【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人体经络穴位，具体地，涉及一种基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法及设备。
技术介绍
1、在中医理论中，经络是运行气血、联系脏腑和体表的通道，是人体功能的重要调控系统。经络学说不仅是中医针灸和按摩的基础，也是中医学的重要组成部分，对于保障人类健康具有深远的意义。现有测定和展示人体的经络和穴位的位置和相关信息主要通过公认标准的学术刊物，如：针灸腧穴学（杨甲三）、针灸学笔记图解等；相关国家标准如：gb/t12346-2021经穴名称与定位；实体或者3d虚拟的人体经络穴位模型来确认。
2、然而，这些传统方法在实际应用中需要人工依据相关的标准来对人员个体进行一对一的确认经穴位置，不仅操作繁琐耗时，而且趋向于根据经验判断而非标准的测定，存在定位不准确、效率低下以及主观性较强等问题。
3、近年来，随着计算机技术和人工智能的飞速发展，尤其是图像识别、三维可视化等技术的广泛应用，为经络穴位的研究提供了新的可能性。因此，期待一种基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法及设备。
技术实现思路
1、提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、第一方面，本申请提供了一种基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，所述方法包括：
3、基于语音提示，被扫描人员进入指定扫
4、在所述指定扫描区，结合语音指令通过人体3d扫描仪采集所述被扫描人员的人体点云数据；
5、基于所述人体点云数据生成人体网格模型；
6、对所述人体网格模型进行语义分割以得到包含人体经络穴位标注的人体网格模型。
7、可选地，对所述人体网格模型进行语义分割以得到包含人体经络穴位标注的人体网格模型，包括：对所述人体网格模型进行多尺度特征提取以得到人体网格浅层特征图、人体网格中层特征图和人体网格深层特征图；对所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图分别进行前景显著化处理以得到前景显著人体网格浅层特征图、前景显著人体网格中层特征图和前景显著人体网格深层特征图；对所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图进行像素级跨尺度全局上下文关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征图；基于所述多尺度融合前景显著人体网格特征图，生成所述包含人体经络穴位标注的人体网格模型。
8、可选地，对所述人体网格模型进行多尺度特征提取以得到人体网格浅层特征图、人体网格中层特征图和人体网格深层特征图，包括：将所述人体网格模型输入基于金字塔网络的人体特征提取器以得到所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图。
9、可选地，对所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图分别进行前景显著化处理以得到前景显著人体网格浅层特征图、前景显著人体网格中层特征图和前景显著人体网格深层特征图，包括：将所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图。
10、可选地，将所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图，包括：对所述人体网格浅层特征图进行层归一化处理以得到归一化人体网格浅层特征图；对所述归一化人体网格浅层特征图进行基于点卷积的通道扩展和基于空洞卷积层的深度卷积编码以得到人体网格深度卷积备份浅层特征图和人体网格深度卷积原版浅层特征图；将所述人体网格深度卷积原版浅层特征图输入基于函数的前景门控掩码模块以得到人体网格深度卷积门控掩码权重特征图；计算所述人体网格深度卷积门控掩码权重特征图和所述人体网格深度卷积备份浅层特征图之间的按位置点乘以得到门控掩码前景凸显人体网格浅层特征图；对所述门控掩码前景凸显人体网格浅层特征图进行基于点卷积的通道收缩以得到所述前景显著人体网格浅层特征图。
11、可选地，对所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图进行像素级跨尺度全局上下文关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征图，包括：将所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图进行特征散化以得到前景显著人体网格浅层特征向量的集合、前景显著人体网格中层特征向量的集合和前景显著人体网格深层特征向量的集合；对所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合进行像素级多尺度特征关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合；将所述多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合进行特征形状重塑以得到所述多尺度融合前景显著人体网格特征图。
12、可选地，对所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合进行像素级多尺度特征关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合，包括：将所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合输入基于transformer结构的跨尺度跨域全局上下文编码器以得到所述多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合。
13、可选地，将所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合输入基于transformer结构的跨尺度跨域全局上下文编码器以得到所述多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合，包括：以所述前景显著人体网格浅层特征向量作为查询向量，所述前景显著人体网格中层特征向量作为键向量，所述前景显著人体网格深层特征向量作为值向量，将所述前景显著人体网格浅层特征向量、所述前景显著人体网格中层特征向量和所述前景显著人体网格深层特征向量输入所述基于transformer结构的跨尺度跨域全局上下文编码器以得到所述多尺度融合前景显著人体网格特征向量。
14、可选地，基于所述多尺度融合前景显著人体网格特征图，生成所述包含人体经络穴位标注的人体网格模型，包括：将所述多尺度融合前景显著人体网格特征图输入基于函数的语义分割器以得到所述包含人体经络穴位标注的人体网格模型。
15、第二方面，本申请提供了一种基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化设备，所述设备包括：
16、多尺度特征提取模块，用于对人体网格模型进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格模型进行语义分割以得到包含人体经络穴位标注的人体网格模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格模型进行多尺度特征提取以得到人体网格浅层特征图、人体网格中层特征图和人体网格深层特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图分别进行前景显著化处理以得到前景显著人体网格浅层特征图、前景显著人体网格中层特征图和前景显著人体网格深层特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，将所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景
6.根据权利要求5所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图进行像素级跨尺度全局上下文关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征图，包括：
7.根据权利要求6所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合进行像素级多尺度特征关联融合以得到多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合，包括：
8.根据权利要求7所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，将所述前景显著人体网格浅层特征向量的集合、所述前景显著人体网格中层特征向量的集合和所述前景显著人体网格深层特征向量的集合输入基于Transformer结构的跨尺度跨域全局上下文编码器以得到所述多尺度融合前景显著人体网格特征向量的集合，包括：
9.根据权利要求8所述的基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，基于所述多尺度融合前景显著人体网格特征图，生成所述包含人体经络穴位标注的人体网格模型，包括：
10.一种基于AI图像识别的人体经络穴位位置可视化设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格模型进行语义分割以得到包含人体经络穴位标注的人体网格模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格模型进行多尺度特征提取以得到人体网格浅层特征图、人体网格中层特征图和人体网格深层特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，对所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图分别进行前景显著化处理以得到前景显著人体网格浅层特征图、前景显著人体网格中层特征图和前景显著人体网格深层特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai图像识别的人体经络穴位位置可视化方法，其特征在于，将所述人体网格浅层特征图、所述人体网格中层特征图和所述人体网格深层特征图输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述前景显著人体网格浅层特征图、所述前景显著人体网格中层特征图和所述前景显著人体网格深层特征图，包括：
6.根据权利要求5所述的基于ai图像识别的人体经络...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘一震，朱江奇，武法富，王淋淼，
申请(专利权)人：杭州医尔睿信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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