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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种面向助浴任务的视觉辅助系统及存储介质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：CN116884035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310843046.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种面向助浴任务的视觉辅助系统及存储介质是由喻洪流;任翌霏;李平;许朋;刘晓瑾;谭晨羽;冯士凯;常超凡;韩太宇设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向助浴任务的视觉辅助系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向助浴任务的视觉辅助系统，包括：图像采集模块，其用于获取助浴场景与目标人体的RGB图像与深度图像；人体定位模块，其具有深度学习模型，所述深度学习模型对所述RGB图像优化去雾得到所述目标人体关键点的二维坐标，再结合所述深度图像，得到所述目标人体关键点的三维坐标。本发明还提供了基于面向助浴任务的视觉辅助系统的可存储介质。本发明的视觉辅助系统提升了在水雾较多的特殊环境下的人体关键点检测算法的准确度，提高了配准的效率，提高了人体定位的实时性。

本发明授权一种面向助浴任务的视觉辅助系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向助浴任务的视觉辅助系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，其用于获取助浴场景与目标人体的RGB图像与深度图像； 人体定位模块，其具有深度学习模型，所述深度学习模型对所述RGB图像优化去雾得到所述目标人体关键点的二维坐标，再结合所述深度图像，得到所述目标人体关键点的三维坐标； 所述助浴场景包括RGB-D视觉传感器和机械臂，所述人体定位模块将所述关键点的三维坐标传递至所述机械臂； 所述RGB-D视觉传感器包括RGB相机和深度相机，所述图像采集模块采集所述RGB相机和深度相机的图像信息，得到所述RGB图像和深度图像； 所述人体定位模块的图像处理过程包括： S1、使用去雾-人体关键点检测模型对所述RGB图像进行去雾处理并进行所述目标人体关键点检测，得到所述目标人体的关键点在所述RGB图像中的二维坐标； S2、根据所述RGB-D视觉传感器的相机标定，得到所述RGB相机空间坐标到所述深度相机空间坐标的转换关系，进而得到所述目标人体关键点的三维坐标； S3、根据所述RGB-D视觉传感器与所述机械臂的手眼标定，得到所述RGB-D视觉传感器空间坐标与所述机械臂空间坐标的转换关系，进而得到所述RGB相机空间坐标到所述机械臂底座的映射，完成所述目标人体关键点从相机坐标到机械臂底座坐标的转换，实现所述机械臂对所述目标人体的定位； 所述去雾-人体关键点检测模型的构建过程包括： 基于卷积神经网络构建所述去雾-人体关键点检测模型，包括去雾模块和人体关键点检测模块，将所述去雾模块与所述人体关键点检测模块串联，输入第一图像经过去雾模块去雾，随后在所述人体关键点检测模块对去雾后的图像进行人体骨骼关键点检测，最终输出带有人体骨骼关键点标记的第二图像； 拍摄浴室场景下的含雾人体图像，筛选含雾且带人体的图像，做成数据集，按照人体关键点检测训练所需格式进行标注； 选择损失函数利用所述数据集对所述去雾-人体关键点检测模型进行训练，使所述去雾-人体关键点检测模型能够同时完成去雾与人体关键点检测，通过调整参数得到合适的权重，保存模型参数，对模型进行轻量化与加速处理； 所述人体关键点包括：头、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左踝、右踝； 安全预警模块，其用于检测所述目标人体的异常行为，在所述异常行为发生时，所述安全预警模块发出预警并使助浴暂停，所述异常行为的检测过程包括： 对目标人体头部坐标、左髋坐标与左踝坐标进行实时检测，设异常行为第一特征为头部坐标速度v快于某一速度阈值，异常行为第二特征为头部坐标在垂直方向上与左踝坐标距离d1小于某一距离阈值，异常行为第三特征为左髋坐标在垂直方向上与左踝坐标距离d2小于另一距离阈值； 设异常行为第一特征阈值V，异常行为第二特征阈值D1，异常行为第三特征阈值D2； 若检测到头部坐标速度v大于所述异常行为第一特征阈值V，则对第二特征与第三特征进行检测； 检测所述第二特征头部坐标与左踝坐标距离d1小于所述第二特征阈值D1，且所述第三特征左髋坐标在垂直方向上与左踝坐标的距离d2小于所述第三特征阈值D2，则判定所述目标人体行为异常。

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