Details

The paper is devoted to the development and testing of a remote biomonitoring system based on the phenomenon of plethysmography. This phenomenon allows not only to measure a person’s pulse rate non-invasively, but also to assess physiological state of the person. At the first stage of the system operation, it is necessary to detect regions of interest. This operation can be effectively implemented using neural networks. The task of face recognition was performed by the YOLOv7-tiny architecture, due to its speed and the ability to run on embedded systems. For the detected face, a rectangle was created, whose coordinates indicated the boundaries of the face. Next, the average brightness of the selected areas is calculated and stored in the dataset. By performing fast Fourier transform (FFT) for a given set, it is possible to obtain a signal spectrum. Using methods of digital signal processing, it is possible to filter the signal and select the part of the spectrum of interest in the region of 0.7-3 Hz. The maximum amplitude of the harmonic will correspond to the current pulse.

Статья посвящена разработке и тестированию системы дистанционного биомониторинга на основе явления плетизмографии. Данное явление позволяет не только неинвазивно измерить пульс человека, но и оценить его физиологическое состояние. На первом этапе работы системы необходимо детектировать области интереса. Данная операция может быть эффективно реализована с использованием нейронных сетей. Задачу распознавания лица выполняла архитектура YOLOv7-tiny, за счет быстродействия и возможности запуска на встраиваемых системах. Для детектированного лица создавался прямоугольник, координаты которого обозначали границы лица. Далее осуществляется вычисление средней яркости выбранных областей и сохранение в наборе данных. Выполняя Быстрое преобразование Фурье для заданного набора, можно получить спектр сигнала. Используя методы цифровой обработки сигнала можно отфильтровать сигнал и выделить интересующий нас участок спектра в районе 0.7-3 Гц. Максимальная амплитуда гармоники и будет соответствовать текущему пульсу.

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2020-. Т. 17, № 3: Тематический сборник "Решение прикладных задач методами искусственного интеллекта", 2024. — 1 файл (12,6 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j24-421.pdf>.