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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种轻量级实时心率监测模型和心率监测方法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：CN120339728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510807876.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种轻量级实时心率监测模型和心率监测方法是由赵羿博;董字恒;姜楠;韩嘉懿;朱冰;段晓琴;宋东鉴设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级实时心率监测模型和心率监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与生物医学传感交叉技术领域，具体提供一种轻量级实时心率监测模型和心率监测方法，模型包括用于对输入视频进行标准化预处理的视频预处理模块、对视频图像进行时空特征与运动补偿分支并行处理的轻量级双分支网络模块、接收轻量级双分支网络模块输出的心率预测相关特征进行心率计算的心率计算模块，以及考虑多种损失级联优化的多任务损失函数模块，利用训练数据对该模型进行训练，完成训练后即可通过该模型实现轻量级实时心率监测，依据摄像头采集实时图像即可预测获取心率。本发明基于rPPG技术，通过深度学习模型实现了高精度的实时心率估计。

本发明授权一种轻量级实时心率监测模型和心率监测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级实时心率监测模型，其特征在于，包括： 视频预处理模块，其用于对输入视频进行预处理，将所述输入视频中的面部进行检测和对齐，并对输入视频进行时空分块，获得标准化后的视频块； 轻量级双分支网络模块，其包括输入均为所述视频块的时空特征分支和运动补偿分支，以及特征融合单元，其中，所述时空特征分支包括多层可分离3D卷积，每层可分离3D卷积均用于对输入数据的每个通道分别进行深度卷积，再通过空间卷积将深度卷积的结果在通道维度上进行组合，获取所述视频块中的时空特征；所述运动补偿分支用于动态捕捉面部的运动信息，获取运动偏移场对所述视频块中的特征进行运动补偿；所述特征融合单元用于将所述时空特征分支和所述运动补偿分支的输出进行特征融合，得到用于心率预测的相关特征； 心率计算模块，其依据所述轻量级双分支网络模块输出的心率预测相关特征进行心率计算，输出预测心率； 多任务损失函数模块，其包括心率损失、噪声抑制损失和正则化损失，并依据所述心率损失、噪声抑制损失和正则化损失对模型进行优化。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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”。