远程医疗和远程健康监测在SARS-CoV-2疫情期间变得越来越重要，普遍预期这将对医疗实践产生持久影响。这些工具可以帮助减少患者和医务人员感染的风险，提高医疗服务的可及性，并使提供者能够接诊更多患者。然而，没有直接接触的情况下客观测量生命体征仍然具有挑战性。本文介绍了一种基于视频和设备端的心肺生命体征光学测量方法。该方法利用了一个新颖的多任务时间移位卷积注意力网络（MTTS-CAN），能够在移动平台上实现实时的心血管和呼吸系统测量。我们在高级RISC机器（ARM）CPU上评估了该系统，实现了最先进的精度，并且运行速度超过每秒150帧，支持实时应用。通过对大型基准数据集进行系统的实验验证，结果表明我们的方法显著降低了误差（20%-50%），并且在不同数据集上表现出良好的泛化能力。