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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利非接触式血压监测系统、可读存储介质和电子设备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：CN114652287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210105364.0，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权非接触式血压监测系统、可读存储介质和电子设备是由丁帅;贾梦茹;岳子杰;宋程;王浩设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本非接触式血压监测系统、可读存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非接触式血压监测系统、可读存储介质和电子设备，涉及非接触式血压监测技术领域。本发明对采集的数据进行空间滤波和时域滤波，有效提取隐藏在面部和手掌视频中的色彩信息，构建了每一列代表一个固定区域的像素值随时间的变化，每一行代表一个不同时间的完整RIS序列的特征表示块，并配合本发明设计的注意力机制，实现PPG信号增强；同时令网络关注通道之间的关系、时序信息和空间重要度分布，使网络更有效地学习到血压相关特征，克服已有研究的不足，相比于其他深度学习模型更精确。

本发明授权非接触式血压监测系统、可读存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种非接触式血压监测系统，其特征在于，该系统包括： 目标影像采集模块，用于采集感兴趣区域的目标影像； 数据预处理模块，用于基于所述目标影像生成含有血压相关信息的特征表示块； 血压估计模块，用于将所述特征表示块和个体基本属性作为训练好的血压估计模型的输入，得到血压估计值； 所述感兴趣区域为鼻子、额头以及手掌区域; 所述数据预处理模块包括： 图像拼接单元，用于将鼻子区域图片与额头区域图片拼接得到人脸区域图片； 空间滤波单元，用于对人脸区域图片和手掌区域图片分别进行高斯金字塔处理，并分别取顶端的两层图像，得到人脸区域图片的特征图和，以及手掌区域图片的特征图和； 特征表示块生成单元，用于对特征图、、、分别进行拉直，并按行将视频帧进行拼接，得到特征表示块、、、，其中，特征表示块的每一列代表一个固定区域的像素值随时间的变化，每一行代表一个不同时间的完整RIS序列； 时域滤波单元，用于对、、、应用巴特沃斯滤波器去除预设频段外的噪音； 特征表示块补充单元，用于基于特征表示块、、、构建另两个特征表示块和，其中，，；从输入的视频数据中得到6个多尺度特征表示块作为血压估计网络的输入； 所述预设频段设置为[0.75,2.5]HZ；人脸区域图片h,w,c，其中，分别表示高、宽和通道数； 所述血压估计模型为基于注意力模块的深度回归网络；所述注意力模块通过第一个全连接层将特征的通道维减少到输入的1k，并通过第二个全连接层将特征升级到原来的维，得到通道注意图、时间注意图和空间注意图，并将生成的注意力图乘以原始输入最后将它们相加得到最终输出的注意力权值图； 所述深度回归网络以ResNet为骨架构建。

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