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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利一種基于神經網絡模型的遠程心率監測算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：CN114332992B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202111538673.9，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于神經網絡模型的遠程心率監測算法是由康家琪;楊夙設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡模型的遠程心率監測算法在說明書摘要公布了：本發明屬于計算機視覺技術領域，具體是一種基于多流神經網絡模型的遠程心率監測算法。本發明采用雙流Transformer神經網絡，能夠同時對面部信息和背景信息進行處理，并利用背景信息來指導面部信息中心率相關信號和噪聲信號的分離，能夠顯著提高遠程心率監測的穩定性；其中，多流神經網絡由兩路以上特征提取網絡串接一個結果回歸網絡組成；特征提取網絡由兩個以上結構相同且互相獨立的網絡組成；結果回歸網絡由一個神經網絡構成，輸出即為預測的心率；本發明通過面部視頻分析計算出心率，同時考慮面部及背景信息，以背景信息來指導面部信息中非生理信號的抑制，從而顯著提高遠程心率監測算法的準確率。

本發明授權一種基于神經網絡模型的遠程心率監測算法在權利要求書中公布了：1.一種基于多流神經網絡模型的遠程心率監測方法，其特征在于，采用雙流Transformer神經網絡，同時對面部信息和背景信息進行處理，并利用背景信息來指導面部信息中心率相關信號和噪聲信號的分離，顯著提高遠程心率監測的準確性和穩定性；具體步驟如下： 1獲取含有人臉的視頻，并對視頻進行預處理： 1.1使用開源人臉81關鍵點檢測算法逐幀檢測視頻中的人臉關鍵點； 1.2根據人臉關鍵點的各種組合方式中的一種剪裁出視頻中每一幀的面部區域； 1.3根據步驟1.2得到的面部區域，在其周圍剪裁出寬度和高度為一定值的含有背景的區域； 1.4指定k種尺度的滑動窗口，分別以每種滑動窗口的設置對步驟1.2和步驟1.3提取得到的面部及含有背景的區域中的像素值進行滑動窗口平均，使得第i種尺度的滑動窗口數量為mi*ni，這里mi和ni定義為橫向和縱向劃分窗口的網格個數，RGB三個顏色通道分別進行滑動窗口平均，則該尺度的窗口數為3*mi*ni，其中相鄰滑動窗口之間需要有重疊部分； 1.5將所有滑動平均后維度為3*mi*ni的面部區域展開為列向量，并按照對應視頻幀的時間順序對列向量進行拼接得到3mini維時間序列作為面部區域特征Featf；對含背景區域執行相同的操作得到含背景區域的特征Featb； 2構建多流神經網絡，該網絡由兩路以上特征提取網絡串接一個結果回歸網絡組成；其中： 2.1特征提取網絡由兩個以上結構相同且互相獨立的網絡組成，且至少1路特征提取網絡是輸入為Featf的前景流網絡，同時至少1路特征提取網絡是輸入為Featb的背景流網絡，前景流網絡和背景流網絡均由若干編碼模塊堆疊而成，二者分別以步驟1.5中的面部區特征Featf和含背景區域的特征Featb作為輸入，將特征提取網絡的輸出作為結果回歸網絡的輸入； 2.2結果回歸網絡由一個神經網絡構成，該網絡以步驟2.1中前景流網絡和背景流網絡的輸出的組合作為輸入，輸出即為預測的心率。

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復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220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”。