北京荣耀终端有限公司张晓武获国家专利权
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龙图腾网获悉北京荣耀终端有限公司申请的专利基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备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：CN115702782B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202110921225.0，技术领域涉及：A61B5/024；该发明授权基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备是由张晓武;李丹洪;邸皓轩设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备，涉及通信技术领域。通过本方案，将PPG和ACC传感器信号作为输入，将心率和运动场景信息作为模型输出，训练深度Attention网络，并采用训练得到的模型进行心率检测。由于不同场景下的运动伪影噪声分布不同，利用深度Attention网络学习机制，可拟合出场景、噪声以及心率之间的非线性关系，可以在不同场景下自适应地实现数据的去噪处理和特征抽取，达到复杂多场景下的信号消噪、信号融合和复杂场景识别的效果，从而消除运动伪影噪声对PPG信号的干扰，以提升心率检测的精准度。因此，本方案可解决PPG信号受运动伪影干扰引起心率检测结果不精准的问题。
本发明授权基于深度学习的心率检测方法及可穿戴设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的心率检测方法，其特征在于，包括： 当用户佩戴可穿戴设备时，响应于心率检测命令，获取光电容积脉搏波PPG信号和加速度ACC信号； 将所述ACC信号对应的ACC有效频谱数据、所述PPG信号对应的PPG有效频谱数据输入第一预测模型，获得心率和场景信息； 在所述可穿戴设备的屏幕上显示所述心率和场景信息； 其中，所述第一预测模型是以基于多种运动场景检测得到的ACC样本数据和PPG样本数据为输入，心率标签和运动场景标签为目标变量，通过深度注意力机制Attention网络训练得到的模型，利用注意力机制对场景信号与噪声进行自适应拟合，自适应地调整网络权重参数，并针对性地对各个场景下的运动伪影进行处理，使得模型学习复杂场景的标签信息和深度注意力机制网络的自适应权重参数，所述第一预测模型具有场景识别及心率预测功能。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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