一种远红外热成像人体经络关键点定位方法技术

本发明专利技术公开了一种远红外热成像人体经络关键点定位方法，包括以下步骤：步骤I：构建数据集；步骤II、搭建网络模型；步骤III、制作标签；步骤IV、数据增强与图像预处理；步骤V、训练模型；步骤VI、模型推理；步骤VII、计算全部经络点并输出图像。本设计通过将HRnet高分辨率网络模型用于远红外图像中人体关键点定位，可以将人体经络与机器学习结合，通过我们的算法模型可以确定人体红外图像上整个人体正背面的经络点的位置，可以帮助医生通过经络上的病理信息，快速识别症状，辅助医生诊断病症。

【技术实现步骤摘要】
一种远红外热成像人体经络关键点定位方法
本专利技术涉及一种定位方法，尤其涉及一种远红外热成像人体经络关键点定位方法。
技术介绍
红外线辐射是存在于自然界中的最广泛的电磁波辐射，它在电磁波连续频谱中波长为0.78～1000μm处于无线电波与可见光之间的区域。红外线辐射是，基于物理学中所有物体的分子和原子在一般环境下都会永不停息地做无规则运动，并且无休止地辐射出热红外能量。分子和原子的无规则运动越剧烈，辐射的能量就越大；分子和原子的无规则运动越平缓，辐射的能量就越小。由于黑体辐射的存在，所有的物体都会辐射红外线，利用红外探测器接收被测物体的红外辐射能量分布图形和背景的红外辐射能量分布图形之间的红外线差，可以形成不同的红外图像。利用这种方法，就可以对检测的目标进行远距离的热图像成像和测温，并且可以对其进行智能分析从而进一步做出判断。但是现有的红外热像的人体图像没有成熟的公开数据集，也没有成熟的人体关键点制定规则，直接采用自然图像中的人体关键点定位方法难以达到较好的效果，从而不能辅助医生通过经络上的病理信息，快速识别症状，辅助医生诊断病本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种远红外热成像人体经络关键点定位方法，其特征在于：所述定位方法包括以下步骤：/n步骤I：构建数据集；步骤II、搭建网络模型；步骤III、制作标签；步骤IV、数据增强与图像预处理；步骤V、训练模型；步骤VI、模型推理；步骤VII、计算全部经络点并输出图像；/n所述步骤II、搭建网络模型的具体过程为：在深度学习框架Pytorch上搭建基于深度学习的远红外人体关键点定位网络；基础网络结构为编码器解码器结构，采用两个子网络级联组成整体网络，子网络一为修改后的UNet网络，子网络二为改造的HRnet结构；/n所述子网络二由两部分组成，一部分是HRnet部分结构，另一部分是子网络二的后半部分；其中，...

【技术特征摘要】
1.一种远红外热成像人体经络关键点定位方法，其特征在于：所述定位方法包括以下步骤：
步骤I：构建数据集；步骤II、搭建网络模型；步骤III、制作标签；步骤IV、数据增强与图像预处理；步骤V、训练模型；步骤VI、模型推理；步骤VII、计算全部经络点并输出图像；
所述步骤II、搭建网络模型的具体过程为：在深度学习框架Pytorch上搭建基于深度学习的远红外人体关键点定位网络；基础网络结构为编码器解码器结构，采用两个子网络级联组成整体网络，子网络一为修改后的UNet网络，子网络二为改造的HRnet结构；
所述子网络二由两部分组成，一部分是HRnet部分结构，另一部分是子网络二的后半部分；其中，HRnet部分结构为：图像经过两个减小尺寸的卷积，再经过四个Bottleneck即两个3*3的卷积，得到一个featuremap1，形成第一分支；对featurenmap1进行下采样得到featuremap2，形成第二分支；featuremap1、featuremap2输入到由四个BasicBlock组成的Block，输出特征图featuremap1.1、featuremap2.1的尺度不变，通道数改变；featuremap1.1下采样融合到第二分支、featuremap2.1上采样融合第一分支；对featuremap2.1进行下采样得到featuremap3，形成第三分支；featuremap1.1、featuremap2.1、featuremap3输入到由四个BasicBlock组成Block，输出特征图featuremap1.2、featuremap2.2、featuremap3.1的尺度不变，通道数改变；featuremap1.2下采样融合到第二、第三分支，featuremap2.2上采样融合到第一分支，下采样融合到第三分支，featuremap3.1上采样融合到第一、第二分支；
对featuremap3.1进行下采样得到featuremap4；输出特征图featuremap1.2、featuremap2.2、featuremap3.1、featuremap4输入到由四个BasicBlock组成Block，输出特征图featuremap1.3、featuremap2.3、featuremap3.3、feature4.1的尺度不变，通道数改变；
其中，子网络二的后半部分结构为：对不同size的特征图featuremap2.3、featuremap3.3、feature4.1分别经过上采样，使它们统一到与featuremap1.3相同size的大小，并通过cat()函数将前述四个feature加和得到featuremap5，featuremap5进行1*1的卷积操作，尺寸不变，通道数不变，再进行1*1的卷积操作，尺寸不变，通道数改变，最终输出featuremap5；子网络二采用HRnet网络结构，其并行连接高分辨率与低分辨率网络，其方法能够保持高分辨率，而不是通过一个低到高的过程恢复分辨率，所以预测热图在空间上更精确，并且模型融合低分辨率特征图来提高高分辨率的特征图的表示效果，并进行重复的多尺度融合。


2.根据权利要求1所述的远红外热成像人体经络关键点定位方法，其特征在于：所述步骤II中，子网络一的输入为图像，子网络二的输入为图像拼接上子网络一最后的一层的特征图；子网络一UNet网络是先进行下采样，经过不同程度的卷积，学习了深层次的特征，再经过上采样回复为原图大小，上采样用反卷积实现，最后输出类别数量的特征图，然后使用激活函数sigmo...

【专利技术属性】
技术研发人员：裘世明，骆海铭，于明华，李明睿，马自强，张利兵，
申请(专利权)人：北京碧拓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11