接触式心率检测与数据分析。
非接触式心率检测是一种无需直接接触人体的技术，能够通过摄像头或红外传感器等设备实时监测人体的心率。
这种方法基于心率变化导致的面部颜色变化。
当心脏跳动时，血液流动加快，使得皮肤的颜色发生微弱的变化。
通过对这些变化进行光谱分析，就可以推测出人体的心率。
非接触式心率检测的研究还处于起步阶段，但已经取得了一些令人鼓舞的进展。
例如，研究者们提出了一种基于机器学习的算法，可以从面部视频中提取出心率信息，并与传统接触式心率检测的结果进行对比。
结果显示，这种算法可以准确地估计出人体的心率，与接触式检测的结果相差不大。
除了心率的准确性，非接触式心率检测还具有其他一些优势。
首先，非接触式心率检测不需要佩戴传感器或电极，使用起来更加方便。
用户只需要打开摄像头或红外传感器，就可以实时监测自己的心率，不会对皮肤造成任何刺激。
其次，非接触式心率检测还可以实时监测多个人的心率，适用于群体场景，例如体育赛事或者医疗监测。
然而，非接触式心率检测也存在一些挑战和局限。
首先，由于面部颜色变化的幅度很小，受到环境光照、人体运动以及肤色等因素的影响。
因此，研究者需要设计更加准确的算法来对心率进行推测。
其次，非接触式心率检测的设备还需要进一步的改进，以提高检测的准确性和稳定性。
最后，非接触式心率检测还需要获取大量的数据来训练和优化算法，这对于研究者和开发者来说是一项巨大的挑战。
为了克服这些挑战，研究者们正在不断努力。
他们提出了一种基于深度学习的算法，通过训练神经网络来识别面部颜色变化与心率之间的关系。
这种方法借鉴了计算机视觉领域对图像和视频处理的经验，能够有效地提取出心率信息。
非接触式心率监测系统的设计与实现
非接触式心率监测系统的设计与实现现代人的生活节奏越来越快，工作与生活的压力也日益增加。
随之而来的是心脏疾病如心悸、心绞痛、心律不齐等的增加。
为了保障人们的健康，心率的监测变得至关重要。
然而，传统的心率监测方法如佩戴式心率带或医疗仪器存在不便携以及佩戴不舒适的问题。
非接触式心率监测系统的设计与实现应运而生，它能够实现无需直接接触人体皮肤即可精确监测心率的功能。
本文将详细介绍非接触式心率监测系统的设计与实现。
一、背景介绍人体心脏的跳动会导致血液流动，这一过程会引起微小的皮肤振动。
非接触式心率监测系统就利用了这一原理，通过对皮肤振动的检测来计算心率。
其中，图像处理技术是实现非接触式心率监测的关键。
二、系统设计非接触式心率监测系统的设计主要包括采集模块、图像处理模块和心率计算模块。
具体流程如下：1. 采集模块采集模块通过使用摄像头采集人体面部的实时视频。
采集范围通常是人的眼睛附近，因为此处皮肤最薄，振动信号较为明显。
为了确保采集到清晰的图像，需注意光线的充足和人脸的合适位置。
2. 图像处理模块图像处理模块对从摄像头采集到的图像进行处理，主要包括以下几个步骤：（1）去噪由于图像采集时可能存在噪声，所以需要运用图像处理算法去除噪声，以保证后续处理的准确性。
（2）人脸定位与跟踪人脸定位与跟踪是非接触式心率监测系统中一个重要的环节。
它可以通过人工智能相关算法，如Haar特征级联等，来准确定位人脸的位置，并跟踪人脸的运动。
（3）灰度转换将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理的计算量，并提高处理速度。
（4）兴趣区域提取在图像中提取出人眼所在的兴趣区域，以避免其他无关因素的干扰。
3. 心率计算模块心率计算模块通过分析图像中提取的兴趣区域内皮肤振动的频率，计算出心率数值。
常用的算法有傅里叶变换、自相关函数等。
三、系统实现非接触式心率监测系统可以通过基于Python的开源图像处理库OpenCV进行实现。
以下是具体步骤：1. 安装OpenCV库在Python环境中安装OpenCV库，通过pip安装即可。
非接触式胎儿心率检测
非接触式胎儿心率检测刘鸿程;王笑梅;陈桂安【摘要】胎儿心率检测是围产期常规检测,是评估孕妇和胎儿健康的主要生理指标.相对现有的接触式胎心检测技术,本文提出一种更为便捷,成本低廉的非接触式胎儿心率提取算法.首先基于欧拉视频颜色放大技术,对视频中颜色信号放大.其次,利用光电容积脉搏波描记法提取血液容积脉冲信号,并对母体噪声进行分离,计算功率谱密度提取.将采集到的胎心率,与医院专用胎心设备检测的结果进行定量分析,数据表明可以达到96％的准确度.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2019(028)008【总页数】6页(P204-209)【关键词】光电容积脉搏波描记法;血液容积脉冲;欧拉视频放大;胎儿心率;非接触式检测【作者】刘鸿程;王笑梅;陈桂安【作者单位】上海师范大学信息与机电工程学院, 上海 201400;上海师范大学信息与机电工程学院, 上海 201400;上海师范大学信息与机电工程学院, 上海201400【正文语种】中文胎心检测是围产期的常规检测之一[1，2]. 胎儿心率异常通常是由于缺氧或者缺血导致的，缺氧或者缺血会导致胎儿先天生理缺陷. 对胎儿进行胎心监护可以有效的检测胎儿健康状况，确保胎儿和孕妇安全. 围产期的胎儿心率检测对提高胎儿生育质量，降低孕期风险就显得尤其重要.对于高危妊娠孕妇为了避免可能的意外发生，每天都需要进行多次的胎心率检测，及时获得胎儿的健康状况. 传统的胎心检测主要依靠孕妇到医院做产前检测，增加了孕妇体力和经济上的负担. 便携式的胎心率检测仪方便了孕妇可以家中定期自检，自我健康评价.目前主流的胎心检测仪按照原理主要分为三种.第一种是通过声音传感器采集胎心的搏动[3]，由于是被动接受声波，检测对孕妇体内的胎儿损害很小，但是信号处理电路复杂，灵敏度差. 第二种是基于胎儿心电[4]，孕妇腹壁采集到的胎儿心电信号较微弱，检测难度大，需要复杂的硬件电路和降噪算法. 第三种是基于超声多普勒原理[5]，这种胎心率检测仪的优点是电路较简单、灵敏度高，但是检测信号成分复杂，干扰多，给胎心率检测的准确性和稳定性带来一定挑战. 传统的系统需要和别的检测仪或传感器相连，受试者需要佩戴相应的检测仪器，且接触式检测方法成本较高也造成了一些使用的不便.最近几年已有部分学者对基于视频的非接触式心率检测进行了研究，如文献[6]和文献[7]并且已经取得了良好的效果，然而目前为止还没有任何学者进行相应的非接触式胎儿心率检测的研究.本文提出的胎心检测算法利用普通摄像头在日光作为光源的条件下实现非接触式的胎心检测. 通过欧拉颜色放大算法，实现胎儿心率的检测，对测量环境要求不高.无需佩戴任何额外的监测仪器，也不需要医生的参与，使用简单，方便实现低成本、便携式胎心监护.1 胎心检测算法最近几年，基于普通摄像头录制视频提取的信息正被用于生理检测. 比如能运用于非接触式心率检测中[8-11]. 2012年Wu HY，Rubinstein M等提出的欧拉放大算法[12，13]，放大心脏跳动引起的皮肤颜色变化，以实现非接触式胎心检测. 除此之外摄像头还可用于血氧饱和度的检测[14，15]. 在自然光下的非接触式生命体征检测[16]. 通过数码相机的测量改善远端心肺功能[17]在移动端应用的，非接触式睡眠呼吸检测系统[18].光学体积描记术(Photo Plethysmo Graphy，PPG)[19]是一种利用光电设备照射人体表面肌肤，通过反射光强度检测人体微动脉，毛细血管中血液容积变化的光电检测算法. 1981年，Nijboer等提出影响PPG信号强度的因素包括血液容量、红血球的位置和血管运动等.随着对PPG信号的研究深入，发现PPG信号中包含着：心跳、呼吸、由中枢神经系统引起的压力反射和体温调节等人体生理信息. 研究表明，从普通摄像头拍摄的人体视频中能够检测到血液容积脉冲信号(Blood Volume Pulse，BVP)，分析该信号的频率，可实现非接触式的心率检测. 胎儿心脏的收缩与舒张使孕妇脐带处的血液容量发生周期性的变化，血液吸收和反射光强度也会随之改变，从而导致孕妇脐带位置的皮肤颜色发生周期性的变化，这种变化对应着BVP，但是这种变化是极其微小的，很难被人眼感知. 近年的视频放大技术，可以有效的放大视频中的颜色变化，提取所需的BVP.人体的血管分布于皮肤表层，从而血液周期性循环时皮肤会因光的反射及透射产生周期性的颜色改变，这种周期性的颜色改变即能代表人体的心率. 母体内是个复杂的环境，有胎儿心脏跳动，母体心脏跳动，母体血液流动，子宫肌肉收缩等噪声干扰，因此胎心信号信噪比较低，噪声干扰较大，BVP本身信号较弱，很难直接从原始信号中提取出所需的BVP信号[20]. 本文利用欧拉颜色放大算法将所需的信号频段放大. 并所提取的胎心信号进行适当的归一化处理以便调整波形，滤除噪声干扰，提取相应的BVP信号，用于胎心检测，胎心检测的算法如下：1) 使用普通摄像头获取母体腹部视频;2) 利用欧拉视频放大算法将获取的视频进行颜色放大处理;3) 将颜色放大后的视频分解为到三个颜色通道，分别获取三个颜色通道的血液容积脉冲信号，并对血液容积脉冲信号进行规范化处理;4) 利用独立成分分析算法(Independent Component Analysis，ICA)以三颜色通道的血液容积脉冲信号作为输入，分解为三个信号;5) 计算信号功率谱密度，提取胎心率.1.1 视频去抖动本实验视频是通过手持式移动设备拍摄，不可避免的产生轻微抖动，为了减小误差需要对视频进行去抖动的预处理[21].视频实际上是帧序列. 视频的抖动用运动矢量表示，通过在前后帧中根据搜索算法寻找匹配块，得到宏块的运动位移即运动矢量. 视频稳定时视频内的运动矢量是平稳变化的，当视频出现抖动时，由于整体场景的位移，所有的运动矢量都会在短时间内发生变化，在运动矢量时间曲线上表现为高频部分. 去除高频部分的运动矢量，实现去抖动.1.2 视频颜色放大与合成根据欧拉视频放大算法，使用高斯金字塔和理想带通滤波器对视频从空间和时间两个角度进行处理，以抑制噪声的干扰，放大所需的BVP信号频，并在得到的频段上进行视频的放大和合成.高斯金字塔通过高斯平滑和下采样，获得一系列的下采样图像. 高斯金字塔的处理公式如下：其中，0＜l≤N (N表示金字塔的最大层数)，0≤i＜Cl (Cl表示金子塔第l层凸显的列数)，0≤j＜Rl (Rl表示金字塔第l层图像的行数)，w(m，n)表示5×5的高斯核. 高斯金字塔底层包含图像的更多细节，顶层包含图像的更多轮廓信息. 包含BVP信号的序列位于中间层基带.胎儿心率信号一般处于90～162 bit/min范围内，为了抑制噪声的干扰，本论文采用通频带为1.5 HZ～2.7 HZ的理想带通滤波器.对滤波后的视频进行颜色放大，每一个像素通道乘以一个放大倍数，本论文所采用的放大系数为50. 再将放大后的视频叠加到原视频上，即可得到所需的颜色放大的视频.其中为变换后的目标图像，I(x,t)为原始图像，α为放大倍数，B(x,t)为放大的目标. 对孕妇腹部视频进行欧拉视频放大处理后，使得放大后的微弱的胎儿心率能够被后续的算法分离出来.1.3 血液容积脉冲信号提取Lab是一种与设备无关的基于生理特征的颜色系统，将图像的亮度特征和散色特征分离. L通道存储的是图像的亮度信息，a，b通道存储的是图像的色度信息. a表示从洋红色至绿色的范围，b表示从黄色至蓝色的范围.在已经转换为Lab的颜色空间上分别计算每一帧三通道的空间像素平均值，以提取三个通道的血液容积脉搏波信号，用于后续心率计算. 即：式中，bs是第s帧的图像其中一个颜色通道的像素平均值，xs(z)表示放大后的视频颜色变化序列中第s帧的第z个像素值，M是每一帧的像素点数目. 图1所示是从实验视频中提取出的血液容积脉冲波形，波形的震荡反映出胎儿的心跳变化. 图1 血液容积脉冲波形1.4 胎儿心率提取由于母体内并不是一个完全纯净的环境. 母体心率为主的噪声会对需提取的胎儿血液容积脉搏波信号产生一定的干扰，但母体信号和胎心信号相对独立，使用忙分离将信号分解，以获取较干净的胎心率血液容积脉冲信号. 本文基于负熵判据的FastICA算法来解决相互独立的信号分离问题.首先对信号x(t)进行去均值和白化处理. 将信号减去它的均值，变成零均值矢量，并将信号线性变换为各分量互不相关，去均值和白化处理可简化ICA. 依据负熵判据来寻找解混矩阵W，由信号的解混算法，通过Y=WX实现独立分量的分离. 牛顿迭代定理得定点ICA算法为：式中，w*是某一次牛顿迭代得结果，w是w*归一化后的更新值. 式(4)只分离了一个独立分量，要分离多个独立分量，在每次分离一个分量之后，从观测信号中减去该独立分量，如此重复，直到所有分量都被分离出来为止.ICA需要不同的信号源信号作为输入信号并且和输出信号数量相同. 采用Lab颜色空间的三个颜色通道作为ICA的三个输入信号，通过ICA将信号分解为三个输出信号. 由于ICA具有不确定性，既输出信号顺序并不确定. 将这三个信号进行规范化处理，以抑制基线漂移滤除50 HZ的工频干扰. 本文选用Z-score标准化方法. Score标准化方法的公式为：其中，μ为数据的均值，而σ为标准差.将得到的血液容积脉冲波形用快速傅里叶变换变换到频域内. 计算功率谱密度，最大功率谱所对应的频率即为估算的胎心值. 本文采用周期图法计算功率谱.是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅里叶变换，得到x(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)的真实功率谱的估计，图2所示为功率谱密度图.功率谱密度的计算公式如下：其中，FT(ω)为信号fT(t)的傅里叶变换.图2 标准化后的功率谱密度曲线分别计算3个信号的最大功率谱密度，选择中间值作为提取的胎心率.1.5 利用最大似然指标确定误差最小分离结果因为ICA算法中触式混合矩阵A是随机产生的[22]，它可能收敛于不同局部极值. 为了提高分离精度，需要对同一信号做多次FastICA计算，从多次结果中选出误差最小者作为最终的分离结果. 因此需要由每次得到的分离结果计算出一个评价量，这个评价量能够反映分离结果的误差最小.ICA可用最大似然估计作为评价指标，理论上最大似然指标的最大值对应于误差最小的分离结果. 基于概率密度的线性变换，在原分量互相统计独的情况下，混合矩阵A的对数似然函数可表示为：式中独立分量的密度函数可用特定的函数模型来逼近，对于非独立的分量，例如正弦和余弦分量，采用独立子空间分析法，适用于本应用的似然指标RL可表示为：用最大似然指标确定误差最小分离算法步骤如下：1) 输入观测信号，置初始值i=1，j=1，初始最大似然指标数组RL(j)=0;2) 运行基于负熵判据的FastICA算法，得到一次分离结果;3) 计算第i次分离结果的最大似然指标存入数组RL(i);4) 比较RL(i)和RL(j)值的大小，把值大者存入数组RL(j)，把该次数存入变量j，转到第2步，重复运行2)～4)步N次;5) 输出第j次分离结果. 第j次分离结果为N次分离结果中误差最小的分离结果.2 移动端的程序实现基于Qt的跨平台特性和c++对于图像和信号处理方便的考虑，移动端的开发选用Qt for android来实现算法.这款程序只包含测量部分，通过调用手机摄像头实现视频的录制然后转为立即对该视频进行分析提取所需的胎心信号. 如图3所示.图3 安卓端应用程序界面3 实验分析3.1 实验环境及设备介绍本实验所有视频均利用普通手机摄像头，在室内拍摄，窗户照射进来的自然光为唯一光源. 在拍摄时应尽量保持摄像镜头的稳定，并且使被试者自然的呼吸，且保持静止. 拍摄时的视频图像如图4所示.视频长度约为30 s，分辨率为640×480. 视频的帧率为25 帧/s. 拍摄完成后立即对受试者利用医院专用的胎心仪检测胎心数据. 本次实验选取七个不用的测试者在相同的环境下完成.图4 拍摄的孕妇视频3.2 影响实验准确度的因素1) 颜色空间的影响不同的颜色空间代表着不同的颜色表示方法. 本文选取常见的RGB，YIQ，Lab三个颜色空间来研究颜色空间域的不同对于实验准确度的影响. 专用的医疗检测设备获取的胎心心率作为实验的参考数据，图5所示不同颜色空间域的实验数据与实际值所做的对比.图5 不同颜色空间胎儿心率提取实验结果由本实验结果看，Lab颜色空间下的实验数据最为准确. 7次实验中最大误差仅为4%，而RGB和YIQ颜色空间域都具有较大的实验误差，其中RGB颜色空间的最大实验误差更是达到了12.2%. 所以本文算法采用实验误差最小的Lab颜色空间.2) 视频长度的影响除了颜色空间域的不同，视频的长短也对实验结果产生一定的影响.本文用以上7次实验视频分别截取5 s，10 s，15 s，20 s，25 s，30 s，在Lab 颜色空间上进行实验，选取每一时刻实验误差绝对值均值作为每一时刻的准确度标注，绘制的结果曲线如图6所示.图6 不同视频时长下的准确率曲线由对比实验可以看出，视频长度在25 s～30 s的时候具有最高的准确度，且较为稳定，5 s的视频长度准确度最低，从5 s到25 s中间准确度逐渐增高. 当视频长度大于30 s时又会使运算时间变长，且准确度提高并不明显. 所以本实验最佳视频时长为25 s～30 s之间.3.3 对比分析文献[3-5]虽然也可以对胎儿心率进行正确的提取，但是所需成本较高.例如文献[4]在胎心音的检测上不仅需要安卓端的支持，还需要胎心音检测端的硬件支持. 现在市场上的胎心音检测仪在200元左右，而且只有在围产期才会使用，可重复利用率低，会造成一定的资源浪费. 本文所述非接触式胎儿心率检测算法，只需使用普通家庭常见的安卓端即可进行检测，避免造成不必要的资源浪费.4 结论本文提出了一种基于视频的非接触式胎心检测算法，并再手机端开发了App应用. 利用视频颜色放大算法，提取出视频中的血液容积脉冲信号，通过傅里叶变换，求出最大功率谱所对应的频率估计胎心信号. 利用ICA算法分离母体心率信号，以得到较准确的胎心信号. 在日常非特殊的场景，且视频长度一定的时候获取的胎心准备率较高，可以满足测试者的日常测试所需，操作简单，便捷，成本低廉. 但是本文实验的样本数据量偏少，实验过程中没有遇到异常的胎心值检测，下一步研究需要增加实验样本量，进一步验证该算法的有效性.参考文献【相关文献】1 韩俊，韩杰，申素芳. 产时胎心监护意义的探讨. 当代医学，2009，15(24)：53-54. [doi：10.3969/j.issn.1009-4393.2009.24.035]2 陈颖文. 产程中胎心监护的意义. 中国医师杂志，2003，(S1)：189-190.3 章榕月. 胎心音信号监测的研究[硕士学位论文]. 海口：海南大学，2017.4 尧永贤，谢侃，蔡坤. 一种胎儿心电信号采集系统的设计与实现. 医疗卫生装备，2014，35(8)：1-3.5 朱万里. 超声多普勒胎儿心率检测算法研究[硕士学位论文]. 沈阳：东北大学，2011.6 俞谢益. 基于典型相关分析的非接触式心率检测方法研究[硕士学位论文]. 泉州：华侨大学，2016.7 万铮结. 基于人脸视频图像的心率检测研究[硕士学位论文]. 杭州：浙江工业大学，2014.8 Lin J，Rozado D，Duenser A. Improving video based heart rate monitoring. Studies in Health Technology and Informatics，2015，214：146-151.9 Kumar M，Veeraraghavan A，Sabharwal A. DistancePPG：Robust non-contact vital signs monitoring using a camera.Biomedical Optics Express，2015，6(5)：1565-1588. [doi：10.1364/BOE.6.001565]10 Poh MZ，Mcduff DJ，Picard RW. Non-contact，automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation. Optics Express，2010，18(10)：10762-10774. [doi：10.1364/OE.18.010762]11 Balakrishnan G，Durand F，Guttag J. Detecting pulse from head motions in video. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Portland，OR，USA. 2013. 3430-3437.12 Wu HY，Rubinstein M，Shih E，et al. Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world.ACM Transactions on Graphics，2012，31(4)：No.65.13 Liu C，Torralba A，Freeman WT，et al. Motion magnification. ACM Transactions on Graphics，2005，24(3)：519-526. [doi：10.1145/1073204]14 Huelsbusch M，Blazek V. Contactless mapping of rhythmical phenomena in tissue perfusion using PPGI. Proceedings of Medical Imaging 2002：Physiology and Function from Multidimensional Images. San Diego，CA，USA. 2002.110-117.15 Schultz-Ehrenburg U，Blazek V. Value of quantitative photoplethysmography for functional vascular diagnostics.Skin Pharmacology and Applied Skin Physiology，2001，14(5)：316-323. [doi：10.1159/000056362]16 Tarassenko L，Villarroel M，Guazzi A，et al. Non-contact video-based vital sign monitoring using ambient light and auto-regressive models. Physiological Measurement，2014，35(5)：807-831. [doi：10.1088/0967-3334/35/5/807]17 McDuff D，Gontarek S，Picard RW. Improvements in remote cardiopulmonary measurement using a five band digital camera. IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2014，61(10)：2593-2601. [doi：10.1109/TBME.2014.2323695]18 Nandakumar R，Gollakota S，Watson N. Contactless sleep apnea detection on smartphones. Proceedings of the 13th Annual International Conference on Mobile Systems，Applications，and Services. Florence，Italy. 2015. 45-57.19 Poh MZ，McDuff DJ，Picard RW. Advancements in noncontact，multiparameter physiological measurements using a webcam. IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2010，58(1)：7-11.20 Verkruysse W，Svaasand LO，Nelson JS. Remote plethysmographic imaging using ambient light. Optics Express，2008，16(26)：21434-21445. [doi：10.1364/OE.16.021434] 21 Chang HC，Lai SH，Lu KR. A robust and efficient video stabilization algorithm. Proceedings of 2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. Taipei，China. 2004. 29-32.22 Comon P. Independent component analysis，a new concept?Signal Processing，1994，36(3)：287-314. [doi：10.1016/0165-1684(94)90029-9]。
非接触式心率监测技术研究
非接触式心率监测技术研究一、背景随着医学技术不断进步，心率监测技术也得到了更高水平的发展。
传统的医疗心率监测仪器是通过传感器接触人体皮肤来测量心跳次数，但是这种方式有时会导致皮肤损伤或出现感染等不良反应，同时也不适用于体积小或需要长期连续监测的情况。
因此，非接触式心率监测技术的研究和发展越来越重要。
二、原理非接触式心率监测技术是指不需要与人体皮肤直接接触的方法来测量心率。
这种技术主要基于心率变化引起的身体运动和光学信号的变化。
1. 身体运动引起的信号变化当心脏收缩时，血液被推送到动脉中，导致血管扩张和真皮层的微小移动。
这些微小移动可以通过光学传感器来探测到，并且被转化为数字信号进行处理。
这种非接触式心率监测技术可以适用于许多不同的场景，如可穿戴设备或各种智能手机应用，因此受到越来越多的关注。
2. 光学信号的变化光学信号是另一种非接触式心率监测技术。
它利用了心跳时胸部血液的颜色变化。
血液在不同的压力和心率条件下呈现不同的颜色，这个颜色变化的过程可以通过一个传感器来测量，然后被转化成可读的生命体征数据。
这种技术广泛应用于临床环境中，如监护室和手术室等。
三、应用非接触式心率监测技术可以应用于很多领域，包括医疗、体育健身、安防监控等等。
以下是一些具体的应用场景：1. 药物临床试验药物临床试验需要对患者的生命体征进行严密的监测，以了解药物对人体的影响和副作用。
传统的心率监测仪器需要采用胶贴式电极，但这种方式会对患者的皮肤造成伤害。
非接触式心率监测技术可以提供一种无创侵害的方法来监测患者的心率，并且可以在外科手术和其它情况下用作辅助监测。
2. 体育健身运动健身人群需要对自己的心率进行实时监测以充分利用身体的能量，并进行有效的运动强度控制。
非接触式心率监测技术可以在运动过程中实时监测心率，这是一种无创的便利方法，可以提升健身效果和降低受伤风险。
3. 安防监控非接触式心率检测技术可以通过监测建筑物内人员的心率来提高安全性。
非接触式心率呼吸记录仪 团体标准
非接触式心率呼吸记录仪团体标准一、引言非接触式心率呼吸记录仪是一种用于监测和记录人体心率和呼吸频率的设备。
它使用无线技术和传感器，可以实时准确地获取心率和呼吸信号，减少了传统监测方法中接触的需求，并具备更大的便携性和舒适性。
为了规范和推广非接触式心率呼吸记录仪的应用，制定本团体标准。
二、定义2.1 心率：指心脏在单位时间内跳动的次数，通常以每分钟的次数来表示。
2.2 呼吸频率：指呼吸在单位时间内的次数，通常以每分钟的次数来表示。
2.3 非接触式心率呼吸记录仪：指一种无需直接接触人体的设备，用于实时监测和记录心率和呼吸频率的仪器。
三、技术要求3.1 测量准确性：非接触式心率呼吸记录仪应具备较高的测量准确性，误差范围应在正常生理变化的可接受范围内。
在测试过程中，应与传统接触式心率呼吸记录仪进行对比测试，确保测量结果的准确性和可靠性。
3.2 信号传输稳定性：非接触式心率呼吸记录仪应具备稳定的信号传输能力，能够在复杂环境下保持信号的稳定性，并能实时传输数据到监测设备或移动终端。
3.3 设备人机交互：非接触式心率呼吸记录仪应具备良好的人机交互界面，包括直观的指示灯、屏幕显示等，以及便于操作和设置的功能，方便用户使用。
3.4 电源供应：非接触式心率呼吸记录仪应采用可充电电池供电，并具备低电量警示功能，确保长时间使用的稳定性和可靠性。
四、性能评估方法4.1 精度测试：通过与传统接触式心率呼吸记录仪对比，在同样的测量条件下对心率和呼吸频率进行记录和测量，并比较测量结果的差异，评估非接触式心率呼吸记录仪的精度。
4.2 信号传输测试：在不同的环境条件下，测试非接触式心率呼吸记录仪的信号传输稳定性和可靠性，评估其在不同环境下的信号传输性能。
4.3 人机交互测试：通过用户实际操作，评估非接触式心率呼吸记录仪的人机交互界面的易用性和操作便捷性。
4.4 电池寿命测试：通过充放电周期测试，评估非接触式心率呼吸记录仪的电池寿命和低电量警示功能。
基于近红外视频的非接触鲁棒性心率检测
基于近红外视频的非接触鲁棒性心率检测基于近红外视频的非接触鲁棒性心率检测心率是人体生命活动的重要指标之一，对于疾病诊断、健康监测和运动训练等方面具有重要意义。
传统的心率检测通常需要接触皮肤，使用心电图或心率带等设备来测量心电信号或心率变异性。
然而，这些方法存在局限性，例如需要贴片电极或固定传感器，不够便捷和舒适，而且易受运动和皮肤条件的影响。
近年来，基于近红外视频的非接触鲁棒性心率检测方法受到了广泛关注。
近红外光可以透过皮肤，穿过血液，被组织反射和散射后返回到摄像头，通过分析视频中的光强变化可以推测心率。
这种方法不需要接触皮肤，无需贴片电极，仅需使用普通的摄像头即可实现心率测量，具备非常大的潜力。
那么，基于近红外视频的非接触鲁棒性心率检测方法是如何工作的呢？首先，通过摄像头采集人体面部或手指上的近红外视频。
由于心脏的搏动会引起血液的脉冲，血液中的血红蛋白会对近红外光产生吸收和散射。
因此，当心脏跳动时，在视频中可以观察到光强的微弱变化。
接下来，利用信号处理和计算机视觉算法，分析视频中的光强变化模式，提取出心率信号。
然而，基于近红外视频的心率检测面临着一些挑战。
首先，由于环境光和运动引起的噪声干扰，视频中的光强变化非常微弱，信号质量较低。
其次，近红外光在皮肤和组织中的穿透深度有限，仅能获取到表皮和表层血管的信息。
此外，心率与其他生理和运动状态有关，如呼吸、运动强度等，这些因素的影响也需要考虑进来。
为了克服这些挑战，研究人员提出了一系列改进和优化策略。
首先，通过噪声滤除算法和信号增强技术，可以提高信号质量和抗干扰能力。
这包括使用低通滤波器去除高频噪声，使用自适应滤波器适应不同光照条件下的信号变化。
其次，通过多通道融合和时域/频域分析，可以增强信号的稳定性和灵敏度。
这些方法充分利用了视频中不同通道的信息，扩展了心率检测的可靠性和适应性。
此外，还有其他技术手段可以提高基于近红外视频的心率检测的精确度和鲁棒性。
毫米波心跳呼吸检测原理
毫米波心跳呼吸检测是一种非接触式的生理监测技术，它利用毫米波无线电波来检测人体的心跳和呼吸活动。
以下是其原理的简要介绍：
毫米波无线电波：毫米波是一种高频电磁波，频率范围在30 GHz至300 GHz之间。
毫米波具有较短的波长，能够穿透一些非金属物体，如衣物和皮肤表面。
回波信号分析：毫米波心跳呼吸检测系统通过向人体发送毫米波信号，然后接收信号的回波。
回波信号受到人体的运动和呼吸的影响，因此可以通过分析回波信号的变化来获得心跳和呼吸的信息。
多普勒效应：当人体心脏跳动或呼吸时，会导致回波信号的频率发生微小的变化，这被称为多普勒效应。
通过分析回波信号的频率变化，可以获得心跳和呼吸的频率和节律信息。
信号处理和算法：毫米波心跳呼吸检测系统通常使用信号处理和算法来提取和分析回波信号中的心跳和呼吸信号。
这包括滤波、频谱分析、峰值检测和模式识别等技术，以获得准确的心跳和呼吸参数。
非接触式检测：毫米波心跳呼吸检测是一种非接触式的技术，不需要任何传感器与人体直接接触。
这使得它具有便利性和舒适性，并可以应用于不同场景，如医疗监护、睡眠监测和安防等领域。
需要注意的是，毫米波心跳呼吸检测技术仍在不断发展和研究中，其精度和可靠性可能受到环境因素、信号干扰和个体差异的影响。
因此，在实际应用中仍需要进一步的研究和验证。
非接触式心率检测方法研究与应用
非接触式心率检测方法研究与应用近年来，随着人们对健康意识的增强，心率监测成为了一种重要的健康管理手段。
传统的心率检测方式往往需要通过触碰身体或佩戴传感器等方式进行，导致不便或不舒适。
为了解决这一问题，非接触式心率检测方法应运而生。
本文将探讨非接触式心率检测方法的研究与应用现状，并展望其未来的发展潜力。
非接触式心率检测方法是指通过无需直接接触人体的方式，利用光学、声学、雷达等原理获取心率信息。
其中，光学方法是目前应用最广泛的一种非接触式心率检测方法。
该方法利用LED光源发出的光线穿过皮肤，通过测量光线的反射或吸收程度，来推断心率。
光学方法不仅可在安装便捷、操作简单的情况下实现心率监测，而且具有无创伤、实时性强等优点，得到了广泛应用。
当前，非接触式心率检测方法已经应用于多个领域。
在医疗领域，非接触式心率检测方法可以减少患者的痛苦和不适，提升监护质量。
例如，在手术中，医生可以通过无需触碰患者的方式实时监测患者的心率变化，及时掌握患者的生命体征。
此外，非接触式心率检测方法还可以应用于健康管理领域。
现代人的生活节奏快，工作压力大，很多人久坐不动或缺乏运动，这些因素易导致心率异常。
借助非接触式心率检测方法，人们可以随时监测心率，及时调整自己的生活习惯和工作方式，提高健康水平。
随着技术的不断进步和创新，非接触式心率检测方法也呈现出一些新的应用方向。
例如，基于深度学习的心率检测方法已经开始广泛研究。
这种方法通过训练大量的心率数据，利用深度学习算法来识别人体的微弱心电信号，从而实现无需触碰的心率监测。
此外，声学和雷达方法也在逐渐发展和完善中，有望在未来应用于非接触式心率检测领域。
这些新的应用方向为非接触式心率检测方法的发展提供了新的动力和可能性，也让人们对其应用前景充满期待。
尽管非接触式心率检测方法有着广阔的应用前景，但也面临一些挑战和难题。
首先，目前光学方法在强光、肤色差异等因素影响下，会存在一定的误差。
虽然已有相关研究在不同环境和人群中进行了验证，但仍需要进一步推进技术研究，提升心率检测的准确性和稳定性。
非接触式心跳监测感知方案
非接触式心跳监测感知方案非接触式心跳监测感知方案非接触式心跳监测感知方案是一种新颖的技术，可以通过红外线或摄像头等设备，在没有直接接触人体的情况下，准确地监测人的心跳。
这种方案不仅方便、安全，还具有广泛的应用前景。
传统的心跳监测方法需要用到传感器与人体直接接触，通常是通过粘贴在胸部或手指上的传感器来测量心跳。
然而，这种方法对于患有皮肤病的人或需要长时间监测心跳的情况并不适用。
此外，由于需要直接接触人体，存在一定的卫生隐患。
非接触式心跳监测感知方案解决了这些问题。
它可以使用红外线设备或摄像头来感知人体的微弱心跳信号，并通过算法分析来提取出心跳频率。
红外线设备通过测量人体反射出的红外光信号的变化来检测心跳，而摄像头则通过捕捉人体表面微小的皮肤颜色变化来实现心跳监测。
与传统方法相比，非接触式心跳监测方案具有许多优势。
首先，它不需要直接接触人体，因此更加方便和卫生。
其次，这种方案不会对人体造成任何伤害，适用于各种人群，尤其是婴儿、长者和患有皮肤病的人。
此外，非接触式心跳监测方案还可以实时监测心跳，并通过无线传输技术将数据传送到云端进行分析，为医生和护士提供及时准确的心跳数据。
非接触式心跳监测感知方案的应用前景广阔。
在医疗领域，它可以用于无创心率监测、术后心跳监测等。
在健康管理领域，它可以用于身体健康检测、运动监测等。
此外，非接触式心跳监测感知方案还可以应用于情感识别、婴儿监护等领域。
然而，非接触式心跳监测感知方案也面临着一些挑战。
首先，设备的准确性和稳定性需要进一步提高，以确保监测结果的可靠性。
其次，隐私和安全问题也需要引起足够的重视，确保用户的个人信息不被滥用或泄露。
总的来说，非接触式心跳监测感知方案是一项具有潜力和前景的技术。
随着技术的不断发展和改进，相信这种方案将在医疗和健康管理领域发挥越来越重要的作用，为人们的健康和生活质量带来更多的便利和好处。
非接触式心率监测的算法与系统设计
非接触式心率监测的算法与系统设计随着人们对健康的关注和对科技的追求，心率监测技术得到了广泛的追捧。
尤其是在运动场合，人们往往需要更及时、更准确的心率监测。
而现在有一种非接触式心率监测技术，能够实现不接触身体即可获取心率数据。
那么，非接触式心率监测的算法与系统设计是怎样的呢？一、算法设计非接触式心率监测的算法设计一般分为两个步骤：人脸或人体检测，以及心率检测。
人脸或人体检测是指在图像中自动检测到人脸或人体的区域。
这一步骤的目的是为了使算法只分析有效区域，从而提高效率和精度。
心率检测是指通过分析这个有效区域中的图像序列来推断心率。
如何推断心率呢？这里有一个常用的方法，称为光学传感检测方法。
它是基于心率的心跳产生血液浓度变化的原理，通过图像序列中的变化来推断心率。
二、系统设计非接触式心率监测系统设计需要考虑的主要因素有：摄像头的选择、图像处理器的选择、算法优化、信号过滤、界面设计等。
摄像头的选择很关键，因为摄像头的品质和性能将直接影响到图像序列的清晰度和准确度。
一般来说，应该选择高清晰度的摄像头，而且最好支持低光条件下的拍摄，以保证在各种光线条件下都能够获得清晰的图像序列。
图像处理器是为了从摄像头中获取图像序列，并进行人脸或人体检测和心率检测。
需要选择一个高性能的图像处理器，确保能够处理高清晰度的图像序列，并能够满足实时性的要求。
算法优化是为了提高检测精度和响应速度。
这一步需要选择高效的算法，并对算法进行不断地优化，以适应不同场景下的应用需求。
同时，还需进行各种测试和验证，确保算法的效果和性能符合要求。
信号过滤是为了去除图像序列中的干扰和噪声，从而提高心率检测的准确度和稳定性。
需要选择合适的滤波算法和参数，对图像序列进行去噪和平滑处理。
界面设计是为了使得使用者能够方便地操作和获取心率数据。
需要采用人性化的界面设计，一个好的用户体验将让使用者更愿意使用这个系统。
总的来说，非接触式心率监测的算法与系统设计是一项复杂的技术，需要综合考虑多个因素，并进行不断地优化和改进，以提高精度和实用性。
测量心跳实验报告
测量心跳实验报告测量心跳实验报告引言：心跳是人体生命活动中至关重要的指标之一。
通过测量心跳，我们可以了解到人体的健康状况以及心血管系统的功能情况。
本次实验旨在通过不同方法测量心跳，比较其准确性和可行性，为日后的健康监测提供参考。
实验一：手动测量心跳首先，我们使用传统的方法，即手动测量心跳。
实验者将两根手指放在自己的脉搏点上，通常是手腕处的动脉。
然后，实验者计时30秒，并记录下脉搏的次数。
最后，将计数结果乘以2，即可得到每分钟的心跳数。
实验二：使用心率监测器接下来，我们使用一款便携式心率监测器来测量心跳。
这种设备通常是佩戴在手腕上的，通过红外线等技术来检测心跳。
使用方法非常简单，只需将设备佩戴在手腕上，并按照说明书上的指示进行操作即可。
心率监测器会实时显示心跳数值。
实验三：使用智能手环最后，我们使用一款智能手环来测量心跳。
智能手环是一种集成了多种功能的可穿戴设备，其中包括心率监测功能。
使用智能手环测量心跳的方法与心率监测器类似，只需佩戴在手腕上，并通过手环上的显示屏或连接的手机应用查看心跳数据。
结果分析：通过对不同测量方法的比较，我们可以得出以下结论：手动测量心跳是一种简单且常见的方法，但准确性相对较低。
由于人为因素的干扰，可能会导致计数不准确。
此外，手动测量需要较长的时间，不适用于需要频繁测量的情况。
心率监测器是一种准确性较高的测量方法。
由于其采用了先进的传感技术，可以实时监测心跳，并提供可靠的数据。
然而，心率监测器的成本较高，不适合大规模使用。
智能手环是一种综合功能较强的设备，心跳测量只是其中的一项功能。
它的准确性与心率监测器相当，并且具有更多的功能，如计步、睡眠监测等。
智能手环的价格相对较低，适合日常佩戴和使用。
结论：通过本次实验，我们发现不同的心跳测量方法各有优劣。
手动测量简单易行，但准确性较低；心率监测器准确性高，但成本较高；智能手环综合功能强大，适合日常使用。
因此，在选择心跳测量方法时，应根据实际需求和预算做出合理的选择。
医疗机器人中的非接触式心率监测技术研究
医疗机器人中的非接触式心率监测技术研究随着医疗技术的不断革新，医疗机器人越来越被应用于医院和诊所的日常诊疗工作中。
医疗机器人的出现不仅为医学诊断带来了更高的精度和效率，同时也方便了医护人员和患者的工作和生活。
其中，非接触式心率监测技术成为了医疗机器人应用领域之一，日渐受到重视。
什么是非接触式心率监测技术？非接触式心率监测技术指的是能够通过接受信号来检测人体的心率变化的一种技术。
这种技术可以不接触人体表面，通过无线电波或者光线，让监测器能够捕捉到心率的变化。
相较于传统的心率监测方式，非接触式心率监测无需使用传感器贴在人体表面，避免了直接接触带来的不适和痛感，同时也降低了患者被检测设备污染的风险。
现有的非接触式心率监测技术目前非接触式心率监测技术主要有两种：一种是基于光学原理的技术，另一种是基于无线电波原理的技术。
基于光学原理的心率监测技术主要利用了光学测量原理来检测人体的心率，其中最常见的就是利用红外线或者激光多普勒血流仪来进行监测。
通过发射红外线或者激光束，将这些光线反射回来，测量反射光线的时间和频率来得到人体的心率信息。
基于无线电波原理的心率监测技术则是通过无线电波的反射来检测人体的心率变化。
这些技术通常需要使用雷达、微波或者毫米波等频段的无线电波来进行心率的监测。
两种技术各有优劣，但是相较于传统的心率监测技术，非接触式心率监测技术不仅更加舒适和方便，同时也大大提高了心率监测的精度。
非接触式心率监测技术在医疗机器人中的应用随着医疗机器人的不断普及，非接触式心率监测技术也被广泛应用于医疗机器人中。
在手术机器人中，医护人员可以通过红外线等光学测量仪器来监测患者的心率，提高手术过程的稳定性和安全性。
在智能机器人眼镜等医疗设备中，也可以使用雷达等无线电波设备来监测患者的心率变化。
除此之外，非接触式心率监测技术还可以应用于病房护理中。
在普通病房中，可以通过安装红外线心率检测设备来监测患者的心率变化，及时发现可能出现的心脏问题，降低医疗事故的发生率。
非接触式心率监测方法研究
非接触式心率监测方法研究心率是人体最基本的生理指标之一，被广泛地应用于生理医学、运动训练等领域。
目前的心率监测主要是利用传感器与肌肉接触来测量，然而这种非接触的方式不仅容易受到外界物理环境的干扰，且造成的不适会影响心率的真实数据。
因此，非接触式心率监测技术的研究备受关注。
1.背景和发展随着传感技术和计算机技术的飞速发展，非接触式心率监测技术得到了快速发展。
目前，最常见的非接触式心率监测技术是利用相机、红外线、雷达等传感器对人体皮肤进行拍摄或感应，通过分析拍摄或感应到的心跳搏动以计算心率。
其中，基于相机技术的心率监测最为典型。
它可以通过监测人体脸部皮肤的血量变化来细致地获得心跳信号，并被广泛用于智能手环、智能手机等佩戴式智能设备中。
除基于相机技术的研究外，近年来，基于光学传感器、超声波传感器、毫米波雷达、电容式传感器等技术的心率监测研究也取得了较大的进展。
2.方法和原理非接触式心率监测技术的方法和原理与传统心率监测相比具有独特的优势。
传输传统的监测方法需要直接接触肌肉获取数据，但非接触式心率监测技术不需要与肌肉接触，只需放置于身体固定位置，通过传感器对身体皮肤进行监测，从而可以快速、准确获取用户心跳信号。
这些传感器的工作原理也不尽相同。
基于相机技术的心率监测通过微表情捕捉技术，通过监测表情变化分析脸部血管表面的血量变化进而得到心跳信号；基于毫米波雷达的心率监测则是通过短时傅里叶变换方法，获取心跳信号；基于光学传感器的心率监测则是通过感应光强变化而测得心率。
此外，还有基于体表温度变化、皮肤电阻、声音等多种技术的心率监测方法，其中一些方法已经商业化并广泛应用。
3.研究现状目前，非接触式心率监测技术已经在许多领域得到应用。
例如，在健身房、健身课程等体育领域得到广泛应用，以确定运动员的运动强度；在生物医药领域，非接触式心率监测技术则被应用于心血管疾病的诊断和治疗；在安防领域非接触式心率监测技术也可以被应用于反恐、逃脱时的救援和辅助决策等方面。
基于人脸视频的非接触式心率测量方法
ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｉ ｃ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｎｏ ｎ－ ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｄ ｕ ａ ｌ － ｂ ｌ ｉ ｎ ｄ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ ｒ ｎ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ． Ｃｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｏ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ，
刘
袜 ，欧 阳 健 飞 ．基 于 人 脸 视频 的非 接 触 式 心 率 测量 方 法 ［ Ｊ ］ ．纳 米 技 术 与 精 密 工 程 ， ２ ０ １ ６， １ ４ （ １ ） ： ７ ６ — ７ ９ ．
Ｌ ｉ ｕ Ｙｉ ．Ｏ ｕ ｙ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｆ ｅ ｉ ．Ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｈ ｅ ｄ ｌ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ａ ｃ ｉ ａ ｌ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ［ Ｊ ］ ．Ｎ ａ ｎ ｏ ｔ ｅ ｅ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， ２ ０ １ ６，１ ４ （ １ ）
７ ６ － ７ ９（ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ） ．
基 于 人 脸 视 频 的 非 接 触 式 心 率 测 量 方 法
刘 神 ，欧 阳健 飞
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。