基于深度学习的经络穴位按摩方法、系统、装置及介质与流程

1.本发明涉及按摩控制技术领域，尤其是一种基于深度学习的经络穴位按摩方法、系统、装置及介质。


背景技术：

2.穴位按摩在我国有数千年的历史，通过按摩经络上的穴位，可以放松肌肉、解除疲劳、调节人体机能，具有提高人体免疫能力、调节体液循环、促进新陈代谢、调节内分泌以及疏通经络的效果。
3.现有的穴位按摩大多需要依靠按摩师或专业仪器先确定经络穴位的位置，然后再通过按摩仪器进行按摩，人力成本较高，且在按摩过程中可能会因为人体移动而造成经络穴位的位置改变，使得按摩仪器无法准确地对经络穴位进行按摩，影响了按摩效果和用户的使用体验。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一。
5.为此，本发明实施例的一个目的在于提供一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，该方法降低了人力成本，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验。
6.本发明实施例的另一个目的在于提供一种基于深度学习的经络穴位按摩系统。
7.为了达到上述技术目的，本发明实施例所采取的技术方案包括：
8.第一方面，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，包括以下步骤：
9.通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；
10.获取所述经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；
11.获取用户的第一体重指数，将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；
12.根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
13.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图这一步骤，其具体包括：
14.根据所述探头分布信息确定所述经络穴位检测探头阵列的各个探头的第一位置信息；
15.根据各所述探头的第一位置信息和检测到的所述第一电位信息确定用户背部的第一电位分布图。
16.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述经络穴位按摩方法还包括预先构建训练样本集的步骤，其具体包括：
17.通过经络检测仪确定多个人体的背部的各个经络穴位的第二位置信息，并确定各所述人体的第二体重指数和背部的第二电位分布图；
18.根据所述第二体重指数和对应的第二电位分布图确定第一训练样本，并根据所述第二位置信息和对应的经络穴位的名称确定所述第一训练样本的经络穴位标签；
19.根据所述第一训练样本和所述经络穴位标签确定训练样本集。
20.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述经络穴位按摩方法还包括预先训练经络穴位识别模型的步骤，其具体包括：
21.将所述第一训练样本输入到预先构建的卷积神经网络，得到经络穴位识别结果；
22.根据所述经络穴位识别结果和所述经络穴位标签确定所述卷积神经网络的第一损失值；
23.根据所述第一损失值通过反向传播算法更新所述卷积神经网络的参数；
24.当所述第一损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值或测试精度达到预设的第三阈值，停止训练，得到训练好的经络穴位识别模型。
25.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息这一步骤，其具体包括：
26.将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到所述经络穴位识别模型，得到多个经络穴位名称和对应的第三位置信息；
27.根据所述经络穴位名称和所述第三位置信息确定用户背部的经络穴位分布信息。
28.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩这一步骤，其具体包括：
29.获取预设的按摩控制曲线库，根据所述经络穴位分布信息在所述按摩控制曲线库中匹配得到第一按摩控制曲线；
30.根据所述第一按摩控制曲线控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
31.进一步地，在本发明的一个实施例中，所述经络穴位检测探头阵列和所述按摩头均设置在按摩椅的椅背上。
32.第二方面，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩系统，包括：
33.电位信息检测模块，用于通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；
34.电位分布图确定模块，用于获取所述经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据所述第一电位信息和所述探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；
35.经络穴位识别模块，用于获取用户的第一体重指数，将所述第一体重指数和所述第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；
36.按摩头控制模块，用于根据所述经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
37.第三方面，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩装置，包括：
38.至少一个处理器；
39.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
40.当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
41.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
42.本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到：
43.本发明实施例先通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息，然后根据第一电位信息和经络穴位检测探头阵列的探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图，再将用户的第一体重指数和该第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息，从而可以根据经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。本发明实施例确定用户的体重指数和用户背部的电位分布图并输入到经络穴位识别模型中进行识别，提高了经络穴位位置确定的准确性，降低了人力成本，且在按摩过程中可以实时确定用户背部的经络穴位的位置，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验。
附图说明
44.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面对本发明实施例中所需要使用的附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
45.图1为本发明实施例提供的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法的步骤流程图；
46.图2为本发明实施例提供的一种基于深度学习的经络穴位按摩系统的结构框图；
47.图3为本发明实施例提供的一种基于深度学习的经络穴位按摩装置的结构框图。
具体实施方式
48.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
49.在本发明的描述中，多个的含义是两个或两个以上，如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
50.参照图1，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩方法，具体包括以下步骤：
51.s101、通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息。
52.具体地，经络穴位检测探头阵列由多个经络穴位检测探头组成。近代研究发现，人体或动物体表的经络、腧穴部位的皮肤电阻或电位不同于非经穴部位，并随相应脏腑功能的变化而变化；后来又进一步发现，机体体表的经络、腧穴部位不仅在电学方面存在特异性，而且在光、声、热方面也具有一定的特异性，经穴的这些特异性为经络穴位的客观显示和探测提供了依据，也即通常所说的经络检测法。本发明实施例的经络穴位检测探头阵列采用生物电学特征探测的原理，通过多个经络穴位检测探头形成阵列，当经络穴位检测探头与人体皮肤接触时检测接触部位的电位数值，也即第一电位信息，后续即可根据该第一电位信息得到用户背部的电位分布图，从而将电位分布图作为生物电学特征对用户背部进行经络穴位的位置识别。
53.s102、获取经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据第一电位信息和探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图。
54.具体地，本发明实施例的经络穴位检测探头阵列可采用多个经络穴位检测探头均匀分布组成，根据各个经络穴位检测探头之间的相对位置和对应经络穴位检测探头检测到的第一电位信息即可得到用户背部的电位分布图。
55.进一步作为可选的实施方式，根据第一电位信息和探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图这一步骤，其具体包括：
56.a1、根据探头分布信息确定经络穴位检测探头阵列的各个探头的第一位置信息；
57.a2、根据各探头的第一位置信息和检测到的第一电位信息确定用户背部的第一电位分布图。
58.具体地，本发明实施例可预先划分多个电位数值区间，对于不同电位数值区间的探头位置采用不同颜色进行表示，并将相邻且处于同一电位数值区间的探头位置作连通处理，从而可以得到用户背部的电位分布图，该电位分布图即可反映用户背部的电位分布情况。
59.s103、获取用户的第一体重指数，将第一体重指数和第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息。
60.具体地，由于不同人体的经络穴位分布与体重指数相关联，因此本发明实施例将用户的体重指数和检测到的电位分布图作为用户特征输入到预先训练好的经络穴位识别模型进行识别，得到用户背部的经络穴位分布信息。
61.体重指数(又称体重身高指数和体质指数，英文为body mass index，简称bmi)，是用体重公斤数除以身高米数的平方得出的数字，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。
62.进一步作为可选的实施方式，经络穴位按摩方法还包括预先构建训练样本集的步骤，其具体包括：
63.b1、通过经络检测仪确定多个人体的背部的各个经络穴位的第二位置信息，并确定各人体的第二体重指数和背部的第二电位分布图；
64.b2、根据第二体重指数和对应的第二电位分布图确定第一训练样本，并根据第二位置信息和对应的经络穴位的名称确定第一训练样本的经络穴位标签；
65.b3、根据第一训练样本和经络穴位标签确定训练样本集。
66.具体地，现有技术中存在已研发使用的经络检测仪，但是这类仪器无法与按摩椅
同时使用，也无法在用户进行按摩时实时进行检测。本发明实施例中，采用经络检测仪确定训练样本对应的人体背部的经络穴位位置，从而可以准确地对训练样本进行标注，提高了模型训练的准确性和可靠性。
67.进一步作为可选的实施方式，经络穴位按摩方法还包括预先训练经络穴位识别模型的步骤，其具体包括：
68.c1、将第一训练样本输入到预先构建的卷积神经网络，得到经络穴位识别结果；
69.c2、根据经络穴位识别结果和经络穴位标签确定卷积神经网络的第一损失值；
70.c3、根据第一损失值通过反向传播算法更新卷积神经网络的参数；
71.c4、当第一损失值达到预设的第一阈值或迭代次数达到预设的第二阈值或测试精度达到预设的第三阈值，停止训练，得到训练好的经络穴位识别模型。
72.具体地，将第一训练样本输入到卷积神经网络后，可以得到模型输出的经络穴位识别结果，可以根据经络穴位识别结果和经络穴位标签来评估经络穴位识别模型的准确性，从而对模型的参数进行更新。对于经络穴位识别模型来说，经络穴位识别结果的准确性可以通过损失函数(loss function)来衡量，损失函数是定义在单个训练数据上的，用于衡量一个训练数据的预测误差，具体是通过单个训练数据的标签和模型对该训练数据的预测结果确定该训练数据的损失值。而实际训练时，一个训练数据集有很多训练数据，因此一般采用代价函数(cost function)来衡量训练数据集的整体误差，代价函数是定义在整个训练数据集上的，用于计算所有训练数据的预测误差的平均值，能够更好地衡量出模型的预测效果。对于一般的机器学习模型来说，基于前述的代价函数，再加上衡量模型复杂度的正则项即可作为训练的目标函数，基于该目标函数便能求出整个训练数据集的损失值。常用的损失函数种类有很多，例如0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数、交叉熵损失函数等均可以作为机器学习模型的损失函数，在此不再一一阐述。本发明实施例中，可以从中任选一种损失函数来确定训练的损失值。基于训练的损失值，采用反向传播算法对模型的参数进行更新，迭代几轮即可得到训练好的人体经络穴位识别网络。具体地迭代轮数可以预先设定，或者在测试集达到精度要求时认为训练完成。
73.进一步作为可选的实施方式，将第一体重指数和第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息这一步骤，其具体包括：
74.d1、将第一体重指数和第一电位分布图输入到经络穴位识别模型，得到多个经络穴位名称和对应的第三位置信息；
75.d2、根据经络穴位名称和第三位置信息确定用户背部的经络穴位分布信息。
76.具体地，通过前述步骤训练得到经络穴位识别模型可以识别得到第一电位分布图中各个经络穴位的名称以及所在的位置，从而可以得到用户背部的经络穴位分布信息。
77.s104、根据经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
78.具体地，穴位按摩手法通常有如下八种：按、摩、推、拿、揉、捏、颤、打，在实际应用中，上述八种手法并不是单纯孤立地使用，往往是几种手法相互配合进行穴位按摩。本发明实施例中，针对不同的经络穴位分布情况预先设置好对应的按摩控制曲线，通过该按摩控制曲线可控制按摩头对各个经络穴位进行相应手法的穴位按摩。步骤s104具体包括以下步骤：
79.s1041、获取预设的按摩控制曲线库，根据经络穴位分布信息在按摩控制曲线库中
匹配得到第一按摩控制曲线；
80.s1042、根据第一按摩控制曲线控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
81.具体地，本发明实施例的按摩控制曲线为按摩头的控制信号的波形图，现有技术中存在许多相关的研究成果，此非本发明实施例的重点，在此不做赘述。
82.进一步作为可选的实施方式，经络穴位检测探头阵列和按摩头均设置在按摩椅的椅背上。
83.具体地，本发明实施例的经络穴位检测探头阵列和按摩头均设置在按摩椅的椅背上，当用户开始使用按摩椅时，即可通过按摩椅的控制器执行本发明实施例的经络穴位按摩方法；当用户在按摩椅上发生一定幅度的移动时，可返回检测电位信息的步骤，避免人体背部经络穴位的位置改变使得按摩椅无法准确地对经络穴位进行按摩。
84.以上对本发明实施例的方法步骤进行了说明。可以理解的是，本发明实施例确定用户的体重指数和用户背部的电位分布图并输入到经络穴位识别模型中进行识别，提高了经络穴位位置确定的准确性，降低了人力成本，且在按摩过程中可以实时确定用户背部的经络穴位的位置，提高了经络穴位按摩的准确性和可靠性，从而提高了按摩效果和用户的使用体验。
85.参照图2，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩系统，包括：
86.电位信息检测模块，用于通过经络穴位检测探头阵列检测用户背部多个部位的第一电位信息；
87.电位分布图确定模块，用于获取经络穴位检测探头阵列的探头分布信息，根据第一电位信息和探头分布信息确定用户背部的第一电位分布图；
88.经络穴位识别模块，用于获取用户的第一体重指数，将第一体重指数和第一电位分布图输入到预先训练好的经络穴位识别模型，得到用户背部的经络穴位分布信息；
89.按摩头控制模块，用于根据经络穴位分布信息控制按摩头对用户背部的各个经络穴位进行按摩。
90.上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
91.参照图3，本发明实施例提供了一种基于深度学习的经络穴位按摩装置，包括：
92.至少一个处理器；
93.至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
94.当上述至少一个程序被上述至少一个处理器执行时，使得上述至少一个处理器实现上述的一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
95.上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
96.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，该处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行上述一种基于深度学习的经络穴位按摩方法。
97.本发明实施例的一种计算机可读存储介质，可执行本发明方法实施例所提供的一
种基于深度学习的经络穴位按摩方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
98.本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。
99.在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或上述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
100.此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，上述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
101.上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
102.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
103.计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印上述程序的纸或其他合适的
介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得上述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
104.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
105.在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
106.尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
107.以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。