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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種輕量級實時心率監測模型和心率監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120339728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510807876.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種輕量級實時心率監測模型和心率監測方法是由趙羿博;董字恒;姜楠;韓嘉懿;朱冰;段曉琴;宋東鑒設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輕量級實時心率監測模型和心率監測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機視覺與生物醫學傳感交叉技術領域，具體提供一種輕量級實時心率監測模型和心率監測方法，模型包括用于對輸入視頻進行標準化預處理的視頻預處理模塊、對視頻圖像進行時空特征與運動補償分支并行處理的輕量級雙分支網絡模塊、接收輕量級雙分支網絡模塊輸出的心率預測相關特征進行心率計算的心率計算模塊，以及考慮多種損失級聯優化的多任務損失函數模塊，利用訓練數據對該模型進行訓練，完成訓練后即可通過該模型實現輕量級實時心率監測，依據攝像頭采集實時圖像即可預測獲取心率。本發明基于rPPG技術，通過深度學習模型實現了高精度的實時心率估計。

本發明授權一種輕量級實時心率監測模型和心率監測方法在權利要求書中公布了：1.一種輕量級實時心率監測模型，其特征在于，包括： 視頻預處理模塊，其用于對輸入視頻進行預處理，將所述輸入視頻中的面部進行檢測和對齊，并對輸入視頻進行時空分塊，獲得標準化后的視頻塊； 輕量級雙分支網絡模塊，其包括輸入均為所述視頻塊的時空特征分支和運動補償分支，以及特征融合單元，其中，所述時空特征分支包括多層可分離3D卷積，每層可分離3D卷積均用于對輸入數據的每個通道分別進行深度卷積，再通過空間卷積將深度卷積的結果在通道維度上進行組合，獲取所述視頻塊中的時空特征；所述運動補償分支用于動態捕捉面部的運動信息，獲取運動偏移場對所述視頻塊中的特征進行運動補償；所述特征融合單元用于將所述時空特征分支和所述運動補償分支的輸出進行特征融合，得到用于心率預測的相關特征； 心率計算模塊，其依據所述輕量級雙分支網絡模塊輸出的心率預測相關特征進行心率計算，輸出預測心率； 多任務損失函數模塊，其包括心率損失、噪聲抑制損失和正則化損失，并依據所述心率損失、噪聲抑制損失和正則化損失對模型進行優化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。