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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119184667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411257478.2，技术领域涉及：A61B5/08；该发明授权基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法及系统是由丁帅;项一凡;宋程;莫海淼;王浩;刘子豪;高龙设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及非接触式呼吸率检测领域。本发明利用热红外视频，结合深度学习技术从热红外光谱中准确和稳定地提取高质量呼吸信号。同时，通过设计基于注意力机制的自适应呼吸信号降噪网络对初始呼吸波信号进行自适应自动降噪处理，能够深入分析呼吸信号中的局部细节与全局特征，自动区分并有效抑制噪声，保留关键生理信息，显著提高呼吸信号的质量和呼吸率估计的精度。通过深度学习模型的训练，该方法能够适应不同人群和环境下的多样化呼吸特征，增强了在多种实际应用场景中的泛化能力，确保呼吸率检测的稳定性和高准确度。

本发明授权基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于面部热成像的非接触式呼吸率检测方法，其特征在于，基于鲁棒非接触式呼吸率检测框架，所述鲁棒非接触式呼吸率检测框架包括热红外视频信号处理网络和自适应呼吸信号降噪网络；该方法包括：获取被测试者的实时热红外视频；针对所述实时热红外视频的图像帧序列，基于所述热红外视频信号处理网络的全卷积单阶段目标检测神经网络进行面部ROI追踪，并基于追踪到的面部鼻子区域的平均像素值的变化，获取初始呼吸波信号；针对所述初始呼吸波信号，基于所述自适应呼吸信号降噪网络的一维卷积层和注意力机制层，捕捉信号关键特征，以获取降噪呼吸波信号；检测所述降噪呼吸波信号的波峰，计算所述被测试者的呼吸率；所述自适应呼吸信号降噪网络具体包括五个1DCNN、两个MaxPooling层、两个UPSAMPLE层以及一个Attention层；所述针对所述初始呼吸波信号，基于所述自适应呼吸信号降噪网络的一维卷积层和注意力机制层，捕捉信号关键特征，以获取降噪呼吸波信号；包括：在编码器处，将所述初始呼吸波信号输入第一个1DCNN进行卷积计算，获取第一局部特征，接着将所述第一局部特征输入第一个MaxPooling层进行最大池化操作，获取第一下采样特征；以及将所述第一下采样特征输入第二个1DCNN进行卷积计算，获取第二局部特征，接着将所述第二局部特征输入第二个MaxPooling层进行最大池化操作，获取第二下采样特征；将所述第二下采样特征输入注意力机制层，通过分配不同权重来聚焦于输入信号的关键信息；在解码器处，将所述注意力机制层的输出特征输入第三个1DCNN进行卷积计算，获取第三局部特征，接着将所述第三局部特征输入第一个UPSAMPLE层进行上采样操作，获取与输入信号维度相同的第一上采样特征；将所述第一上采样特征输入第四个1DCNN进行卷积计算，获取第四局部特征，接着将所述第四局部特征输入第二个UPSAMPLE层进行上采样操作，获取与输入信号维度相同的第二上采样特征；以及将所述第二上采样特征输入第五个1DCNN进行卷积计算，获取并输出第五局部特征，将所述第五局部特征作为降噪呼吸波信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。