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龙图腾网获悉南方电网绿能科技(广东)有限公司申请的专利一种非接触式生理状态快速筛查方法、系统及介质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：CN120938369B 。

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：202511496213.2，技术领域涉及：A61B5/02；该发明授权一种非接触式生理状态快速筛查方法、系统及介质是由石健;马金涛;姜浩;陈伟;林诗焜;孙显鹤;黄国栋;周春阳;李小川;范思萌设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式生理状态快速筛查方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及作业人员安全管理技术领域，本发明公开了一种非接触式生理状态快速筛查方法、系统及介质，包括采集面部感兴趣区域的RGB三通道时空图像序列；采用自适应伽马校正算法对RGB三通道时空图像序列进行光照校正，利用一维卷积神经网络自编码器降噪算法对光照校正图像序列进行端到端降噪处理，分离出远程光电容积脉搏波描记脉动信号；基于远程光电容积脉搏波描记脉动信号计算心率、心率变异性和血氧饱和度的生理指标；基于生理指标分级标准对生理指标进行分级判定，结合木桶效应模型确定最终适岗性判定等级，生成分级预警信号。本发明能够实现复杂环境下作业人员生理状态的精准快速评估，全面、客观地考量个体健康程度，为岗位的合理分配与人员的高效配置提供决策支持。

本发明授权一种非接触式生理状态快速筛查方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种非接触式生理状态快速筛查方法，其特征在于：包括： S1：获取受检人员的面部视频，从面部视频中采集面部感兴趣区域的RGB三通道时空图像序列； S2：采用自适应伽马校正算法对RGB三通道时空图像序列进行逐帧光照校正，得到光照校正图像序列；所述自适应伽马校正通过K均值聚类分析图像像素强度分布，以动态计算最优γ值； S3：利用一维卷积神经网络自编码器降噪算法对光照校正图像序列进行端到端降噪处理，分离出远程光电容积脉搏波描记脉动信号； S4：基于分离出的远程光电容积脉搏波描记脉动信号，计算生理指标； S5：基于生理指标分级标准对计算的生理指标进行分级判定，并结合木桶效应模型确定最终适岗性判定等级，并生成分级预警信号； 所述自适应伽马校正算法的计算公式为： ； 其中，为光照校正图像序列的强度值；为过曝或欠曝的RGB三通道时空图像序列的强度值；γ为通过K均值聚类分析图像像素强度分布动态计算得到的最优γ值； 所述通过K均值聚类分析图像像素强度分布，动态计算最优γ值，具体包括： 将图像像素强度归一化至[0,1]范围； 应用K均值聚类算法将像素分为K个簇，并计算每个簇的均值； 根据簇的分布特性动态调整γ值，其中，均值大于0.9的为过曝簇，均值小于0.1的为欠曝簇，对过曝簇和欠曝簇动态计算最优γ值； 所述生理指标包括心率、心率变异性和血氧饱和度，所述心率的计算公式为： HR=60MeanRR； ； 其中，HR为心率，表示平均心跳速率；MeanRR为R-R间隔的平均值，表示平均相邻心跳的时间间隔值；Totalduration代表心电图信号的总时长；NumberofR-Rintervals代表心跳的总次数。

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