Este documento trata sobre la detección robusta de la frecuencia cardíaca destinada al monitoreo en el automóvil de las personas. Hay dos problemas principales asociados con la detección de la frecuencia cardíaca basada en radar. En primer lugar, la señal asociada con el corazón humano es difícil de separar de las armónicas de la respiración en el dominio de la frecuencia. En segundo lugar, la señal vital se ve afectada por cualquier señal de interferencia de gestos con la mano, movimiento de los labios durante el habla u otros movimientos aleatorios del cuerpo (RBM). Para abordar el problema de las armónicas de la respiración, proponemos un algoritmo novedoso basado en datos de series temporales en lugar de la técnica convencionalmente utilizada en el dominio de la frecuencia. En nuestro método propuesto, se utiliza un clasificador de aprendizaje profundo para detectar el patrón de la señal de la frecuencia cardíaca. Para lidiar con la mitigación de la interferencia de los movimientos aleatorios del cuerpo, identificamos una ubicación óptima para el sensor de radar dentro del automóvil. En este documento, se utiliza un radar Novelda Xethru X4 disponible comercialmente para la adquisición de señales y la medición de signos vitales de 5 personas. El rendimiento del algoritmo propuesto se compara y se encuentra superior al de la técnica convencional en el dominio de la frecuencia.