一种基于特征融合的非接触式运动员生理状态评估方法、系统及介质

本发明公开一种基于特征融合的非接触式运动员生理状态评估方法、系统及介质，涉及计算机视觉、图像处理及生理信号检测等多个技术领域，包括以下步骤：S1、构建rPPG信号特征提取模型，通过rPPG信号特征提取模型从预处理后的视频中提取rPPG信号特征；S2、构建信息及动作特征提取模型并进行训练，并从预处理后的视频中提取运动员的信息特征和动作特征，融合信息特征和动作特征，获得运动信息特征；S3、构建基于深度学习模型的多源信号融合网络，将获取的rPPG信号特征和运动信息特征作为输入，对运动员的疲劳程度进行连续性的预测。本发明有效地提取rPPG信号以及生物力学参数特征，结合特征编码以及特征融合技术，实现对运动员的疲劳度的预测。