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申请/专利权人：安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
摘要：本发明公开了基于图像识别的肢体周径测量方法、系统及存储介质，解决了现有方法采用ToF相机采集数据时对具有角落和凹形的肢体表面采集时，ToF相机光会发生多次反射，从而导致不必要的反射和测量失真，影响测量精度的问题，方法包括：获取时序性肢体测量关联数据，结合深度学习和yolov8模型预构建边缘检测模型，对肢体测量关联数据识别分解；边缘检测模型对周径数据集中患者肢体周径边缘提取，输出周径测量结果，并将周径测量结果同步上传至测量数据库；本发明通过融合测量传感数据和肢体图片数据生成校正后的周径数据集，借助边缘检测模型对周径数据集进行校正边缘检测和自动标记，确保测量点的准确定位，保证测量精度的优势。
主权项：1.基于图像识别的肢体周径测量方法，其特征在于，所述基于图像识别的肢体周径测量方法包括：获取时序性肢体测量关联数据，并将肢体测量关联数据上传至测量数据库，其中，肢体测量关联数据通过可调式测量设备获取，肢体测量关联数据包括肢体图片数据和测量传感数据；结合深度学习和yolov8模型预构建边缘检测模型，测量数据库响应于建模指令，生成样本集，将样本集随机划分为训练集和验证集，通过训练集和验证集训练并验证边缘检测模型的精度；实时加载肢体测量关联数据，对肢体测量关联数据识别分解，生成校正后的周径数据集；以周径数据集为输入，执行所述边缘检测模型，边缘检测模型对周径数据集中患者肢体周径边缘提取，输出周径测量结果，并将周径测量结果同步上传至测量数据库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于图像识别的肢体周径测量方法、系统及存储介质
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