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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量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：CN119541020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411605783.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法是由孙宁;何佩鲜;刘佶鑫设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法；所述方法包括以下步骤：步骤1、通过人脸关键点检测技术对视频每帧图像进行处理，实现裁剪和人脸对齐操作，然后将裁剪对齐后的视频序列分成训练集和测试集步骤2、构建视频颜色放大、时空自注意力特征提取和对比学习相结合的端到端可训练的心率检测神经网络模型；步骤3、将训练集输入步骤2中心率检测神经网络模型进行训练，并利用测试集进行验证；步骤4、利用训练后的心率检测神经网络模型对新视频进行远程心率测量；本发明提出的模型，解决了在远程心率测量中如何准确建模面部颜色细微变化的挑战，提高了测量的准确性和有效性。

本发明授权基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于颜色放大和时空自注意力的远程心率测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、通过人脸关键点检测技术对视频每帧图像进行处理，实现裁剪和人脸对齐操作，然后将裁剪对齐后的视频序列分成训练集和测试集； 步骤2、构建视频颜色放大、时空自注意力特征提取和对比学习相结合的端到端可训练的心率检测神经网络模型； 步骤3、将训练集输入步骤2中心率检测神经网络模型进行训练，并利用测试集进行验证，得到训练后的心率检测神经网络模型； 步骤4、利用训练后的心率检测神经网络模型对新视频进行远程心率测量； 所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2-1、预训练视频颜色放大模块：构建模拟微小颜色变化的数据集，并将此数据集用于预训练视频颜色放大模块； 步骤2-2、将步骤1中处理好的数据集输入到基于深度学习的颜色放大模块中，放大人脸面部细微的颜色变化得到颜色放大特征； 步骤2-3、对步骤2-2中得到的颜色放大特征输入到时空自注意力特征提取模块中，该模块在颜色放大特征之间建模局部和全局的时空关系，学习放大特征之间的长程依赖关系； 步骤2-4、对步骤2-2中得到的颜色放大特征还需输入到对比学习模块中，以进一步增强网络提取特征的能力； 步骤2-5、经过步骤2-4后的操作，将步骤2-3中经过时空自注意力特征提取模块输出的心率信号进行计算，得到视频序列的心率信号值； 步骤2中，所述颜色放大模块包括表示分离单元、带通滤波器和放大处理单元；其中，所述表示分离单元包括三层卷积层和五层残差网络，用以将每一帧图像的颜色表示和运动表示分离；所述带通滤波器对这些视频帧的颜色表示合成的颜色信号进行滤波，得到感兴趣频率范围内的颜色信号；所述放大处理单元采用卷积层、残差块和线性放大相结合对颜色信号进行放大处理，得到最终的颜色放大特征； 步骤2中，所述时空自注意力特征提取模块包括时空特征管道化、时空特征提取和后处理单元；其中，所述时空特征管道化包含三层神经网络层，每一层由三维卷积、批量归一化、激活层和三维最大池化组成，用以将对得到的颜色放大特征捕捉不同尺度的信息，增强特征表示；所述时空特征提取单元包含块分离层以及两层由多头自注意力机制组成的时空特征提取块，第一层时空特征提取块包括一个线性映射层和一个多头自注意力块，用以捕获放大特征之间局部和全局的时空关系，第二层时空特征提取块包含一个用以整合局部块信息的三维块合并层和一个多头自注意力块，用以进一步对时空特征进行精炼和提取；所述后处理单元包括一个反卷积、一个批量归一化、一个激活层、一个自适应平均池化以及一个三维卷积，用以生成最终输出的单通道特征图； 步骤2中，所述对比学习模块包括频率上采样单元、频率下采样单元和反采样单元；其中，所述频率上采样单元和频率下采样单元用于对颜色放大特征进行采样处理，将采样得到的信号输入时空自注意力特征提取模块中，得到提取后的上采样特征和下采样特征，将上采样特征和下采样特征相加得到正样本；所述反采样单元用于对下采样特征进行反采样处理得到负样本。

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