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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储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：CN116152893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310112566.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质是由成娟;武梦影;宋仁成;刘羽;李畅;陈勋设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质，该方法首先从选定的视频人脸感兴趣区域中提取像素均值时间序列，包括：感兴趣区域的选取和定位、追踪感兴趣区域并进行像素均值时间序列的提取；其次非刚性运动或者刚性运行的去除，包括：信号预处理、时延实现单通道向多通道的转换、底层共享源的提取、运动噪声信号和脉冲信号的选择；最后，心率估算，对脉冲信号进行傅里叶变换再做相应的运算得到心率值。本发明从视频图像中提取心率相关信号，使用去噪算法完成运动噪声的去除，完成在运动状态下检测心率，为非接触式心率检测研究提供新的方向，进而推动非接触式检测技术在生活场景中的应用。

本发明授权运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运动鲁棒的非接触式心率检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、从受试者的I帧视频图像中提取面部感兴趣区域的像素均值时间序列，所述像素均值时间序列中包含与心率相关的信息以及与运动相关的信息； 步骤1.1、感兴趣区域的定位和追踪； 利用面部特征点检测和追踪方法对I帧视频图像进行面部特征点的检测和追踪，从而定位出每帧视频图像中M个感兴趣区域的外接矩形，令所述外接矩形的宽和高分别记为wm，hm；M≥2； 步骤1.2、感兴趣区域像素均值时间序列的提取； 逐帧计算第m个感兴趣区域的像素均值时间序列，获得I帧视频图像的RGB通道时间序列，包括：I帧视频图像中红色通道的时间序列I帧视频图像中绿色通道的时间序列以及I帧视频图像中蓝色通道的时间序列其中，表示第m个感兴趣区域中第i帧的红色通道像素均值；表示第m个感兴趣区域中第i帧的绿色通道像素均值；表示第m个感兴趣区域中第i帧的蓝色通道像素均值； 步骤二、不同运动场景下运动噪声的去除； 步骤2.1、基于皮肤反射模型，利用式1将RGB通道时间序列预处理为第m个感兴趣区域的单通道色差信号C[m],1≤m≤M： 式1中，和分别是第m个感兴趣区域中归一化带通滤波后第i帧的红色通道像素均值、绿色通道像素均值、蓝色通道像素均值；表示利用红色通道时间序列和绿色通道时间序列的投影定义的色度信号，表示利用红色、绿色以及蓝色通道时间序列的投影定义的色度信号，α表示分离光强变化和脉冲信号的调谐参数，且σ·表示给定信号的标准偏差； 步骤2.2、根据运动场景的种类，设定去趋势参数为λ，并用于对第m个感兴趣区域的单通道色差信号S[m]进行去趋势处理，得到第m个感兴趣区域中去趋势后的单通道色差信号其中，表示第m个感兴趣区域中第i帧去趋势处理后的单通道色差信号； 步骤2.3、将第m个感兴趣区域中去趋势后的单通道色差信号进行时延，得到τ个通道数据集并作为时延后的第m个多通道数据集其中，表示第m个感兴趣区域的第i个列向量，且1≤m≤M；T表示转置； 步骤2.4、采用联合盲源分离算法中的独立向量分析法对多通道数据集矩阵X[m]进行分解； 步骤2.4.1、将每个多通道数据集分别视为L个独立源的线性混合，并利用式2构建多通道数据集与L个独立源的关系式： X[m]＝W[m]S[m]，1≤m≤M2 式2中，W[m]是第m个感兴趣区域的混合矩阵，S[m]∈RL×1是第m个感兴趣区域的源矩阵，L表示第m个多通道数据集的独立源个数，L≤τ；且表示第m个感兴趣区域的源矩阵S[m]中第l个源分量向量，T表示转置操作； 步骤2.4.2、利用式2得到第m个感兴趣区域的源分量向量估计y[m]； y[m]＝W[m]-1·X[m]3 式3中，W[m]-1是混合矩阵W[m]的逆矩阵；且第l组源分量向量估计其中，表示第l组源分量向量估计中第m个感兴趣区域的源分量估计； 步骤2.4.3、采用独立分量分析法求解逆矩阵W[m]-1，从而计算出源分量向量估计y[m]，且所述源分量向量估计y[m]的源分量向量是按照相关性顺序从高到低排序的； 步骤三、心率的计算； 采用巴特沃斯滤波器对目标源分量向量估计进行滤波后，再使用快速傅里叶变换计算滤波后的源分量向量估计的主频fmax，从而得到估计的心率值为time×fmax，其中，time表示1分钟。

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