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龙图腾网获悉深圳大因医疗科技有限公司申请的专利远红外雷达非接触体征检测方法及装置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：CN120788535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511266061.7，技术领域涉及：A61B5/0205；该发明授权远红外雷达非接触体征检测方法及装置是由李玲龙设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本远红外雷达非接触体征检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及体征检测技术领域，公开了一种远红外雷达非接触体征检测方法及装置，该方法包括：通过远红外传感器和毫米波雷达，采集检测区域中多个目标对象的雷达回波数据和体温数据；对所述雷达回波数据进行心跳呼吸信号解析，生成第一心跳参数和第一呼吸参数，同时对所述体温数据进行体温分布解析，生成体温分布参数；基于所述第一心跳参数和所述第一呼吸参数计算每个目标对象的第二心跳参数和第二呼吸参数；根据所述第二心跳参数、所述第二呼吸参数和所述体温分布参数生成每个目标对象的体征检测结果，本发明能够自动识别心跳、呼吸、体温异常状态并生成综合健康评估结果，提高了非接触体征检测的准确率。

本发明授权远红外雷达非接触体征检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种远红外雷达非接触体征检测方法，其特征在于，包括： 通过远红外传感器和毫米波雷达，采集检测区域中多个目标对象的雷达回波数据和体温数据； 对所述雷达回波数据进行心跳呼吸信号解析，生成第一心跳参数和第一呼吸参数，同时对所述体温数据进行体温分布解析，生成体温分布参数；具体包括：对所述雷达回波数据进行心跳频率信号解析，得到心跳特征数据，同时对所述雷达回波数据进行呼吸基频隔离处理，得到呼吸特征数据；基于所述心跳特征数据执行心跳生物雷达散射截面积计算，得到第一心跳Bio-RCS值，同时基于所述呼吸特征数据执行呼吸生物雷达散射截面积计算，得到第一呼吸Bio-RCS值；对所述心跳特征数据进行峰值检测，以识别心跳峰值序列，同时对所述呼吸特征数据进行呼吸周期检测，以识别呼吸峰值序列；根据所述心跳峰值序列中相邻R波峰值点的时间差计算R-R间期序列，根据所述呼吸峰值序列中相邻呼吸峰值点的时间差计算呼吸间期序列；分别对所述R-R间期序列进行统计方差分析，得到各目标对象的第一心率变异性参数，对所述呼吸间期序列进行统计方差分析，得到各目标对象的第一呼吸变异性参数；将所述第一心跳Bio-RCS值、所述第一心率变异性参数组合生成第一心跳参数，并将所述第一呼吸Bio-RCS值、所述第一呼吸变异性参数组合生成第一呼吸参数；基于所述体温数据执行多目标温度场重构和空间温度分布计算，识别各目标对象的体温分布参数； 基于所述第一心跳参数和所述第一呼吸参数计算每个目标对象的第二心跳参数和第二呼吸参数；具体包括：基于所述雷达回波数据计算生理信号相关矩阵；对所述生理信号相关矩阵进行矩阵分解，得到反映各目标对象的特征值序列；根据所述特征值序列中各特征值的幅度大小进行目标数量判断，并基于特征值与阵元间距和工作波长的关系计算各目标对象的方位角矩阵；对所述方位角矩阵进行校正，得到各目标对象的空间方位角信息；将所述空间方位角信息作为输入状态驱动预设控制器执行目标信号功率与干扰信号功率的比值计算，得到功率比值，并基于所述功率比值确定各目标对象的波束指向向量；根据所述波束指向向量计算毫米波雷达中M个阵元到各目标对象的相位延迟差，并基于所述相位延迟差生成各目标对象的阵列导向矢量；基于所述阵列导向矢量执行最小方差无失真响应计算，得到各目标对象的波束成形权重向量；对所述波束成形权重向量按目标对象编号进行矩阵重组，得到各目标对象的定向增强权重矩阵；根据所述定向增强权重矩阵分别对所述第一心跳参数中的第一心跳Bio-RCS值和第一心率变异性参数进行目标分离，得到每个目标对象的第二心跳Bio-RCS值和第二心率变异性参数；根据所述定向增强权重矩阵分别对所述第一呼吸参数中的第一呼吸Bio-RCS值和第一呼吸变异性参数进行目标分离，得到每个目标对象的第二呼吸Bio-RCS值和第二呼吸变异性参数；将每个目标对象的第二心跳Bio-RCS值和第二心率变异性参数组合为第二心跳参数，并将每个目标对象的第二呼吸Bio-RCS值和第二呼吸变异性参数组合为第二呼吸参数； 根据所述第二心跳参数、所述第二呼吸参数和所述体温分布参数生成每个目标对象的体征检测结果。

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