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基于融合特征增强的非接触式生理信号检测方法及装置
摘要文本
本发明涉及生理信号检测领域,特别是指一种基于融合特征增强的非接触式生理信号检测方法及装置,方法包括:获取待检测脉搏波的视频数据,对视频数据进行预处理,得到预处理后的视频数据;将预处理后的视频数据输入到非接触式生理信号检测模型,得到脉搏波信号;其中,非接触式生理信号检测模型包括:融合主干模块、时差变换器模块以及预测器模块;根据脉搏波信号对心率、心率变异性等生理信号进行计算,得到非接触式生理信号检测结果。本发明通过将差分帧融合到原始帧中,使帧级表示能够感知BVP波变化,有效增强rPPG表示,进而引导变换器的自注意力机制,加强其对rPPG特征的关注。
申请人信息
- 申请人:北京科技大学
- 申请人地址:100083 北京市海淀区学院路30号
- 发明人: 北京科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于融合特征增强的非接触式生理信号检测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410168344.7 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117694845A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | A61B5/02 |
| 权利人 | 北京科技大学 |
| 发明人 | 邹博超; 郭子正; 马惠敏 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路30号 |
专利主权项内容
1.一种基于融合特征增强的非接触式生理信号检测方法,其特征在于,所述方法包括:S1、获取待检测脉搏波的视频数据,对所述视频数据进行预处理,得到预处理后的视频数据;S2、将所述预处理后的视频数据输入到非接触式生理信号检测模型,得到脉搏波信号;其中,所述非接触式生理信号检测模型包括:融合主干模块、时差变换器模块以及预测器模块;S3、根据所述脉搏波信号对生理信号进行计算,得到非接触式生理信号检测结果。