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龙图腾网获悉宜宾显微智能科技有限公司申请的专利一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116579977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310246648.6，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法和装置是由王栋栋;朱鹏羽;段武堂;王建;常帧钰设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及脊柱侧弯检测领域，特别是一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法和装置，方法包括获取背部彩色图像；输入到预设的特征识别网络模型中，输出偶数个背部特征点的坐标；对所述背部彩色图像进行处理，得到背部轮廓图像；将背部特征点的坐标融合到背部轮廓图像中，确定每一背部特征点与背部轮廓图像中各个目标部位的位置对应关系，依据位置对应关系确定同类别的目标部位是否等高，得出被检测者的背部体态检测结果。本申请技术方案全程无辐射，效率高，适合大规模快速检测人体背部侧弯情况。

本发明授权一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的人体背部体态特征的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取被检测者的背部彩色图像； 将所述背部彩色图像输入到预设的特征识别网络中，并由所述特征识别网络输出偶数个背部特征点的坐标；方法包括：预先对所述特征识别网络进行训练，包括：采集背部样本图像，对所述背部样本图像中的背部样本部位进行标注；依据标注后的背部样本图像并采用ResNet50网络结构对所述特征识别网络进行训练；通过测试集验证所述特征识别网络的输出结果，具体的，当所述特征识别网络输出的特征点位置与基于所述背部样本图像中的坐标基本一致时，则所述特征识别网络训练完成；利用Xavier网络权重初始化方法对训练完成的所述特征识别网络进行权重初始化，权重初始化采用如下计算公式： ，其中W为网络权重，nj为各层输出神经元个数； 依据预设的图像处理算法对所述背部彩色图像进行处理，得到背部轮廓图像； 将偶数个所述背部特征点的坐标融合到所述背部轮廓图像中，确定每一所述背部特征点与所述背部轮廓图像中各个目标部位的位置对应关系，依据所述位置对应关系确定同类别的目标部位是否等高； 所述检测方法实现使用的计算机设备包括一个或者多个处理器或者处理单元16、系统存储器28和总线18，系统存储器28包括随机存取存储器RAM30和或高速缓存存储器32，计算机设备还包括存储系统34、显示器24、网络适配器20，网络适配器20通过总线18与计算机设备的其他模块通信，系统存储器28具有一组程序模块42，程序模块42被配置以执行基于图像的人体背部体态特征检测方法的程序，处理单元16通过运行存储在系统存储器28中程序模块42的程序。

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