[发明专利]一种穴位识别方法及穴位识别网络

说明书

本发明提供了一种穴位识别方法及穴位识别网络，涉及图像识别技术领域，包括：将待识别图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到特征提取网络输出的多个特征图；其中，特征提取网络包括多个串联的特征图提取模型；将各特征图进行融合相加得到融合特征图；将融合特征图输入预先训练得到的预测网络中进行穴位预测，得到待识别图像中的各穴位坐标和穴位类别。本发明能够自动识别出待识别图像中的各个穴位坐标及对应的穴位类型，提升了穴位识别速度及识别准确率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种穴位识别方法及穴位识别网络。

背景技术

穴位在中医理论中占有重要地位，在针灸、推拿及点按中发挥着重要作用，穴位通常会因体型差异而不同，通常需要专业人士才能准确找出各个穴位的位置，对于没有经过专业训练的人，很难找出各个穴位位置及对应名称，因此，如何帮助非专业人士快速准确识别出出穴位位置及对应的穴位类型成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种穴位识别方法及穴位识别网络，能够自动识别出待识别图像中的各个穴位坐标及对应的穴位类型，提升了穴位识别速度及识别准确率。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种穴位识别方法，包括：将待识别图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到所述特征提取网络输出的多个特征图；其中，所述特征提取网络包括多个串联的特征图提取模型；将各所述特征图进行融合相加得到融合特征图；将所述融合特征图输入预先训练得到的预测网络中进行穴位预测，得到所述待识别图像中的各穴位坐标和穴位类别。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述将待识别图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到所述特征提取网络输出的多个特征图的步骤，包括：将所述待识别图像输入第一个特征图提取模型中，以使第一个特征图提取模型输出第一特征图和第二特征图；将前一个特征图提取模型输出的第一特征图输入后一个特征图提取模型中，以使后一个特征图提取模型输出第一特征图和第二特征图，直至得到所有特征图提取模型输出的第二特征图，将所述第二特征图作为所述特征提取网络输出的多个特征图。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述特征图提取模型包括多个提取模块、残差模块、多个残差采样模块及多个上采样模块；多个所述提取模块依次串联，所述提取模块的输出端与所述残差模块的输入端连接，所述残差模块的输出端与所述残差采样模块连接，多个所述残差采样模块依次串联，所述残差采样模块的输出端用于输出所述第一特征图；所述上采样模块的输入端连接于所述残差采样模块之间，所述上采样模块的输出端用于输出所述第二特征图。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述多个提取模块包括第一提取模块～第四提取模块，所述多个残差采样模块包括第一残差采样模块～第四残差采样模块；所述第一提取模块的输入端用于输入所述待识别图像或所述第一特征图，所述第一提取模块的输入端还与所述第四残差采样模块的输出端连接；所述第一提取模块的输出端分别与第二提取模块的输入端及第三残差采样模块的输出端连接；所述第二提取模块的输出端分别与第三提取模块的输入端及第二残差采样模块的输出端连接；所述第三提取模块的输出端分别与第四提取模块的输入端及所述第一残差采样模块的输出端连接。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述多个上采样模块包括第一上采样模块～第三上采样模块，所述第一上采样模块和所述第二上采样模块用于对所述第二残差采样模块输出的特征图进行两次上采样，所述第三上采样模块用于对所述第三残差采样模块输出的特征图进行上采样；所述第二特征图由所述第二上采样模块输出的特征图、所述第三上采样模块输出的特征图及所述第四残差采样模块输出的特征图相加得到。

进一步，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述提取模块包括依次连接的残差模块、池化层和残差模块。