【技术实现步骤摘要】
一种基于人体姿态识别的穴位定位方法和系统
[0001]本专利技术涉及一种穴位定位方法和系统，特别是涉及一种基于人体姿态识别的穴位定位方法和系统。
技术介绍
[0002]经络穴位是中医文化中，在中医诊断、调理和治疗过程中具有重要的作用。随着智能化医疗的发展，穴位识别的自动化和智能化成为必然的发展趋势。目前穴位定位仍然高度依赖于经验丰富的医生，对人工成本要求较高。
[0003]现有技术中，存在通过神经网络来训练人体穴位识别的算法。所述算法接收患者的身体特征和数个基础坐标，从而预测出患者穴位的大致坐标。然而，上述神经网络算法仍然需要用户提前输入较多的信息，如患者身高、体重等身体特征，和基准穴位坐标，不够智能化，仍需要繁琐的人工步骤。
技术实现思路
[0004]基于此，本专利技术目的在于，提供一种基于人体姿态识别的穴位定位方法和系统，其具有智能化、减少使用步骤的优点。
[0005]一种基于人体姿态识别的穴位定位方法，其包括如下步骤：
[0006]S1：对人体图片进行特征提取，生成人体特征图；<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人体姿态识别的穴位定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对人体图片进行特征提取，生成人体特征图；S2：对所述人体特征图进行卷积，生成热图和局部连通区域图；S3：根据所述热图，找出骨骼关键点；S4：根据骨骼关键点和局部连通区域图，组建骨架，并在所述骨架上找到参照穴位和参照寸距；S5：根据所述骨架、参照穴位和参照寸距，进一步识别人体图片上的其他穴位。2.根据权利要求1所述的基于人体姿态识别的穴位定位方法，其特征在于：所述步骤S2中，包括第一卷积阶段和第二卷积阶段；第一卷积阶段包括对所述人体特征图分别进行的第一热图卷积计算和第一局部连通区域图卷积计算；所述第一热图卷积计算获得第一阶段热图S1；所述第一局部连通区域图卷积计算获得第一阶段局部连通区域图L1；所述第二卷积阶段包括至少一个热图卷积子阶段和至少一个局部连通区域图卷积子阶段；所述至少一个热图卷积子阶段同时对第一阶段热图S1和第一阶段局部连通区域图L1进行计算，获得热图；所述至少一个局部连通区域图卷积子阶段同时对第一阶段热图S1和第一阶段局部连通区域图L1进行计算，获得局部连通区域图。3.根据权利要求2所述的基于人体姿态识别的穴位定位方法，其特征在于：所述第一热图卷积计算为：S1＝ρ1(F)ρ1为第一热图卷积推断函数，其由四个3x3卷积层和两个1x1卷积层组成；F为步骤S1中计算获得的人体特征图；所述第一局部连通区域图卷积计算为：所述第一局部连通区域图卷积计算为：为第一局部连通区域图卷积推断函数，其由四个3x3卷积层和两个1x1卷积层组成；第二卷积阶段包括T
‑
1个热图卷积子阶段和T
‑
1个局部连通区域图卷积子阶段，且T≥2；上述第二卷积阶段的公式如下：S
t
＝ρ
t
(F,S
t
‑1,L
t
‑1),t＝2,3,...Tρ
t
为第t热图卷积推断函数，为第t局部连通区域图卷积推断函数，ρ
t
和均由五个7x7卷积核和两个1x1卷积核组成；t从2开始递增，直至t＝T；完成上述T
‑
1次的热图卷积子阶段和T
‑
1次的局部连通区域图卷积子阶段后，获得第T子阶段热图S
T
和第T子阶段局部连通区域图L
T
。4.根据权利要求3所述的基于人体姿态识别的穴位定位方法，其特征在于：所述步骤S3对所述热图S
T
中的每个像素点s都与其附近上、下、左、右四个像素点进行比较，如果所述像素点s的值比其附近四个像素点都大，则将s记为一骨骼关键点。5.根据权利要求4所述的基于人体姿态识别的穴位定位方法，其特征在于：所述步骤S4中，通过如下公式，对所述骨骼关键点进行两两计算，获得连接值E，其代表所述两个骨骼关键点之间存在连接的可能性：
p(u)＝(1
‑
u)d
j1
+ud
j2
其中，d
j1
和d
j2
属于所述骨骼关键点；L是所述局部连通区域图，c代表的是人体图片代表的部位；L
c
代表局部连通区域图中检测的部位c的值；通过在两个检测出的所述骨骼关键点d
j1
和d
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