公开(公告)号：CN116189048A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310026714.9

申请日：2023-01-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙宁 ,  王宁彬 ,  易磊

IPC: G06V20/40 ,  A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络和自注意力机制的非接触心率检测方法和系统，该方法包括以下步骤：从远程生理测量的视频数据库中选取多个视频，通过使用人脸关键点检测，对每帧图像进行裁剪和人脸对齐操作，将裁剪过后的视频按相应的比例划分为训练集和测试集；构建结合自注意力机制的端到端可训练的深度神经网络模型；将前述步骤中划分好的训练集送入到深度神经网络中进行训练；以及在利用视频进行非接触心率测量的时，将经过前述步骤裁剪得到的视频序列送入网络模型中，以时序信号预测的方式得到该视频对应的血液容积脉搏波的信号值。本发明的方法和系统提高了非接触测量心率的准确性。