一种基于神经网络模型的远程心率监测算法
实质审查的生效
摘要
本发明属于计算机视觉技术领域，具体是一种基于多流神经网络模型的远程心率监测算法。本发明采用双流Transformer神经网络，能够同时对面部信息和背景信息进行处理，并利用背景信息来指导面部信息中心率相关信号和噪声信号的分离，能够显著提高远程心率监测的稳定性；其中，多流神经网络由两路以上特征提取网络串接一个结果回归网络组成；特征提取网络由两个以上结构相同且互相独立的网络组成；结果回归网络由一个神经网络构成，输出即为预测的心率；本发明通过面部视频分析计算出心率，同时考虑面部及背景信息，以背景信息来指导面部信息中非生理信号的抑制，从而显著提高远程心率监测算法的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络模型的远程心率监测算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332992A
申请号 ：
CN202111538673.9
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
康家琪杨夙
申请人 ：
复旦大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 ：
上海正旦专利代理有限公司
代理人 ：
陆飞
优先权 ：
CN202111538673.9
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V10/82 G06N3/08 A61B5/00 A61B5/024
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20211215
申请日 : 20211215
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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