本发明专利技术公开了一种基于深度学习的经络穴位按摩方法、系统、装置及介质，方法包括：通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；获取经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据第一电位信息和探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；获取用户的第一体重指数，将第一体重指数和第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；根据经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。本发明专利技术降低了人力成本，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验，可广泛应用于按摩控制技术领域。术领域。术领域。
【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的经络穴位按摩方法、系统、装置及介质
[0001]本专利技术涉及按摩控制
，尤其是一种基于深度学习的经络穴位按摩方法、系统、装置及介质。
技术介绍
[0002]穴位按摩在我国有数千年的历史，通过按摩经络上的穴位，可以放松肌肉、解除疲劳、调节人体机能，具有提高人体免疫能力、调节体液循环、促进新陈代谢、调节内分泌以及疏通经络的效果。
[0003]现有的穴位按摩大多需要依靠按摩师或专业仪器先确定经络穴位的位置，然后再通过按摩仪器进行按摩，人力成本较高，且在按摩过程中可能会因为人体移动而造成经络穴位的位置改变，使得按摩仪器无法准确地对经络穴位进行按摩，影响了按摩效果和用户的使用体验。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术实施例的一个目的在于提供一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，该方法降低了人力成本，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验。
[0006]本专利技术实施例的另一个目的在于提供一种基于深度学习的经络穴位按摩系统。
[0007]为了达到上述技术目的，本专利技术实施例所采取的技术方案包括：
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，包括以下步骤：
[0009]通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；
[0010]获取所述经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；
[0011]获取用户的第一体重指数，将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；
[0012]根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
[0013]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图这一步骤，其具体包括：
[0014]根据所述探头分布信息确定所述经络穴位检测探头阵列的各个探头的第一位置信息；
[0015]根据各所述探头的第一位置信息和检测到的所述第一电位信息确定用户背部的第一电位分布图。
[0016]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述经络穴位按摩方法还包括预先构建训练样本集的步骤，其具体包括：
[0017]通过经络检测仪确定多个人体的背部的各个经络穴位的第二位置信息，并确定各所述人体的第二体重指数和背部的第二电位分布图；
[0018]根据所述第二体重指数和对应的第二电位分布图确定第一训练样本，并根据所述第二位置信息和对应的经络穴位的名称确定所述第一训练样本的经络穴位标签；
[0019]根据所述第一训练样本和所述经络穴位标签确定训练样本集。
[0020]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述经络穴位按摩方法还包括预先训练经络穴位识别模型的步骤，其具体包括：
[0021]将所述第一训练样本输入到预先构建的卷积神经网络，得到经络穴位识别结果；
[0022]根据所述经络穴位识别结果和所述经络穴位标签确定所述卷积神经网络的第一损失值；
[0023]根据所述第一损失值通过反向传播算法更新所述卷积神经网络的参数；
[0024]当所述第一损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值或测试精度达到预设的第三阈值，停止训练，得到训练好的经络穴位识别模型。
[0025]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息这一步骤，其具体包括：
[0026]将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到所述经络穴位识别模型，得到多个经络穴位名称和对应的第三位置信息；
[0027]根据所述经络穴位名称和所述第三位置信息确定用户背部的经络穴位分布信息。
[0028]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩这一步骤，其具体包括：
[0029]获取预设的按摩控制曲线库，根据所述经络穴位分布信息在所述按摩控制曲线库中匹配得到第一按摩控制曲线；
[0030]根据所述第一按摩控制曲线控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
[0031]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述经络穴位检测探头阵列和所述按摩头均设置在按摩椅的椅背上。
[0032]第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩系统，包括：
[0033]电位信息检测模块，用于通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；
[0034]电位分布图确定模块，用于获取所述经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；
[0035]经络穴位识别模块，用于获取用户的第一体重指数，将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；
[0036]按摩头控制模块，用于根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
[0037]第三方面，本专利技术实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩装置，包括：
[0038]至少一个处理器；
[0039]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0040]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
[0041]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
[0042]本专利技术的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到：
[0043]本专利技术实施例先通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息，然后根据第一电位信息和经络穴位检测探头阵列的探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图，再将用户的第一体重指数和该第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息，从而可以根据经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。本专利技术实施例确定用户的体重指数和用户背部的电位分布图并输入到经络穴位识别模型中进行识别，提高了经络穴位位置确定的准确性，降低了人力成本，且在按摩过程中可以实时确定用户背部的经络穴位的位置，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面对本专利技术实施例中所需要使用的附图作以下介绍，应当理解的是，下本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，其特征在于，包括以下步骤：通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；获取所述经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；获取用户的第一体重指数，将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，其特征在于，所述根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图这一步骤，其具体包括：根据所述探头分布信息确定所述经络穴位检测探头阵列的各个探头的第一位置信息；根据各所述探头的第一位置信息和检测到的所述第一电位信息确定用户背部的第一电位分布图。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，其特征在于，所述经络穴位按摩方法还包括预先构建训练样本集的步骤，其具体包括：通过经络检测仪确定多个人体的背部的各个经络穴位的第二位置信息，并确定各所述人体的第二体重指数和背部的第二电位分布图；根据所述第二体重指数和对应的第二电位分布图确定第一训练样本，并根据所述第二位置信息和对应的经络穴位的名称确定所述第一训练样本的经络穴位标签；根据所述第一训练样本和所述经络穴位标签确定训练样本集。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，其特征在于，所述经络穴位按摩方法还包括预先训练经络穴位识别模型的步骤，其具体包括：将所述第一训练样本输入到预先构建的卷积神经网络，得到经络穴位识别结果；根据所述经络穴位识别结果和所述经络穴位标签确定所述卷积神经网络的第一损失值；根据所述第一损失值通过反向传播算法更新所述卷积神经网络的参数；当所述第一损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值或测试精度达到预设的第三阈值，停止训练，得到训练好的经络穴位识别模型。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王炳坤，
申请(专利权)人：慕思健康睡眠股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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