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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于NIR视频流的非接触式心率监测方法、装置及介质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：CN118446962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410373750.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于NIR视频流的非接触式心率监测方法、装置及介质是由赵鹏飞;孙其功;袁锋;傅一;陈建通设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NIR视频流的非接触式心率监测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于NIR视频流的非接触式心率监测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取近红外图像序列，并基于获取的近红外图像序列，提取人脸关键点；基于提取的人脸关键点，确定一个或多个位于人脸上的目标检测区域；基于近红外图像序列，裁剪得到各目标检测区域的图像序列并旋转校正；基于旋转校正后的所有目标检测区域的图像序列，融合得到一维rPPG信号；对得到的一维rPPG信号进行预处理得到目标rPPG信号；对目标rPPG信号，利用基于小波变换相关性频点选择并去除奇异值后得到心率。与现有技术相比，本发明具有速度快且准确率高等优点。

本发明授权基于NIR视频流的非接触式心率监测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于NIR视频流的非接触式心率监测方法，其特征在于，包括： 获取近红外图像序列，并基于获取的近红外图像序列，提取人脸关键点； 基于提取的人脸关键点，确定一个或多个位于人脸上的目标检测区域； 基于近红外图像序列，裁剪得到各目标检测区域的图像序列并旋转校正； 基于旋转校正后的所有目标检测区域的图像序列，融合得到一维rPPG信号； 对得到的一维rPPG信号进行预处理得到目标rPPG信号； 对目标rPPG信号，利用基于小波变换相关性频点选择并去除奇异值后得到心率； 所述目标检测区域共有四个，分别为额头区域、左脸颊区域、右脸颊区域和下颌区域； 所述额头区域的确定过程包括： 基于两个眉间上关键点确定人脸roll角的大小，以及两个眉间上关键点的距离： θ=arctan[y 38-y 37x 38-x 37] 其中：θ为人脸roll角，x 38为左眉间上关键点的横坐标，y 38为左眉间上关键点的纵坐标，x 37为右眉间上关键点的横坐标，y 37为右眉间上关键点的纵坐标，fhw为两个眉间上关键点的距离， 基于左眉间上关键点，集合两个眉间上关键点的距离得到额头第三角点坐标： x p1-3=x 38+fhw×sinθ y p1-3=y 38-fhw×cosθ 其中：x p1-3为额头第三角点的横坐标，y p1-3为额头第三角点的纵坐标， 基于右眉间上关键点，结合两个眉间上关键点的距离得到额头第四角点坐标： x p1-4=x 37+fhw×sinθ y p1-4=y 37-fhw×cosθ 其中：x p1-4为额头第四角点的横坐标，y p1-4为额头第四角点的纵坐标， 将由两个眉间上关键点、额头第三角点和额头第四角点作为四个顶点构成的区域作为额头区域； 所述右脸颊区域的确定过程包括： 根据右眉间下关键点和右眉角关键点确定右脸颊区域的宽度： 其中：cwk1为右脸颊区域的宽度，x 67为右眉间下关键点的横坐标，y 67为右眉间下关键点的纵坐标，x 33为右眉角关键点的横坐标，y 33为右眉角关键点的纵坐标， 根据鼻梁特征点和鼻尖关键点确定脸颊区域的高度： 其中：cwh1为脸颊区域的高度，x 46为鼻尖关键点的横坐标，y 46为鼻尖关键点的纵坐标，x 44为鼻梁特征点的横坐标，y 44为鼻梁特征点的纵坐标，鼻梁特征点为鼻梁轴线和两个眼袋底部连线的交点； 基于得到的右脸颊区域的宽度和脸颊区域的高度，结合人脸roll角确定右脸颊区域的四个角点； 将由右脸颊区域的四个角点作为四个顶点构成的区域作为右脸颊区域； 所述左脸颊区域的确定过程包括： 根据左眉间下关键点和左眉角关键点确定左脸颊区域的宽度： 其中：cwk2为左脸颊区域的宽度，x 68为左眉间下关键点的横坐标，y 68为左眉间下关键点的纵坐标，x 42为左眉角关键点的横坐标，y 42为左眉角关键点的纵坐标， 基于得到的左脸颊区域的宽度和脸颊区域的高度，结合人脸roll角确定左脸颊区域的四个角点； 将由左脸颊区域的四个角点作为四个顶点构成的区域作为左脸颊区域； 所述下颌区域的确定过程包括： 获取下巴左特征点和下巴右特征点的坐标，其中下巴左特征点和下巴右特征点为两个嘴角下沿线与脸庞轮廓的交点； 基于下巴左特征点和下巴右特征点的坐标，确定下颌区域的宽度； 基于下嘴唇中点的坐标，结合人脸roll角和下颌区域的宽度确定下颌第三角点和第四角点： 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为下颌第三角点的横坐标，y p4-3为下颌第三角点的纵坐标，cnw为下颌区域的宽度，x p4-4为下颌第四角点的横坐标，y p4-4为下颌第四角点的纵坐标，x 93为下嘴唇中点的横坐标，y 93为下嘴唇中点的纵坐标； 将由下巴左特征点、下巴右特征点、下颌第三角点和第四角点作为四个顶点构成的区域作为下颌区域； 所述基于旋转校正后的所有目标检测区域的图像序列，融合得到一维rPPG信号，包括： 获取旋转校正后的所有目标检测区域的图像序列； 对各目标检测区域内的所有像素点按照时序计算得到算术平均值，得到分别对应于各目标区域的rPPG分量信号； 将对应于各目标区域的rPPG分量信号去趋势化并标准化后，结合各目标区域的权重，加权平均得到一维rPPG信号； 所述对得到的一维rPPG信号进行预处理，包括： 对得到的一维rPPG信号，基于异常检测模块进行去噪； 对经过去噪的一维rPPG信号，进行带通滤波得到目标rPPG信号； 所述对目标rPPG信号，利用基于小波变换相关性频点选择并去除奇异值后得到心率，包括： 设定多个尺度因子，并根据每一个尺度因子结合母波函数生成对应于各尺度因子的子波，其中，每个尺度因子对应于一个频点； 对目标rPPG信号进行裁剪得到多个按照时序排列的多个单元信号，将多个单元信号按照时序进行拼接得到多个目标信号，其中，任意相邻的两个目标信号中，前一个目标信号是后一个目标信号中靠前的一部分； 分别将各目标信号与各子波进行卷积，并将同一目标信号的所有卷积结果中幅值最大的卷积值置为1，其他卷积值置为0； 将对应于同一子波的卷积值累加得到各子波的累加值后，将累加值最大的子波所对应的频点作为心率频点； 基于得到的心率频点，去除奇异值后得到心率。

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