买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法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：CN116434277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310411627.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法是由王浩;柳丽;王英;杜森浩设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法。现有深度学习技术对于小目标检测，会出现识别精度低、识别速度慢、识别出现频闪等问题。本发明步骤：对获取的手部图像利用手部位置检测和手部关键点检测结合的级联神经网络，输出手部区域及手部21个关键点信息；最后根据手部21个关键点与“寸”之间的几何关系，计算得到穴位点坐标并映射到手部区域中。本发明在保证检测过程实时性与检测速度要求的前提下，使检测手部穴位的准确率与鲁棒性均有所提升。

本发明授权一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联深度神经网络的穴位精准定位方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：采集不同光照程度以及不同肤色下的手部数据，得到Ⅰ类样本； S2：采集不同手势下的手部数据，得到Ⅱ类样本； S3：对Ⅰ类样本进行数据前处理，并按比例进行训练集和验证集的划分； S4：对Ⅱ类样本进行数据前处理，并按比例进行训练集和验证集的划分； S5：采取目标检测算法构建Ⅰ类模型，采用基于Ⅰ类样本得到的训练集和验证集对I类模型进行训练和验证，得到I类优化模型； S6：采取关键点检测算法构建Ⅱ类模型，采用基于Ⅱ类样本得到的训练集和验证集对Ⅱ类模型进行训练和验证，得到Ⅱ类优化模型； S7：通过摄像头获取手部实时画面，将检测到的画面通过I类优化模型定位到手部区域，然后将手部区域输入Ⅱ类优化模型获取手部21个关键点的信息；根据获取的手部21个关键点的信息，确定手心或手背； S8：根据获取的手部21个关键点的信息，结合中指同身寸法定位手部穴位，然后将穴位信息映射至手部区域中； 对Ⅰ类样本的数据前处理为：使用标注软件将Ⅰ类样本中含手部的位置进行标注，其中左手标签设为“L-Hand”，右手标签设为“R-Hand”； 对Ⅱ类样本的数据前处理为：使用标注软件将Ⅱ类样本中的手部21个关键点坐标进行标注，其中21个关键点及其标签设置分别为手腕“0.WRIST”、第一腕掌“1.THUMB_CMC”、拇指掌指“2.THUMB_MCP”、拇指指间关节“3.THUMB_IP”、拇指指尖“4.THUMB_TIP”、食指掌指“5.INDEX_FINGER_MCP”、食指近端指间关节“6.INDEX_FINGER_PIP”、食指远端指间关节“7.INDEX_FINGER_DIP”、食指指尖“8.INDEX_FINGER_TIP”、中指掌指“9.MIDDLE_FINGER_MCP”、中指近端指间关节“10.MIDDLE_FINGER_PIP”、中指远端指间关节“11.MIDDLE_FINGER_DIP”、中指指尖“12.MIDDLE_FINGER_TIP”、无名指掌指“13.RING_FINGER_MCP”、无名指近端指间关节“14.RING_FINGER_PIP”、无名指远端指间关节“15.RING_FINGER_DIP”、无名指指尖“16.RING_FINGER_TIP”、小指掌指“17.PINKY_MCP”、小指近端指间关节“18.PINKY_PIP”、小指远端指间关节“19.PINKY_DIP”、小指指尖“20.PINKY_TIP”； 步骤S3和S4中进行数据前处理后，进行格式转换，具体为将数据前处理后的XML格式转为YOLO格式； 在步骤S5中，采取改进YOLOv5目标检测算法构建Ⅰ类模型，训练权重选取官方权重，迭代次数为300；改进YOLOv5目标检测算法在YOLOv5目标检测算法的原有检测头框架中添加160x160的检测特征图，用于检测4x4以上的目标，在原有主干网络框架中添加注意力机制，将原先的部分C3模块替换成C3SE模块，Anchors参数利用K-means聚类算法重新计算； 在步骤S6中，采取热图回归法构建Ⅱ类模型，热图回归法利用HRNet作为主干网络，其中设置的超参数为：迭代次数为300，优化器为Adam，激活函数为ReLU； 在步骤S8中，中指同身寸法中的“寸”利用欧氏距离计算得到： 其中为中指远端指间关节的横坐标与中指近端指间关节的横坐标之间的距离，为中指远端指间关节的纵坐标与中指近端指间关节的纵坐标之间的距离，为“寸”的距离。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波大学，其通讯地址为：315211 浙江省宁波市江北区风华路818号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。