(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210105364.0 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 合肥工业大 学 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路 193号 (72)发明人 丁帅　贾梦茹　岳子杰　宋程　 王浩　 (74)专利代理 机构 北京久诚知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11542 专利代理师 余罡 (51)Int.Cl. A61B 5/021(2006.01) A61B 5/00(2006.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 非接触式血压监测系统、 可读存储介质和电 子设备 (57)摘要 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。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114652287 A 2022.06.24 CN 114652287 A 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。 2.如权利要求1所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 所述目标影像采集模 块包括： 视频采集单 元， 用于拍摄可 见光影像； 感兴趣区域检测单元， 用于从可见光影像中识别感兴趣区域， 得到感兴趣区域的目标 影像； 图片提取 单元， 用于将感兴趣区域的目标影 像转化为单帧图片。 3.如权利要求1所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 所述感兴趣区域为鼻 子、 额头以及手掌区域。 4.如权利要求3所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 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RIS1和RIS2， 以及手掌区域图片的特征图 RIS3和RIS4； 特征表示块生成单元， 用于对特征图RIS1、 RIS2、 RIS3、 RIS4分别进行拉直， 并按行将视 频 帧进行拼接， 得到特 征表示块TSM1、 TSM2、 TSM3、 TSM4， 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TSM1、 TSM2、 TSM3、 TSM4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TSM1、 TSM2、 TSM3、 TSM4构建另两个特征表示 块TSM5和TSM6， 其中， TSM5＝TSM1‑TSM3， TSM6＝TSM2‑TSM4。 5.如权利要求1所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 所述血压估计模型为 基于注意力模块的深度回归网络 。 6.如权利要求5所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 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1/k， 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。 7.如权利要求5所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 所述深度回归 网络以 ResNet为骨架构建。 8.如权利要求1所述的一种非接触式血压监测系统， 其特征在于， 所述血压估计模块还 包括： 血压分级单 元， 用于依据血压分级标准进行 血压分级。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储用于非接触式血压监测的计算机程权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114652287 A 2序， 其中， 所述计算机程序使得计算机执 行如下步骤： 采集感兴趣区域的目标影 像； 基于所述目标影 像生成含有血压相关信息的特 征表示块； 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。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储器； 以及 一个或多个程序， 其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中， 并且被配置成由 所述一个或多个处 理器执行， 所述程序包括用于执 行如下步骤： 采集感兴趣区域的目标影 像； 基于所述目标影 像生成含有血压相关信息的特 征表示块； 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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114652287 A 3