公开(公告)号：CN119181111A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411275347.7

申请日：2024-09-12

Applicant: 燕山大学

Inventor： 谈爱玲 ,  牟浩 ,  赵勇 ,  吕玉娥 ,  刘闯

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种用于快速人体穴位识别的ACU‑YOLO深度学习方法，属于人体穴位检测技术领域，包括以下步骤：步骤S1：采集人体前胸穴位数据集；步骤S2：对步骤S1中的人体前胸穴位数据集进行预处理及标注，然后将人体前胸穴位数据集划分为用于训练的训练集、用于验证的验证集以及用于测试的测试集；步骤S3：搭建YOLOv10网络结构模型，对YOLOv10网络框架进行改进，得到ACU‑YOLO网络结构模型；步骤S4：使用步骤S2中的训练集对步骤S3中的ACU‑YOLO网络结构模型进行训练，得到人体前胸穴位检测模型；步骤S5：利用步骤S4中的人体前胸穴位检测模型，对测试集进行测试。本发明能够有效提高检测速度，并实现人体前胸穴位点更高程度的精准性。

公开(公告)号：CN119169079A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411280336.8

申请日：2024-09-13

Applicant: 燕山大学

Inventor： 谈爱玲 ,  刘闯 ,  吕玉娥 ,  赵勇 ,  苏海杰 ,  张一博

IPC: G06T7/70 ,  A61H39/02 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06F3/01

Abstract: 本发明公开了一种基于人机交互的两步法腧穴精准定位方法，属于康养穴位识别领域，包括采集人体穴位数据集；对采集的人体穴位数据集进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集；构建改进的mmpose网络模型；构建人体穴位检测模型；利用人体穴位检测模型对测试集进行测试；将测试过的人体穴位检测模型上传到云端服务器，对患者进行拍照并获取RGB图片和点云数据；通过人体穴位检测模型预测并计算得到患者世界坐标系下的穴位坐标；机械臂获取世界坐标系下的穴位坐标并运动到相应的穴位坐标处；位于穴位坐标处的机械臂试按摩并修正患者穴位；对患者进行按摩治疗。本发明运用人机交互结合传统的两步法显著提高了人体穴位检测的检测效率与精度。