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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于神经网络模型的远程心率监测算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：CN114332992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111538673.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于神经网络模型的远程心率监测算法是由康家琪;杨夙设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的远程心率监测算法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，具体是一种基于多流神经网络模型的远程心率监测算法。本发明采用双流Transformer神经网络，能够同时对面部信息和背景信息进行处理，并利用背景信息来指导面部信息中心率相关信号和噪声信号的分离，能够显著提高远程心率监测的稳定性；其中，多流神经网络由两路以上特征提取网络串接一个结果回归网络组成；特征提取网络由两个以上结构相同且互相独立的网络组成；结果回归网络由一个神经网络构成，输出即为预测的心率；本发明通过面部视频分析计算出心率，同时考虑面部及背景信息，以背景信息来指导面部信息中非生理信号的抑制，从而显著提高远程心率监测算法的准确率。

本发明授权一种基于神经网络模型的远程心率监测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于多流神经网络模型的远程心率监测方法，其特征在于，采用双流Transformer神经网络，同时对面部信息和背景信息进行处理，并利用背景信息来指导面部信息中心率相关信号和噪声信号的分离，显著提高远程心率监测的准确性和稳定性；具体步骤如下： 1获取含有人脸的视频，并对视频进行预处理： 1.1使用开源人脸81关键点检测算法逐帧检测视频中的人脸关键点； 1.2根据人脸关键点的各种组合方式中的一种剪裁出视频中每一帧的面部区域； 1.3根据步骤1.2得到的面部区域，在其周围剪裁出宽度和高度为一定值的含有背景的区域； 1.4指定k种尺度的滑动窗口，分别以每种滑动窗口的设置对步骤1.2和步骤1.3提取得到的面部及含有背景的区域中的像素值进行滑动窗口平均，使得第i种尺度的滑动窗口数量为mi*ni，这里mi和ni定义为横向和纵向划分窗口的网格个数，RGB三个颜色通道分别进行滑动窗口平均，则该尺度的窗口数为3*mi*ni，其中相邻滑动窗口之间需要有重叠部分； 1.5将所有滑动平均后维度为3*mi*ni的面部区域展开为列向量，并按照对应视频帧的时间顺序对列向量进行拼接得到3mini维时间序列作为面部区域特征Featf；对含背景区域执行相同的操作得到含背景区域的特征Featb； 2构建多流神经网络，该网络由两路以上特征提取网络串接一个结果回归网络组成；其中： 2.1特征提取网络由两个以上结构相同且互相独立的网络组成，且至少1路特征提取网络是输入为Featf的前景流网络，同时至少1路特征提取网络是输入为Featb的背景流网络，前景流网络和背景流网络均由若干编码模块堆叠而成，二者分别以步骤1.5中的面部区特征Featf和含背景区域的特征Featb作为输入，将特征提取网络的输出作为结果回归网络的输入； 2.2结果回归网络由一个神经网络构成，该网络以步骤2.1中前景流网络和背景流网络的输出的组合作为输入，输出即为预测的心率。

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