本发明公开了基于计算机视觉和深度学习的非接触式血压检测系统，涉及血压测量技术领域，S1、通过智能手机或其他终端摄像头采集来自用户的20秒面部视频；S2、在每个视频帧中选择部分人脸区域作为Region of Interest，并将分析过的点位信息上传至云端；S3、利用卷积神经网络模型将视频中提取的面部血流反射光线信号模拟成经医疗器械监管机构批准的医用硬件检测设备的生理特征信号；S4、使用卷积神经网络模型计算收缩压和舒张压等关键生命体征结果；S5、计算结果输出到智能手机上，本系统的优势在于摆脱了传统血压监测对硬件设备的依赖，大大便捷了血压监测和血压数据的记录、传输、管理，改善了血压测量的用户体验，降低了用户的使用门槛和使用成本。
