非接触式生理信号感知技术

项目成果是基于非接触式多模态生理信号感知监测系列产品的研发，利用关联成像 与机器视觉技术实现心率、血压、呼吸率等生理信号的远程实时监测。这一创新技术突破了传统接 触式监测的局限，无需直接接触被测试者，减少了不适感和限制，为远程医疗、健康管理、公共安 全和国防安全等领域提供了全新的解决方案。技术的先进性体现在对多种生理指标的准确高效检测， 通过分析人脸皮肤颜色和运动的细微变化，即使在低光照、抗扰动和非视域环境下也能进行监测。 项目团队拥有深厚的技术积累和丰富经验，确保了技术的可靠性。

非接触式生理信号感知技术的市场需求在远程医疗、健康管理、智能穿戴设 备等行业呈现增长态势。技术成熟和应用场景的扩展推动了市场规模的持续扩大。在远程医疗和家 庭自助式健康监测方面，技术能有效缓解地域广阔、人口众多带来的医疗资源分布不均问题，实现 远程、非侵入式的健康监测。看护场景下的人脸表情识别与分析有助于早期预警生命指标异常，适 合慢性病患者、独居老人等群体的日常监护。健康和情感分析通过从视频中重建fPPG信号，实现对 心率变异性、呼吸频率和血压的精细分析，服务于健康评估和情感识别。智慧健康医疗管理则依赖 于准确、实时的数据获取，非接触式监测系统在此发挥了关键作用. 转化方式：多种形式均可详谈 西北大学高技术转移创新研究院科技成果转化办公室：029-88302617 成果完成人：张薇 邮箱：kaifa@nwu.edu.cn 124 专利清单