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龍圖騰網獲悉上海人工智能創新中心申請的專利基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法、裝置及介質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：CN118446962B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202410373750.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法、裝置及介質是由趙鵬飛;孫其功;袁鋒;傅一;陳建通設計研發完成，并于2024-03-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法、裝置及存儲介質，其中方法包括：獲取近紅外圖像序列，并基于獲取的近紅外圖像序列，提取人臉關鍵點；基于提取的人臉關鍵點，確定一個或多個位于人臉上的目標檢測區域；基于近紅外圖像序列，裁剪得到各目標檢測區域的圖像序列并旋轉校正；基于旋轉校正后的所有目標檢測區域的圖像序列，融合得到一維rPPG信號；對得到的一維rPPG信號進行預處理得到目標rPPG信號；對目標rPPG信號，利用基于小波變換相關性頻點選擇并去除奇異值后得到心率。與現有技術相比，本發明具有速度快且準確率高等優點。

本發明授權基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于NIR視頻流的非接觸式心率監測方法，其特征在于，包括： 獲取近紅外圖像序列，并基于獲取的近紅外圖像序列，提取人臉關鍵點； 基于提取的人臉關鍵點，確定一個或多個位于人臉上的目標檢測區域； 基于近紅外圖像序列，裁剪得到各目標檢測區域的圖像序列并旋轉校正； 基于旋轉校正后的所有目標檢測區域的圖像序列，融合得到一維rPPG信號； 對得到的一維rPPG信號進行預處理得到目標rPPG信號； 對目標rPPG信號，利用基于小波變換相關性頻點選擇并去除奇異值后得到心率； 所述目標檢測區域共有四個，分別為額頭區域、左臉頰區域、右臉頰區域和下頜區域； 所述額頭區域的確定過程包括： 基于兩個眉間上關鍵點確定人臉roll角的大小，以及兩個眉間上關鍵點的距離： θ=arctan[y 38-y 37x 38-x 37] 其中：θ為人臉roll角，x 38為左眉間上關鍵點的橫坐標，y 38為左眉間上關鍵點的縱坐標，x 37為右眉間上關鍵點的橫坐標，y 37為右眉間上關鍵點的縱坐標，fhw為兩個眉間上關鍵點的距離， 基于左眉間上關鍵點，集合兩個眉間上關鍵點的距離得到額頭第三角點坐標： x p1-3=x 38+fhw×sinθ y p1-3=y 38-fhw×cosθ 其中：x p1-3為額頭第三角點的橫坐標，y p1-3為額頭第三角點的縱坐標， 基于右眉間上關鍵點，結合兩個眉間上關鍵點的距離得到額頭第四角點坐標： x p1-4=x 37+fhw×sinθ y p1-4=y 37-fhw×cosθ 其中：x p1-4為額頭第四角點的橫坐標，y p1-4為額頭第四角點的縱坐標， 將由兩個眉間上關鍵點、額頭第三角點和額頭第四角點作為四個頂點構成的區域作為額頭區域； 所述右臉頰區域的確定過程包括： 根據右眉間下關鍵點和右眉角關鍵點確定右臉頰區域的寬度： 其中：cwk1為右臉頰區域的寬度，x 67為右眉間下關鍵點的橫坐標，y 67為右眉間下關鍵點的縱坐標，x 33為右眉角關鍵點的橫坐標，y 33為右眉角關鍵點的縱坐標， 根據鼻梁特征點和鼻尖關鍵點確定臉頰區域的高度： 其中：cwh1為臉頰區域的高度，x 46為鼻尖關鍵點的橫坐標，y 46為鼻尖關鍵點的縱坐標，x 44為鼻梁特征點的橫坐標，y 44為鼻梁特征點的縱坐標，鼻梁特征點為鼻梁軸線和兩個眼袋底部連線的交點； 基于得到的右臉頰區域的寬度和臉頰區域的高度，結合人臉roll角確定右臉頰區域的四個角點； 將由右臉頰區域的四個角點作為四個頂點構成的區域作為右臉頰區域； 所述左臉頰區域的確定過程包括： 根據左眉間下關鍵點和左眉角關鍵點確定左臉頰區域的寬度： 其中：cwk2為左臉頰區域的寬度，x 68為左眉間下關鍵點的橫坐標，y 68為左眉間下關鍵點的縱坐標，x 42為左眉角關鍵點的橫坐標，y 42為左眉角關鍵點的縱坐標， 基于得到的左臉頰區域的寬度和臉頰區域的高度，結合人臉roll角確定左臉頰區域的四個角點； 將由左臉頰區域的四個角點作為四個頂點構成的區域作為左臉頰區域； 所述下頜區域的確定過程包括： 獲取下巴左特征點和下巴右特征點的坐標，其中下巴左特征點和下巴右特征點為兩個嘴角下沿線與臉龐輪廓的交點； 基于下巴左特征點和下巴右特征點的坐標，確定下頜區域的寬度； 基于下嘴唇中點的坐標，結合人臉roll角和下頜區域的寬度確定下頜第三角點和第四角點： x p4-3=x 93-cnw2×cosθ y p4-3=y 93-cnw2×sinθ x p4-4=x 93+cnw2×cosθ y p4-4=y 93+cnw2×sinθ 其中：x p4-3為下頜第三角點的橫坐標，y p4-3為下頜第三角點的縱坐標，cnw為下頜區域的寬度，x p4-4為下頜第四角點的橫坐標，y p4-4為下頜第四角點的縱坐標，x 93為下嘴唇中點的橫坐標，y 93為下嘴唇中點的縱坐標； 將由下巴左特征點、下巴右特征點、下頜第三角點和第四角點作為四個頂點構成的區域作為下頜區域； 所述基于旋轉校正后的所有目標檢測區域的圖像序列，融合得到一維rPPG信號，包括： 獲取旋轉校正后的所有目標檢測區域的圖像序列； 對各目標檢測區域內的所有像素點按照時序計算得到算術平均值，得到分別對應于各目標區域的rPPG分量信號； 將對應于各目標區域的rPPG分量信號去趨勢化并標準化后，結合各目標區域的權重，加權平均得到一維rPPG信號； 所述對得到的一維rPPG信號進行預處理，包括： 對得到的一維rPPG信號，基于異常檢測模塊進行去噪； 對經過去噪的一維rPPG信號，進行帶通濾波得到目標rPPG信號； 所述對目標rPPG信號，利用基于小波變換相關性頻點選擇并去除奇異值后得到心率，包括： 設定多個尺度因子，并根據每一個尺度因子結合母波函數生成對應于各尺度因子的子波，其中，每個尺度因子對應于一個頻點； 對目標rPPG信號進行裁剪得到多個按照時序排列的多個單元信號，將多個單元信號按照時序進行拼接得到多個目標信號，其中，任意相鄰的兩個目標信號中，前一個目標信號是后一個目標信號中靠前的一部分； 分別將各目標信號與各子波進行卷積，并將同一目標信號的所有卷積結果中幅值最大的卷積值置為1，其他卷積值置為0； 將對應于同一子波的卷積值累加得到各子波的累加值后，將累加值最大的子波所對應的頻點作為心率頻點； 基于得到的心率頻點，去除奇異值后得到心率。

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