(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210450654.9 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 湘南学院 地址 423000 湖南省郴州市北湖区人民西 路25号湘南学院附属医院康复科 (72)发明人 肖丽　石峻林　胡丽萍　曹夏　 陈菁　 (74)专利代理 机构 西安方诺专利代理事务所 (普通合伙) 61285 专利代理师 景丽娜 (51)Int.Cl. G16H 20/40(2018.01) G06T 7/00(2017.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06K 9/62(2022.01) A61H 39/08(2006.01) A61H 39/02(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 基于图像处 理的针灸定位方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像处理的针灸定 位方法及系统， 涉及图像处理领域。 主要包括： 采 集待测人员的多角度下的人体图像， 以得到待测 人员的人体三维模型； 分别获得人体三维模型中 与骨度分寸法中所对应的各关节点并作为定位 关节点； 获取骨度分寸法中同身寸的求解方法中 以定位关节 点为起点或终点的各预设线路， 并分 别获得各预设线路对应的预测同身寸； 将与各预 设线路分别对应的各预测同身寸输入到第一神 经网络中， 第一神经网络输出待测人员的实际同 身寸； 按照人体穴位的定位规则， 根据待测人员 的实际同身寸以及各定位关节 点的位置， 分别确 定出待测人员各穴位的具体位置。 本发明实施例 能够在针灸过程中对 穴位实现无接 触式定位。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114822767 A 2022.07.29 CN 114822767 A 1.一种基于图像处 理的针灸定位方法， 其特 征在于， 包括： 采集待测人员的多角度 下的人体图像， 对多角度 下的人体图像分别进行关键点标注获 得对应的热图， 将热图中各关键点的相对位置关系加载到SMPL三维模型中， 得到待测人员 的人体三维模型； 分别获得人体三维模型中各关节点的三维坐标， 并保留与骨度分寸法中存在对应点的 各关节点， 将所保留的各关节点分别作为定位关节点； 获取骨度分寸法中同身寸的求解方法中以定位关节点为起点或终点的各预设线路， 并 分别获得 各预设线路对应的预测同身寸； 将与各预设线路分别对应的各预测同身寸输入到第 一神经网络中， 第 一神经网络输出 待测人员的实际同身寸； 按照人体穴位的定位规则， 根据待测人员的实 际同身寸以及各定位关节点的位置， 分 别确定出待测人员各穴位的具体位置 。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理 的针灸定位方法， 其特征在于， 将热图中各关键 点的相对位置关系加载到SMPL 三维模型中， 得到待测人员的人体三维模型， 包括： 建立二维坐标系， 根据热图中各关键点的相对位置关系， 分别确定各关键点在二维坐 标系下的二维坐标； 通过TCN分别将热图中各关键点的二维坐标转换为 三维坐标； 分别将各关键点的三维坐标输入到SMPL 三维模型中， 得到待测人员的人体三维模型。 3.根据权利要求1所述的基于图像处理的针灸定位方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 分别采集多个待测人员的各多角度下的人体图像； 分别对各多角度下的人体图像进行关键点标注， 分别获得 各待测人员对应的热图； 将各多角度下的人体图像作为第 二神经网络的训练集， 将各待测人员对应的热图作为 第二神经网络的验证集， 对第二神经网络进行训练； 将待测人员的多角度 下的人体图像输入到训练完成的第 二神经网络 中， 第二神经网络 输出待测人员对应的热图。 4.根据权利要求1所述的基于图像处理 的针灸定位方法， 其特征在于， 对多角度 下的人 体图像分别进行关键点标注获得对应的热图时， 所述关键点包括： 人体的双脚、 双 膝、 双胯， 双肩， 双肘， 双手和头 部。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理 的针灸定位方法， 其特征在于， 将与 各预设线路 分别对应的各 预测同身寸输入到第一神经网络前， 所述方法还 包括： 利用各预测同身寸的获得 方法， 分别获得多个待测人员对应的各 预测同身寸； 对该多个待测人员进行实际同身寸的测量， 分别获得多个待测人员的实际同身寸； 将多个待测人员的各预测同身寸作为第 一神经网络的训练集， 将各待测人员的实际同 身寸作为验证集， 以完成对第一神经网络的训练。 6.根据权利要求4所述的基于图像处理 的针灸定位方法， 其特征在于， 对第 一神经网络 的训练过程中的损失函数为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114822767 A 2其中， g为对待测人员进行 实际测量得到的实际同身 寸， Ck为该待测人员的第k个 预测同 身寸， fk为该待测人员的第k个预测同身寸对应 的权重， K为同一待测 人员的预测同身寸的 数量， 且同一待测人员的各 预测同身寸的权 重之和为1。 7.根据权利要求1所述的基于图像处理 的针灸定位方法， 其特征在于， 人体三维模型中 各关节点为： 骨盆、 左臀部、 右臀部、 脊柱、 左膝、 右膝、 脊柱、 左踝骨、 右踝骨、 脊柱、 左脚、 右 脚、 脖子、 左衣领、 右衣领、 头 部、 左肩膀、 右肩膀、 左肘、 右 肘、 左腕、 右腕、 左手、 右手。 8.一种基于 图像处理的针灸定位系统， 包括： 存储器和 处理器， 其特征在于， 所述处理 器执行所述存储器存储的计算机程序， 以实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的基于图像处 理的针灸定位方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114822767 A 3