按摩区域自动分割方法、装置、按摩机器人及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种按摩区域自动分割方法，包括：获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；根据所述二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合所述人体各部位的2D关键点分割所述待按摩区域。本发明专利技术所提出的按摩区域自动分割方法，可对人体各部位的2D关键点进行识别，再根据2D关键点自动划分出肩部、背部、腰部等区域，在对人体各部位进行划分后，会将此区域划分信息反馈给按摩机器人，按摩机器人再根据不同的按摩区域自动匹配相应的按摩策略，以达到较好的按摩效果。

【技术实现步骤摘要】
按摩区域自动分割方法、装置、按摩机器人及存储介质
本专利技术涉及区域分割领域，特别涉及一种按摩区域自动分割方法、装置、按摩机器人及存储介质。
技术介绍
按摩机器人可对人体进行自动按摩，其逐渐取代了传统的人工按摩，按摩机器人不仅可对人体进行放松、消除疲劳感，还可对人体各个部位进行理疗。按摩机器人在设定按摩参数后，譬如按摩头的按摩力度、按摩头的按摩温度及按摩头的按摩方式等，只会按照设定的参数对人体进行按摩。也就是说，按摩头在按摩人体的不同部位时，譬如肩部、背部、腰部等，其所采取的按摩策略都是一样的，也即按摩头的按摩力度、按摩头的按摩温度及按摩方式等都不会改变。采用传统的人工按摩方式进行按摩时，按摩师会根据人体不同部位施以不同大小的按摩力度，同时还会针对人体不同部位采用不同的按摩方式，以达到较好的按摩效果。然而，现有的按摩机器人无法识别人体的不同部位，再根据人体不同部位选择对应的按摩策略，存在按摩效果不佳的缺陷。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种按摩区域自动分割方法，旨在解决现有的按摩机器人存在按摩效果不佳的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提出一种按摩区域自动分割方法，该按摩区域自动分割方法包括：获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；根据所述二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合所述人体各部位的2D关键点分割所述待按摩区域。优选地，所述基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点包括：通过VGG19卷积网络对所述RGB图进行特征提取，生成一组特征图；分别使用CNN网络提取所述特征图的置信度和关联度；通过贪心算法解析所述置信度和关联度，以生成人体各部位的2D关键点。优选地，所述根据二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域包括：识别所述三维点云中属于平面区域的点云；根据所述平面区域的点云面积，判断所述平面区域是否为床平面区域；若是，则从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。优选地，所述根据二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域包括：识别所述三维点云中属于平面区域的点云；根据所述平面区域的位置，判断所述平面区域是否为床平面区域；若是，则从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。本专利技术还提出一种按摩区域自动分割装置，该按摩区域自动分割装置包括：信息获取模块，用于获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；2D关键点生成模块，基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；区域分割模块，用于根据所述二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合所述人体各部位的2D关键点分割所述待按摩区域。优选地，所述2D关键点生成模块包括：特征图生成单元，用于通过VGG19卷积网络对所述RGB图进行特征提取，生成一组特征图；置信度关联度提取单元，用于通过CNN网络提取所述特征图的置信度和关联度；2D关键点生成单元，用于通过贪心算法解析所述置信度和关联度，以生成人体各部位的2D关键点。优选地，所述区域分割模块包括：识别单元，用于识别所述三维点云中属于平面区域的点云；判断单元，用于根据所述平面区域的点云面积，判断所述平面区域是否为床平面区域；点云剔除单元，用于从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。优选地，所述区域分割模块包括：识别单元，用于识别所述三维点云中属于平面区域的点云；判断单元，用于根据所述平面区域的位置，判断所述平面区域是否为床平面区域；点云剔除单元，用于从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。本专利技术还提出一种按摩机器人，该按摩机器人包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现前述各实施例记载的按摩区域自动分割方法。本专利技术还提出一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述各实施例记载的按摩区域自动分割方法。与现有技术相比，本专利技术实施例的有益技术效果在于：本专利技术实施例所提出的按摩区域自动分割方法，可对人体各部位的2D关键点进行识别，再根据2D关键点自动划分出肩部、背部、腰部等区域，在对人体各部位进行划分后，会将此区域划分信息反馈给按摩机器人，按摩机器人再根据不同的按摩区域自动匹配相应的按摩策略，以达到较好的按摩效果。附图说明图1为本专利技术按摩区域自动分割方法第一实施例的流程图；图2为本专利技术按摩区域自动分割方法的2D关键点生成图；图3为本专利技术按摩区域自动分割方法的人体待按摩区域生成图；图4为本专利技术按摩区域自动分割方法的人体待按摩区域分割图；图5为本专利技术按摩区域自动分割方法第二实施例的流程图；图6为本专利技术按摩区域自动分割方法第三实施例的流程图；图7为本专利技术按摩区域自动分割方法第四实施例的流程图；图8为本专利技术按摩区域自动分割装置一实施例的功能模块图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提出一种按摩区域自动分割方法，在一实施方式中，参见图1，该按摩区域自动分割方法包括以下步骤：步骤S10，获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，二维信息为RGB图像，三维信息为具有深度信息的点云数据；在实际应用时，用户先趴在在按摩床上，并根据实际情况调整位置，直至满足三维点云数据的采集和按摩要求，然后通过3D结构光模组采集人体按摩区域的二维信息和三维信息。3D结构光模组主要由相机和投射器组成，结构光就是通过投射器投射到被测物体表面的主动结构信息，如激光条纹、格雷码、正弦条纹等，然后通过单个或多个相机拍摄被测表面即得结构光图像，最后基于三角测量原理经过图像三维解析计算，从而实现三维重建。步骤S20，基于OpenPose算法对RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；本实施例中，通过OpenPose算法对RGB图像中的人体进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点，譬如肩部关键点、背部关键点及腰部关键点等，如图2所示。步骤S30，根据二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合人体各部位的2D关键点分割待按摩区域。本实施例中，需要将床平面区域的点云删除，床平面和人体表面有着显著的区别特征，即床平面在点云采集空间内是一片具有较大面积的平面区域，而人体表面在点云采集空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种按摩区域自动分割方法，其特征在于，包括：/n获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；/n基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；/n根据所述二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合所述人体各部位的2D关键点分割所述待按摩区域。/n

【技术特征摘要】
1.一种按摩区域自动分割方法，其特征在于，包括：
获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；
基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点；
根据所述二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域，并结合所述人体各部位的2D关键点分割所述待按摩区域。


2.根据权利要求1所述的按摩区域自动分割方法，其特征在于，所述基于OpenPose算法对所述RGB图像进行关键点识别，以生成人体各部位的2D关键点包括：
通过VGG19卷积网络对所述RGB图进行特征提取，生成一组特征图；
分别使用CNN网络提取所述特征图的置信度和关联度；
通过贪心算法解析所述置信度和关联度，以生成人体各部位的2D关键点。


3.根据权利要求1所述的按摩区域自动分割方法，其特征在于，所述根据二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域包括：
识别所述三维点云中属于平面区域的点云；
根据所述平面区域的点云面积，判断所述平面区域是否为床平面区域；
若是，则从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。


4.根据权利要求1所述的按摩区域自动分割方法，其特征在于，所述根据二维信息和三维信息，自动获取人体的待按摩区域包括：
识别所述三维点云中属于平面区域的点云；
根据所述平面区域的位置，判断所述平面区域是否为床平面区域；
若是，则从所述三维点云中将所述床平面区域对应的点云删除。


5.一种按摩区域自动分割装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取人体按摩区域的二维信息和三维信息，所述二维信息为RGB图像，所述三维信息为具有深度信息的点云数据；
2D关键点生...

【专利技术属性】
技术研发人员：谈继勇，李元伟，杨光耀，俞林昊，
申请(专利权)人：深圳瀚维智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44