一种按摩部位识别、定位、按摩方法及装置、设备与流程

本发明涉及自动化按摩技术领域，具体涉及一种按摩部位识别、定位、按摩方法及装置、设备。

背景技术：

现代人类，由于工作的需要，经常需要长期保持一种姿势进行工作，因此经常会发生各种关节或者肌肉的损伤。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种按摩部位识别、定位、按摩方法及装置、设备。

本发明第一方面提供一种按摩部位识别方法，所述按摩部位识别方法包括：

获取待按摩对象的图像；

根据所述图像，基于预先经过训练的第一模型，获取所述图像中的按摩部位的相关信息。

进一步，所述相关信息包括按摩部位的种类和/或位置。

进一步，所述按摩部位识别方法还包括：

基于所述相关信息，控制指示器对所述按摩部位给予指示。

本发明第二方面提供一种按摩部位定位方法，所述按摩部位定位方法包括：

控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

进一步，所述按摩部位识别参数信息包括：力参数和/或按摩对象的反应。

本发明第三方面提供一种按摩方法，所述按摩方法包括：

获取按摩部位的相关信息；

根据所述相关信息，结合按摩相关的按摩参数，生成第二指令，通过所述第二指令控制执行器移动到所述按摩部位；对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；其中，

所述相关信息基于预先经过训练的第一模型生成；和/或

所述第二指令基于预先经过训练的第三模型生成。

进一步，所述按摩部位的相关信息包括按摩部位的种类和/或位置。

进一步，所述按摩参数包括力参数、时间参数和/或按摩对象的反应。

进一步，所述按摩方法还包括：

基于所述相关信息，控制指示器对所述按摩部位给予指示。

本发明第四方面提供一种按摩方法，所述按摩方法包括：

控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

根据按摩相关的按摩参数，生成第三指令，通过所述指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；

所述第一指令基于预先经过训练的第二模型生成；和/或

所述第三指令基于预先经过训练的第四模型生成。

进一步，所述按摩参数包括力参数、时间参数和/或按摩对象的反应。

进一步，所述按摩部位识别参数信息包括：力参数和/或按摩对象的反应。

本发明第五方面提供一种按摩部位识别装置，所述按摩部位识别装置包括第一获取模块、识别模块；

所述第一获取模块，用于获取待按摩对象的图像；

所述识别模块，用于根据所述图像，基于预先经过训练的第一模型，获取所述图像中的按摩部位的相关信息。

本发明第六方面提供一种按摩部位定位装置，所述按摩部位定位装置包括：第一控制模块、第二控制模块、第一获取模块、第一指令生成模块；

所述第一控制模块，用于控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

所述第二控制模块，用于控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

所述第一获取模块，用于获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

所述第一指令生成模块，用于根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

本发明第七方面提供一种按摩装置，所述按摩装置包括第一获取模块、识别模块、第二指令生成模块；

所述第一获取模块，用于获取待按摩对象的图像；

所述识别模块，用于根据所述图像，识别所述图像中的按摩部位的相关信息；

所述第二指令生成模块，用于根据所述相关信息，结合按摩相关的参数，生成第二指令，通过所述第二指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；其中，所述相关信息基于预先经过训练的第一模型生成；和/或所述第二指令基于预先经过训练的第三模型生成；或

所述按摩装置包括第一控制模块、第二控制模块、第一获取模块、第一指令生成模块、第三指令生成模块；

所述第一控制模块，用于控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

所述第二控制模块，用于控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

所述第一获取模块，用于获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

所述第一指令生成模块，用于根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

所述第三指令生成模块，用于结合按摩相关的按摩参数，生成第三指令，通过所述第三指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；

所述第一指令基于预先经过训练的第二模型生成；和/或

所述第三指令基于预先经过训练的第四模型生成。

本发明第八方面提供一种按摩设备，所述按摩设备包括图像传感器和/或力传感器、按摩执行器及控制装置；

所述控制装置分别藕接所述图像传感器和/或力传感器，及所述按摩执行器；

所述控制装置，用于实现上面任意一项所述的按摩部位识别方法；和/或

上面任意一项所述的按摩部位定位方法；和/或

上面任意一项所述的按摩方法。

进一步，所述按摩设备还包括计时器和/或指示器；所述力传感器、计时器和/或指示器分别藕接所述控制装置。

本发明第九方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上面任意一项所述的按摩部位识别方法；和/或上面任意一项所述的按摩部位定位方法；和/或上面任意一项所述的按摩方法。

本发明第十方面提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上面任意一项所述的按摩部位识别方法；和/或上面任意一项所述的按摩部位定位方法；和/或上面任意一项所述的按摩方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其它的附图。

图1为本发明实施例提供的按摩装置的实施例的第一结构框图。

图2为本发明实施例提供的按摩装置的实施例的第二结构框图。

图3为本发明提供的按摩部位识别方法实施例的第一流程图。

图4为本发明提供的按摩部位识别方法实施例的第二流程图。

图5为本发明提供的按摩部位定位方法实施例的流程图。

图6为本发明提供的按摩方法实施例的第一流程图。

图7为本发明提供的按摩方法实施例的第二流程图。

图8为本发明提供的按摩方法实施例的第三流程图。

图9为本发明提供的按摩部位识别装置的施例的结构框图。

图10为本发明提供的按摩部位定位装置的实施例的结构框图。

图11为本发明提供的按摩装置的实施例的第一结构框图。

图12为本发明提供的按摩装置的实施例的第二结构框图。

图13为本发明提供的其中一个模型的实施例结构示意图。

图14是本发明提供的计算机设备的实施例结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获取的所有其它实施例，都应当属于本发明保护的范围。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1为本发明实施例提供的按摩装置的实施例的第一结构框图。

如图1所示，所述按摩设备10包括：图像传感器11、按摩执行器12和控制装置13。

按摩对象进入预设的按摩区域，可以站立，但通常坐或躺在一按摩座位14上。

图像传感器11，用于获取按摩对象的图像，并将图像发送给控制装置。

图像传感器可以包括：照相机、摄像机、扫描仪或其他带有相关功能的设备(手机、电脑等)等等。

按摩执行器12，用于在控制装置的控制下对按摩对象的按摩部位进行按摩。按摩执行器12可以是一个，也可以是多个，比如，针对不同的按摩部位采用不同的按摩手法的按摩执行器。

控制装置13通过有线或者无线的方式分别藕接图像传感器11和按摩执行器12。

有关控制装置13的限定参见下面实施例中按摩部位识别方法、按摩部位定位方法和/或者按摩方法相关的限定。上述控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本具体实施例中，控制装置可以从图像传感器周期或实时获取图像，该图像可以包括静态图像或者视频图像(连续的静态图像)数据，当为视频图像时，可以从视频图像中截取任意一帧或几帧静态图像。获取的图像可以是二维图像，也可以是三维图像。

无线方式可以包括但不限于：3g/4g、wifi、蓝牙、wimax、zigbee、uwb(ultrawideband),以及其它现在已知或将来开发的无线连接方式。

在一些实施例中，所述按摩执行器12上还设置力传感器14，所述力传感器14藕接控制装置13，力传感器将获取的力/力矩的反馈信息周期或者实时的发送给控制装置13。

通过设置所述力传感器(图未示意出)，以获取在按摩部位识别或按摩过程中对人体不同部位的探测，比如:当按摩执行器对某一部位施加同样大小力，根据力相互作用原理，不同部位对按摩执行器施加的反馈作用力的大小不同，当按摩的是肌肉部位，则反馈的力的值更小；而当按摩的是骨骼部位时，则力的反馈值更大，从而帮助判断是骨骼，还是肌肉。

或者通过反馈的力值的大小，根据不同按摩对象身体或个人的喜好，选择对应的按摩力度对应的方式。

另外，通过设置力矩传感器可以预先设定作用给人的最大作用力的阈值从而防止按摩执行器按摩时，伤人事件的出现。

在一些实施例中，还可以设置计时器(图未示意出)，用于获取按摩的时间。

图3为本发明提供的按摩部位识别方法实施例的第一流程图。

如图3所示，本发明实施例提供一种按摩部位识别方法，所述按摩部位识别方法包括：

s11获取按摩对象的图像；

控制装置获取从图像传感器发送的图像，该图像可以包括按摩对象的整体，或者按摩对象的部分，比如只包括上半身。在一些实施例中，也可以进一步对图像进行处理，比如，提取图像中的按摩对象，从而使得该按摩对象的图像为只包括按摩对象。

s12根据所述图像，基于预先经过训练的第一模型，识别所述图像中的按摩部位的相关信息。

所述相关信息包括但不限于按摩部位的种类和/或位置。

所述位置可以包括但不限于:坐标(2d)、位姿(6d)、感兴趣区域(roi)。

图像中的种类是根据按摩部位的不同预先制定好的。比如：1类为脊椎、2类为肩部，3类为颈椎等等。因此输出的种类可以是具体的种类的描述，也可以是种类的代码，比如：当输出结果为1代表了脊柱。

上述分类是预先制定好的，分类问题往往与上述位置的识别相结合，即预先识别出按摩部位的位置，对识别出的按摩部位的位置进行分类。

图4为本发明提供的按摩部位识别方法实施例的第二流程图。

如图4所示，在一些实施例中，所述按摩部位识别方法还可以包括：

s13基于所述相关信息，控制指示器对所述按摩部位给予指示。

如图2所示，图2为本发明实施例提供的按摩装置的实施例的第二结构框图。在一些实施例中，所述按摩装置10还可以包括指示器16，所述控制装置14通过有线或无线的方式藕接指示器16。

所述指示器可以是光发射器、显示屏和/或声音指示器等等。

所述按摩部位可以是实际的按摩部位，也可以是显示屏中显示的按摩部位。

比如：通过指示器向按摩部位打指示灯，所述灯可以是光点，也可以是对应按摩部位的一个区域。

又比如：在现实屏显示的按摩部位上通过标记进行指示。

又比如：可以设置声音指示器进行提醒，当按摩离开按摩区域时，通过发出声音进行提醒。

图5为本发明提供的按摩部位定位方法实施例的流程图。

如图5所示，在一些实施例中，所述按摩部位定位方法包括如下方法步骤：

s21控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

具体的，控制按摩执行器移动到按摩部位附近，可以根据上面实施例s11和s12的步骤确定的相关信息，根据第一相关信息中的位置信息或者种类信息(结合预先存储的不同部位种类对应的按摩对象的不同位置)，从而发出指向机械手的指令，通过指令控制机械手移动到按摩部位附近；也可以通过指令控制机械手预先移动到某一预设位置处附近；或者制定某些程序，控制按摩执行器移动到按摩部位附近，比如：预设肩膀、膝盖等部位的大概位置。

s22控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

所述某一作用力可以根据需要任意预先或者实时设定。

s23获取按摩对象的图像和/按摩相关的参数信息；

具体的，按摩相关的参数信息可以包括但不限于：力/力矩参数和/或对象反应信息。

进一步，在一些实施例中，可以在按摩执行器与按摩对象接触端设置力传感器，从而获取力/力矩参数；

当为力/力矩参数时，比如：根据力相互作用原理，不同部位与按摩执行器之间相互作用后反馈的力的大小不同，对于按摩执行器施加同样大小的力，当按摩的是肌肉部位，则反馈的力的值更小；而当按摩的是骨骼部位时，则力的反馈值更大，从而帮助判断是骨骼，还是肌肉。

进一步，在一些实施例中，所述反应信息可以包括但不限于：按摩对象的表情和/或声音。具体的，可以通过上面实施例所述的图像传感器或者另外的图像传感器，获取的包括按摩对象的面部图像，识别按摩对象的表情，具体的，在一些实施例中，可以采用机器学习的方法判断按摩对象的表情，比如：当表情出现痛苦时，代表识别的部位可能不正确；另外，也可以设置声音传感器或者录音设备，根据患者的声音大小的反馈，或者识别具体的声音内容，从而帮助判断按摩部位是否正确，比如：当需要按摩的是左肩某一位置，但当按摩部位可能并没有完全符合按摩对象的要求时，可以根据按摩对象声音的指导，比如：继续向左，继续向右等等的描述，调整按摩执行器的位置，从而获取更加准确的按摩部位

s24根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

将图像信息和/或按摩部位识别参数信息输入预先经过训练的第二模型中，从而生成指向按摩执行器的第一指令，通过该第一指令调整按摩执行器的位姿，使得按摩执行器定位在所述按摩部位处；

需要说明的是，第二模型可以直接输出第一指令，也可以输出的是按摩执行器需要到达的目标位姿的数据，后续根据该目标位姿再转换成第一指令。

图6为本发明提供的按摩方法实施例的第一流程图。图7为本发明提供的按摩方法实施例的第二流程图。

如图6所示，在一些实施例中，本发明还提供一种按摩方法，所述按摩方法包括如下方法步骤：

s31根据获取的待按摩对象的图像；

s32识别所述图像中的按摩部位的相关信息；

s33根据所述相关信息，结合按摩相关的按摩参数，生成第二指令，通过所述第二指令控制执行器移动到所述按摩部位；对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；其中

所述相关信息基于预先经过训练的第一模型获取；和/或

所述第二指令基于预先经过训练的第二模型获取。

需要说明的，按摩参数包括但不限于：力/力矩参数、患者反应和/或时间参数。具体的，时间参数通过计时器获取并发送给控制装置。

如图7所示，在一些实施例中，所述方法还包括：s34基于所述相关信息，控制指示器对所述按摩部位给予指示。

图8为本发明提供的按摩方法实施例的第三流程图。

如图8所示，在一些实施例汇中，本发明还提供一种按摩方法，所述按摩方法包括如下步骤：

s41控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

s42控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

s43获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

s44根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

s45根据按摩相关的按摩参数，生成第三指令，通过所述指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；

所述第一指令基于预先经过训练的第二模型生成；和/或

所述第三指令基于预先经过训练的第四模型生成。

需要说明的是，对于所述第一模型、第二模型、第三模型和/或第四模型的模型结构，当输入各个模型的包括各个图像，则各个模型的结构可以为卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,cnn)模型，以及现在开发或将来开发的基于图像进行机器学习的模型。

cnn是一种卷积层神经网络，常见的(convolutionalneuralnetwork,cnn)模型可以包括各种网络结构，比如：lenet，alexnet，zfnet，vgg，googlenet，residualnet，densenet，r-cnn，spp-net，fast-rcnn，faster-rcnn，fcn，mask-rcnn，yolo，ssd,yolo2，以及其它现在已知或将来开发的网络模型结构。

cnn属于神经网络(neuralnetworknn)中的一种，当输入第一模型的不包括第一图像(比如是：第一位姿)，则第一模型的结构并不限于cnn，可以为nn中的任意需要的类型结构。

在一些实施例中，所述第一模型的结构也可以是cnn模型与其它模型的结合，比如:循环神经网络(recurrentneuralnetworkrnn)。

如图13所示，图13为本发明提供的其中一个模型的实施例结构示意图。在一些实施例中，单纯的图像输入的问题可以直接使用cnn模型，当输入既有图像，又有其他参数向量时(具体表达为一组向量)，通常模型会有所修改，网络的第一部分l1与普通的cnn类似，依然是卷积层、池化层的叠加，第一部分l1的输出(一个多通道的图像)会被“拉伸”成一个向量，然后与其他参数向量链接在一起，再进入网络的第二部分l2(例如普通的全连接层网络)，最后到达输出,例如,表示按摩执行器下一个指令的一个6维向量(x，y，z，u，v，w)。

需要说明的是，所述第一模型、第二模型、第三模型和/或第四模型可以采用监督学习、强化学习、模仿学习，以及其它现在已知或将来开发的训练方式进行训练。

通常，对于单纯的图像中的目标识别基于监督学习的方法更方便，而对于一个动作策略的学习，则采用强化学习或模仿学习的方法更好。

其中，监督学习(supervisedlearning)是使用已知正确答案的示例来训练网络。

其中，强化学习，(可以在仿真环境中/真实环境中)初始化一个策略(给定当前图像以及按摩执行器的姿态，输出一个动作指令，具体形式为cnn，因为我们有图像作为输入；注意，与分步方法的第二步不一样的地方是强化学习时预想目标位置并不作为策略的输入)，让按摩执行器按照该策略进行运动，每进行一条轨迹(或者每一个动作)的采集的同时会给予这条轨迹(动作)一个分数。(例如该轨迹是否运动到预想的目标位置，该轨迹的终点与预想的目标位置的空间距离等)。当数据采集到一定阶段，则根据这些轨迹及对应的分数对策略进行优化。反复进行上述的采样以及优化过程，直到最终策略能走出分数高的轨迹。

其中，模仿学习，(在仿真环境中/真实环境中)提供一些专家轨迹，初始化一个按摩执行器策略(输入输出同强化学习，具体形式仍然为cnn)，进行轨迹采样，注意模仿学习中不需要为轨迹提供分数(实际上这也是模仿学习与强化学习相比的优势所在，因为轨迹奖励分数的设计是非常讲究技巧的，设计不好的话强化学习绝大多数情况下都不会学习出好的策略)。通过模仿学习的算法去优化策略，重复上述采样与优化过程，使得最终按摩执行器策略所走出来的轨迹与专家轨迹相似。

为了判断按摩执行器策略所走出的轨迹是否与专家轨迹相似，可以引入分类器，通过分类器对模型学习出的轨迹和专家轨迹进行分类，结合分类器的lossfunction优化上述各个模型。

进一步，在另一些实施例中，对于cnn模型，为了节省训练时间，我们也可以用别人训练好的模型的参数来初始化自己的模型，然后在这个基础上进行微调(finetune)。

图9为本发明提供的按摩部位识别装置的施例的结构框图。

对应上面方法的实施例，本发明实施例还提供一种按摩部位识别装置，下文描述的按摩部位识别装置和上文描述的按摩部位识别方法可相互对应参照。

如图9所示，所述按摩部位识别装置200包括如下程序模块：第一获取模块210、识别模块220。

第一获取模块210，用于获取待按摩对象的图像；

识别模块220，用于根据所述图像，基于预先经过训练的第一模型，识别所述图像中的按摩部位的相关信息。

在一些实施例中，所述按摩部位识别装置还包括指示控制模块(图未示意出)，用于控制指示器发送指示。

图10为本发明提供的按摩部位定位装置的实施例的结构框图。

对应上面方法的实施例，本发明实施例还提供一种按摩部位定位装置，下文描述的按摩部位定位装置和上文描述的按摩部位定位方法可相互对应参照。

所述按摩部位定位装置300包括：第一控制模块310、第二控制模块320、第一获取模块330、第一指令生成模块340；

所述第一控制模块310，用于控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

所述第二控制模块320，用于控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

所述第一获取模块330，用于获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

所述第一指令生成模块340，用于根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

图11为本发明提供的按摩装置的实施例的第一结构框图。

对应上面方法的实施例，本发明实施例还提供一种按摩装置，下文描述的按摩装置和上文描述的按摩方法可相互对应参照。

如图11所示，所述按摩部位识别装置400包括如下程序模块：第一获取模块410、识别模块420、第二指令生成模块430；

所述第一获取模块410，用于获取待按摩对象的图像；

所述识别模块420，用于根据所述图像，识别所述图像中的按摩部位的相关信息；

所述第二指令生成模块430，用于根据所述相关信息，结合按摩相关的参数，生成第二指令，通过所述第二指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；其中，所述相关信息基于预先经过训练的第一模型生成；和/或所述第二指令基于预先经过训练的第三模型生成；或

在一些实施例中，所述按摩部位识别装置还包括指示控制模块(图未示意出)，用于控制指示器发送指示。

图12为本发明提供的按摩装置的实施例的第二结构框图。

对应上面方法的实施例，本发明实施例还提供一种按摩装置，下文描述的按摩装置和上文描述的按摩方法可相互对应参照。

如图12所示，所述按摩装置500包括如下程序模块：第一控制模块510、第二控制模块520、第一获取模块530、第一指令生成模块540、第三指令生成模块550；

所述第一控制模块510，用于控制按摩执行器移动到按摩部位附近；

所述第二控制模块520，用于控制所述按摩执行器施加指向所述按摩部位的某一作用力；

所述第一获取模块530，用于获取按摩对象的图像和/或按摩部位识别参数信息；

所述第一指令生成模块540，用于根据所述图像和/或所述按摩部位识别参数信息，基于预先经过训练的第二模型，生成第一指令，通过所述第一指令调整所述按摩执行器的位姿，使得所述按摩执行器定位在所述按摩部位处。

所述第三指令生成模块550，用于结合按摩相关的按摩参数，生成第三指令，通过所述第三指令控制执行器对所述按摩部位采用对应的按摩方式进行按摩；

所述第一指令基于预先经过训练的第二模型生成；和/或

所述第三指令基于预先经过训练的第四模型生成。

在一些实施例中，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的电子元器件的局部的特征识别方法。

图14是本发明提供的计算机设备的实施例结构示意图。

如图14所示，该实施例的计算机设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个按摩部位识别方法、按摩部位定位方法和/或按摩方法实施例中的步骤。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器(图未示意出)中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述插机设备中的轨迹的过程。例如，所述计算机程序可以被分割成第一获取模块、识别模块；其中，第一获取模块，用于获取待按摩对象的图像；识别模块，用于根据所述图像，基于预先经过训练的第一模型，识别所述图像中的按摩部位的相关信息。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述控制装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是控制装置的示例，并不构成对控制装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述控制装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器可以是所述控制装置内置的存储设备，例如硬盘或内存。所述存储器也可以是所述插机设备的外部存储设备，例如所述插机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器还可以既包括所述控制装置3的内部存储单元，也包括外部存储设备。所述存储器用于存储所述计算机程序以及所述插机设备所需的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。