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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统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：CN115601801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202211113140.0，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统是由张超;吴小培;吕钊;袁锐;许经纬;高湘萍;张磊;裴胜兵设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统，包括以下步骤：S1：在远距离场景下，使用图像采集设备对用户进行面部视频数据采集，获取用户的面部近景图像；S2：利用人脸检测算法获取人脸区域，并在远距离的高动态场景下，获取人脸中的稳定区域SROI作为检测区域，并使用稳定感兴趣区域跟踪算法在每帧图像中确定该检测区域；S3：对所述SROI图像序列进行预处理、分割和降维，由SROI二维图像序列生成多通道原始观测数据；S4：利用FastICA算法从多通道原始观测信号中分离多种生理信号，通过计算短时峭度的方法从多通道生理信号中确定BVP信号，并进行心率计算。

本发明授权面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在远距离场景下，使用图像采集设备对用户进行面部视频数据采集，获取用户的面部近景图像；在远距离场景下，使用图像采集设备对用户进行面部视频数据采集时，图像采集设备与用户人脸间距不小于3米，在此远景条件下人脸部区域在视频帧中像素点占比低于8％；所述图像采集设备采用可变倍率高清摄像头或光学变焦图像传感器，使用光学变焦后，获取的人脸近景图像分辨率不低于640*480，人脸部区域在视频图像中像素值占比高于78％，视频帧率不低于24fps；S2：利用人脸检测算法在获取的用户面部近景图像中获取人脸区域，并在远距离的高动态场景下，获取人脸中的稳定区域SROI作为检测区域，并使用稳定感兴趣区域跟踪算法在每帧图像中确定该检测区域；具体步骤包括：首先使用Viola-Jones算法检测人脸区域，再进一步从检测到的人脸区域确定SROI；然后利用稳定感兴趣区域检测算法获取大景深条件下的稳定面部感兴趣区域，使用短时空间熵算法对人脸区域的连续视频帧进行处理，获取连续视频图像序列中对应于面部动态变化的高熵值区域，剔除此高熵区域后求取各帧低熵值区域的交集，并把这一区域作为稳定SROI区域；最后使用感兴趣区域跟踪算法保持对该稳定SROI区域的稳定获取；S3：对SROI图像序列进行预处理、分割和降维，由SROI二维图像序列生成多通道原始观测信号；对SROI图像序列进行分割的步骤包括：将每帧的SROI，尺寸为M×N，以水平方向等间距分割为三个部分，每部分再根据图像的RGB值划分为3个通道，实际获得9通道数据，以含有T帧图像的视频为例，降维后得到9个一维向量： 对所述SROI图像序列进行降维的步骤包括：基于相干平均对分割后SROI各区域R、G、B三个颜色通道视频数据按如下公式进行空间像素平均处理： 其中H，W是面部视频图像ROI区域的长和宽，N为视频图像总帧数，Xn表示ROI区域的R，G，B通道一维信号，xnh，w分别为像素点h，w在第n帧时对应通道的颜色强度值，h，w为图像区域的空间坐标；S4：利用FastICA算法从多通道原始观测信号中分离多种生理信号，通过计算短时峭度的方法从FastICA分离的多通道生理信号中确定BVP信号，并基于该BVP信号进行心率计算；利用短时峭度算法从FastICA分离后的多通道信号中自动选择BVP信号，峭度值最大的即为BVP信号，零均值信号z的峭度计算方法如下：

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