[發明專利]一種人體背部穴位的識別方法、識別裝置和計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202210434526.5
• 申請日: 2022-04-24
• 公開（公告）號: CN114882526A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 曾碧卿;張雅蓉;冼耀琪;李世欽;楊睿
• 申請（專利權）人: 華南師范大學;佛山智能裝備技術研究院
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/82;A61H39/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 吳靜芝

本發明涉及一種人體背部穴位的識別方法、識別裝置和計算機存儲介質。所述識別方法包括利用改進的OpenPose算法對目標圖像的背部特征圖進行單分支卷積計算，得到背部穴位識別模型；利用人體背部圖像獲取背部圖像數據集；利用背部圖像數據集對背部穴位識別模型進行訓練，得到改進的背部穴位識別模型；將待識別背部圖像輸入改進的背部穴位識別模型，得到待識別背部圖像的背部穴位，該識別方法無需人工參與即可實現人體背部穴位的智能識別，實現了人體背部穴位識別的智能化。

技術領域

本發明涉及人體背部穴位的識別技術領域，特別是涉及一種人體背部穴位的識別方法、識別裝置和計算機存儲介質。

背景技術

在中醫學中，經絡穴位在針灸、艾灸等中醫理療中具有重要的作用。隨著智能化醫療的發展，穴位識別的自動化和智能化成為必然的發展趨勢。目前，智能化醫療系統進行穴位識別時，其需要中醫醫生識別出基本穴位、并將基本穴位的坐標輸入模型中，然后根據穴位之間的相對位置關系識別其他的穴位，其很大程度上依賴于經驗豐富的醫生，人工成本高。而且，現有的穴位識別方法能夠識別的穴位數量有限，且大部分可識別的穴位是普通人可識別的穴位。

發明內容

基于此，本發明的目的在于，提供一種人體背部穴位的識別方法、識別裝置和計算機存儲介質，其無需人工參與即可實現人體背部穴位的智能識別，實現了人體背部穴位識別的智能化。

一種人體背部穴位的識別方法，包括如下步驟：

S1：利用改進的OpenPose算法對目標圖像的背部特征圖進行單分支卷積計算，得到背部穴位識別模型；

S2：利用人體背部圖像獲取背部圖像數據集；

S3：利用背部圖像數據集對背部穴位識別模型進行訓練，得到改進的背部穴位識別模型；

S4：將待識別背部圖像輸入改進的背部穴位識別模型，得到待識別背部圖像的背部穴位。

本發明的人體背部穴位的識別方法，其利用改進的OpenPose算法構建背部穴位識別模型，并利用人體背部圖像對背部穴位識別模型進行訓練以得到改進的背部穴位識別模型，然后將待識別背部圖像輸入改進的背部穴位識別模型即可得到待識別背部圖像的背部穴位，其無需人工參與即可實現背部穴位的智能識別，實現了背部穴位識別的智能化。

進一步地，步驟S1包括如下步驟：

S11：將目標圖像輸入超分辨率測試序列-19模型，得到背部特征圖；

S12：利用改進的OpenPose算法對背部特征圖進行單分支卷積計算，得到背部穴位識別模型，且單分支卷積計算包括第一卷積階段和第二卷積階段，其中：

第一卷積階段：對背部特征圖進行第一卷積運算，得到第一卷積圖像；

第二卷積階段：包括至少一個第二卷積子階段，至少一個所述第二卷積子階段為第一卷積圖像和背部特征圖的拼接進行第二卷積運算，得到卷積圖像，并根據卷積圖像得到背部穴位的坐標預測值。

進一步地，第一卷積運算為：S¹＝ρ¹(F)，其中：F為背部特征圖；ρ¹為第一卷積階段的卷積推斷函數，其由3個3×3的卷積層和2個1×1的卷積層組成，卷積步長為1；S¹為第一卷積圖像；所述第二卷積階段包括(t-1)個第二卷積子階段，且第t個所述第二卷積子階段的第二卷積運算為：S^t＝ρ^t(F,S^t-1)(t≥2)，其中：S^t為第t個所述第二卷積子階段的卷積圖像，S^t-1為第(t-1)個所述第二卷積子階段的卷積圖像；ρ^t為第t個所述第二卷積子階段的卷積推斷函數，其由5個7×7的卷積層和2個1×1的卷積層組成，卷積步長為1。