安静心率的测量方法及装置、存储介质

摘要

本发明提供了一种安静心率的测量方法及装置、存储介质，包括：根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，引导用户选择姿势并保持姿势稳定；获取姿势稳定状态下所述头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据；截取所述惯性传感器的原始数据中用户静止时间段内的原始数据，并进行重采样，获得重采样样本数据；将所述重采样样本数据从时域数据转换为频域数据；查找所述频域数据中的心跳体震信号的频率，分析后获得最终的心跳频率。本发明采用VR头戴显示器内置的惯性传感器进行体震信号检测，免去了连接外置设备的繁琐步骤，同时降低了使用成本。

说明书

技术领域

本发明涉及心率测量设备技术领域，具体地，涉及一种安静心率的测量方法及装置、存储介质。

背景技术

心率即每分钟心跳的次数，是衡量人体健康的一个重要参数，也是反应人们心理活动的重要生理指标。当人们感到焦虑、紧张或激动时，往往伴随着心率加快，而当人们感到放松、平静时则伴随着心率减缓。目前，VR已广泛应用于医疗和心理健康领域。因此，在通过VR呈现内容的同时，监测用户的即时心率有着非常重要的作用。

目前，心率测量主要有基于心电信号、光体积描记和体震信号三种方法。使用心电信号进行心率测量最为准确，但其传感器成本较高且需要紧贴皮肤佩戴，使用较为不便。基于光体积描记的心率测量方法是将光照进皮下组织，通过测量反射或投射光来计算血流量变化，进而识别脉搏并推算心率。光体积描记法同样需要紧贴皮肤的传感器。另一种非直接接触式的心率测量方法则是利用心跳时带来的规律性身体震动信号，通过信号处理算法分离出心跳周期，从而计算出心率。采用体震信号的心率测量方法，一般适用于静息状态下的心率测量。

现有VR设备往往需要连接额外的心率传感器用于采集用户的心率数据。用户使用前需要有线或无线连接头戴设备和心率传感器，操作步骤繁琐。而且，可能因为传感器佩戴位置不规范导致出现测量偏差。另外，额外的传感器也带来的额外的成本，增加用户开支。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种基于VR头戴显示器内置惯性传感器实现的安静心率的测量方法及装置、存储介质。

本发明的第一方面，提供一种安静心率的测量方法，包括：

根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，引导用户选择姿势并保持姿势稳定；

获取姿势稳定状态下所述头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据；

截取所述惯性传感器的原始数据中用户静止时间段内的原始数据，并进行重采样，获得重采样样本数据；

将所述重采样样本数据从时域数据转换为频域数据；

查找所述频域数据中的心跳体震信号的频率，分析后获得最终的心跳频率。

可选地，所述根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，包括：

根据所述头戴显示器的当前三维空间定位确定用户平视水平面；

在所述用户平视水平面的正前方生成三维注视引导点，显示在所述头戴显示器的屏幕上。

可选地，所述截取所述惯性传感器的原始数据中用户静止时间段内的原始数据，并进行重采样，获得重采样样本数据，包括：

根据所述惯性传感器的原始数据的变化幅度，判断是否属于用户静止时间段内的原始数据；

截取所述用户静止时间段内的原始数据，按照特定参数重新采样成相同频率的若干段设定时间段的样本，得到重采样样本数据。

可选地，所述特定参数，包括：重采样频率、采样交叠时长、样本时长和/或异常样本阈值。

可选地，所述将所述重采样样本数据从时域数据转换为频域数据，包括：

将所述重采样样本数据中不同通道的信号进行混合叠加；

对混合叠加后的信号，进行信号过滤以抑制干扰，得到过滤后的重采样样本数据；

对所述过滤后的重采样样本数据进行傅立叶变换，将时域数据转换为频域数据。

可选地，所述查找所述频域数据中心跳体震信号的频率，分析后获得最终的心跳频率，包括：

查找频域数据中心跳体震信号的频率；

采用抗谐波心率分析算法比较所述峰值信号的频率和其一阶谐波的相对强度，区分心跳体震信号和谐波信号，选择正确的心跳频率。

可选地，所述采用抗谐波心率分析算法比较所述峰值信号的频率和其一阶谐波的相对强度，区分心跳体震信号和谐波信号，选择正确的心跳频率，包括：

所述抗谐波心率分析算法将频域数据转换为功率谱密度，判断两个指定频率域的功率谱密度面积比值是否大于设定阈值；

当所述比值小于或等于所述设定阈值时，使用所述功率谱密度中的最大峰值作为心跳频率；

当比值大于设定阈值时，搜索所述功率谱密度中的最大峰值，若最大峰值在指定频率域内，则使用该最大峰值作为心跳频率；若最大峰值不在指定频率域内，搜索距离该最大峰值频率一半位置最近的局部峰值，使用该局部峰值作为心跳频率。

本发明第二方面，提供一种安静心率的测量装置，包括：

用户引导模块，该模块根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，引导用户选择姿势并保持姿势稳定；

数据获取模块，该模块获取姿势稳定状态下所述头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据；

重采样模块，该模块截取所述惯性传感器的原始数据中用户静止时间段内的原始数据，并进行重采样，获得重采样样本数据；

信号处理模块，该模块将所述重采样样本数据从时域数据转换为频域数据；

数据分析模块，该模块查找所述频域数据中的心跳体震信号的频率，分析后获得最终的心跳频率。

本发明第三方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由设备内的处理器执行时，使得所述设备能够执行所述的安静心率的测量方法。

由于采用了上述技术方案，本发明与现有技术相比，具有如下至少一项的有益效果：

本发明提供的安静心率的测量方法及装置、存储介质，基于VR头戴显示器内置惯性传感器实现，采用VR头戴显示器内置的惯性传感器进行体震信号检测，可以免去连接外置设备的繁琐步骤，同时降低使用成本。

本发明提供的安静心率的测量方法及装置、存储介质，通过综合使用多种滤波算法，过滤自主运动产生的噪音信号，并准确分离出心跳带来的节律性身体震动，提高了安静心率的信号处理准确度。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一实施例中安静心率的测量方法的工作流程图；

图2为本发明一实施例中安静心率测量装置的组成结构示意图；

图3为本发明一优选实施例中安静心率测量装置的工作状态示意图；

图4为基于本发明一优选实施例中的安静心率测量装置的安静心率的测量方法的工作流程图；

图中，1为头戴显示器的屏幕，2为头戴显示器的内置惯性传感器。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

图1为本发明一实施例提供的安静心率的测量方法的工作流程图。

如图1所示，该实施例提供的安静心率的测量方法，可以包括如下步骤：

S100，根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，指示用户选择合适的姿势并保持姿势稳定；

S200，在保持姿势稳定的情况下，获取头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据；

S300，截取内置惯性传感器的原始数据中用户静止时间段内的原始数据并进行重采样，获得重采样样本数据；

S400，将重采样样本数据从时域数据转换为频域数据；

S500，查找频域数据中心跳体震信号的频率，获得正确的心跳频率。

在一些实施例中，执行S100时,客户佩戴头戴显示器后，根据头戴显示器的当前三维空间定位确定用户平视水平面，并在用户平视水平面的正前方生成三维注视引导点，显示在头戴显示器的屏幕上。为了更好地引导用户，可以使用视觉和音频引导，指示用户选择合适的姿势，并保持姿势稳定。其中头戴式显示器中内置惯性传感器，视觉可以是通过头戴显示器的屏幕显示后播放一定的图片或视频，在播放图片或视频额同时，配合相应的语音提示进行引导，从而让用户处于适合采集头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据的状态下。

进一步的，在上述S100中，用户可以选择的姿势，包括：站立、坐下、斜躺、平躺等姿势中任一种。具体根据用户本身的实际情况来确定。比如，若用户的健康状态不是很好，无法正常站立或站立时间无法长久很难保持姿势稳定，那可以选择坐下，也可以选择斜躺或平躺；若用户的健康状态很好，可以选择站立，也可以选择其他的姿势，至少要能保持姿势稳定。

上述S200中，监听头戴显示器的内置惯性传感器的传感器数据，通过惯性传感器获取头戴式显示器在x、y和z三轴上的加速度和旋转角度共6道原始数据，并转发给重采样模块。惯性传感器可以选择现有的器件，比如一般包括加速度计和陀螺仪的惯性传感器，加速度计是敏感轴向加速度并转换成可用输出信号的传感器，可以用于测量x、y和z三轴上的加速度；陀螺仪能够敏感运动体相对于惯性空间的运动角速度的传感器，可以用于测量旋转角度。当然，在其他实施例中，可以优选MEMS惯性传感器，进一步的，可以选择MEMS六轴惯性传感器，该传感器由三个轴加速度传感器及三个轴的陀螺仪组成。

在一些实施例中，上述的S300，为了形成重采样样本数据，可以优选以下操作：首先对头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据进行判断，即根据原始数据的变化幅度来判断哪些属于用户静止时间段内的原始数据，然后截取用户静止时间段内的原始数据并进行重采样。其中重采样是按照特定参数重新采样成相同频率的若干段设定时间段的样本，得到重采样样本数据。具体的，特定参数可以是：重采样频率、采样交叠时长，该参数可以提高测量结果在不同头戴设备(头戴式显示器)品牌和型号、用户姿势下的一致性。在具体操作中，重采样频率和时间间隔可预设置，重采样频率可设置在200-220赫兹之间，当然并不仅限于该范围。两次采样间的交叠时长(即两次采样头尾的一段重复时间)在500-1500毫秒之间，当然并不仅限于该范围。特定参数还可包括重采样样本时长，该参数与连续测量时即时测量结果的连续性有关。在具体操作中，样本时长与原始数据长度和变化幅度均值有关，一般在5-10秒，当然并不仅限于该范围。特定参数还可以包括异常样本阈值，该参数同样与连续测量时即时测量结果的连续性有关。在具体操作中，使用与当前样本临近样本的变化幅度均值和标准差确定阈值，一般使用旋转角度原始信号经过希尔伯特变换后的值进行判定，异常样本阈值为临近样本均值加3个标准差。

下表中列出优选实施例中的特定参数。如下表所示，两次采样间的交叠时长与采样时长相关，采样时长越长，交叠时长越长。重采样频率与用户姿势相关，根据站立、坐下、斜躺的顺序依次递减。具体的，两次采样间的交叠时长：在样本时长在(0，8)时为500ms；在样本时长在[8,12]时为1000ms；在样本时长在[12，+∞]时为1500ms。采样频率根据不同的设备会略有不同，在同一设备中，站立、坐下和斜躺姿势之间会依次递减10HZ～20HZ。其中，交叠时长小于每个采样时间的10％。

上述的S400中，为了抑制干扰以保证安静心率的信号处理准确度，对于S300得到的样本进一步进行处理。在一些实施例中，可以将重采样样本数据中不同通道的信号进行混合叠加；再对混合叠加后的信号，进行信号过滤以抑制干扰，得到过滤后的重采样样本数据；最后对过滤后的重采样样本数据进行傅立叶变换，将时域数据转换为频域数据。其中，信号过滤可以使用多种滤波算法，比如，可以循环使用不同频域范围的带通滤波算法进行高频和低频信号过滤，从而抑制噪音和自主运动的干扰。在具体操作中，设置一个5-10HZ的带通滤波，经过信号过滤后的信号则主要为5-10HZ之间。在部分实施例中，使用多种滤波算法可以采用：循环使用单通道滤波、多通道混合叠加信号滤波、分离多通道信号后，再对单通道滤波的信号分离。这样，实施例可以过滤自主运动产生的噪音信号，准确分离出心跳带来的节律性身体震动，提高了安静心率的信号处理准确度。

在S400得到频域数据后，在一些实施例中，S500中为了得到最终准确的安静心率，进行如下的分析：查找频域数据中最大值对应的频率为即时心率。较好地，可以选择使用抗谐波心率分析算法查找频域数据中心跳体震信号的频率。

在该实施例中，作为一优选，使用抗谐波心率分析算法查找频域数据中心跳体震信号的频率，可以包括如下步骤：

先将频域数据转换为功率谱密度，判断两个指定频率域的功率谱密度面积比值是否大于设定值。当比值未大于设定值时，使用功率谱密度中的最大峰值作为心跳频率。当比值大于设定值时，搜索功率谱密度中的最大峰值，若最大峰值在指定频率域内，使用最大峰值作为心跳频率。若最大峰值不在指定频率域内，搜索距离该最大峰值频率一半位置最近的局部峰值，使用该局部峰值作为心跳频率。

本发明上述实施例，基于VR头戴显示器内置惯性传感器实现安静心率的测量，可以免去连接外置设备的繁琐步骤，降低使用成本。进一步通过对信号干扰的抑制，可以提高安静心率的信号处理准确度。

图2为本发明一实施例提供的安静心率测量装置的组成结构示意图。

如图2所示，该实施例中提供的安静心率测量装置，可以包括设置于头戴式显示器上的用户引导模块、重采样模块、信号处理模块以及数据分析模块。其中：

用户引导模块，用于根据头戴式显示器的三维空间定位生成三维注视引导点，指示用户选择合适的姿势并保持姿势稳定；

数据获取模块，用于获取稳定状态下头戴式显示器的内置惯性传感器的原始数据，并发送给重采样模块；

重采样模块，用于根据原始数据的变化幅度，截取用户静止时间段内的原始数据并进行重采样，获得重采样样本数据；

信号处理模块，用于将重采样样本数据从时域数据转换为频域数据；

数据分析模块，用于查找频域数据中心跳体震信号的频率，获得正确的心跳频率。

在该实施例中，作为一优选，该用户引导模块，根据头戴显示器的当前三维空间定位确定用户平视水平面，并在用户平视水平面的正前方生成三维注视引导点，显示在头戴显示器的屏幕上，并使用视觉和音频引导，指示用户选择合适的姿势，并保持姿势稳定。

在该实施例中，作为一优选，信号处理模块将重采样样本数据中不同通道的信号进行混合叠加，并循环使用不同参数的带通滤波算法进行高频和低频信号过滤，用于抑制噪音和自主运动的干扰；然后将经过滤波的重采样样本数据进行傅立叶变换，将时域数据转换为频域数据。

在该实施例中，作为一优选，该数据分析模块，使用抗谐波心率分析算法查找频域数据中心跳体震信号的频率，使用功率谱密度比较心跳体震信号和一阶谐波的相对强度，区分心跳体震信号和谐波信号，选择正确的心跳频率。

需要说明的是，本发明提供的方法中的步骤，可以利用系统中对应的模块、装置、单元等予以实现，本领域技术人员可以参照系统的技术方案实现方法的步骤流程，即，系统中的实施例可理解为实现方法的优选例，在此不予赘述。

下面结合本发明上述实施例提供的安静心率测量装置，对本发明上述实施例提供的安静心率的测量方法的具体实施步骤进一步详细描述如下。

图3为本发明上述实施例提供的安静心率测量装置的工作状态示意图。图4为基于本发明上述实施例提供的安静心率测量装置的安静心率的测量方法的工作流程图。

参照图3和图4所示，采用上述安静心率测量装置进行安静心率的测量方法，具体操作包括如下步骤：

步骤1，用户引导模块根据当前头戴显示器(HMD)的三维空间定位确定用户平视的水平面，并在用户视线正前方生成三维注视引导点，显示在头戴显示器(HMD)的屏幕1上。使用视觉和音频引导，指示用户选择站立、坐下、斜躺、平躺等姿势，并保持姿势稳定。

步骤2，数据获取模块监听HMD内置的惯性传感器2传递给处理器的数据包，获取HMD在x、y、z三轴上的加速度ACC和旋转角度GYR共6道原始数据，并转发给重采样模块。

步骤3，重采样模块根据传感器数据的变化幅度判断用户当前状态是否静止。重采样模块自动截取用户静止时间段内的原始数据，并按特定参数重新采样成相同频率的若干段5-10秒的样本。

步骤4，在信号处理模块内，对重采样的样本数据中不同通道的信号进行混合叠加，并循环使用不同参数的带通滤波算法进行高频和低频信号过滤，从而抑制噪音和自主运动的干扰。最后将经过滤波的ACC和GYR信号进行傅立叶变换，将时域数据转为频域数据。

步骤5，在数据分析模块内，使用抗谐波心率分析算法查找频域数据中心跳体震信号的频率。经过步骤4处理后的频域数据中最大值对应的频率就是即时心率，但由于谐波的存在可能在附近出现伪高峰。因此，抗谐波心率分析算法通过功率谱密度比较心跳体震信号和一阶谐波的相对强度，区分心跳体震信号和谐波信号，选择正确的心跳频率。

本发明上述实施例，采用VR头戴显示器内置的惯性传感器进行体震信号检测，可以免去连接外置设备的繁琐步骤，同时降低使用成本。通过综合使用多种滤波算法，过滤自主运动产生的噪音信号，并准确分离出心跳带来的节律性身体震动，提高了安静心率的信号处理准确度。

基于上述相同的技术构思，在另一实施例中，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项实施例中的安静心率的测量方法。

基于上述相同的技术构思，在另一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由设备内的处理器执行时，使得设备能够执行上述任一项实施例中的安静心率的测量方法。

可选地，存储器，用于存储程序；存储器，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)，如静态随机存取存储器(英文：static random-access memory，缩写：SRAM)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory，缩写：DDR SDRAM)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)。存储器用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器调用。

上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器调用。

处理器，用于执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。

处理器和存储器可以是独立结构，也可以是集成在一起的集成结构。当处理器和存储器是独立结构时，存储器、处理器可以通过总线耦合连接。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。