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龙图腾网获悉合肥工业大学;安徽中医药大学申请的专利基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法及理疗系统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：CN119369389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411504803.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法及理疗系统是由张涛;叶春哲;崔帅;吴志泽;吴生兵;周美启设计研发完成，并于2024-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法及理疗系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法及理疗系统，首先对若干患者以及志愿者采集其背部穴位图像，对采集的图像进行穴位标注后分为训练集和验证集；对HRNet神经网络进行修正以适应于背部穴位关键点检测任务；对修正后的HRNet神经网络进行训练，构建背部穴位关键点检测神经网络模型；将网络部署至机器人上D435i深度相机实现自采集、自适应背部穴位关键点检测；利用3D视觉技术对HRNet神经网络预测的二维穴位关键点转化为空间中的三维坐标；利用预测的穴位三维坐标对机器人进行姿态估计和不同理疗任务手法模拟的运动规划仿真和实物部署，实现机器人的自采集、自识别穴位理疗任务。

本发明授权基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法及理疗系统在权利要求书中公布了：1.一种基于背部穴位关键点视觉检测与穴位空间坐标定位的机器人视觉识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建数据样本库，采集多名病人及志愿者在不同环境、不同光照和不同姿态下背部目标图像，并标注背部穴位关键点，构建背部穴位关键点数据集； 步骤2：将步骤1收集的数据集进行分类，分为训练集和验证集两类；并且将标注数据进行处理，便于输入HRNet网络进行训练和验证； 步骤3：对关键点评价指标OKS和HRNet检测头预测个数针对人体背部穴位预测进行调整，使得HRNet关键点检测网络适应人体背部穴位关键点检测任务；并将数据输入网络前对数据集进行Mosaic数据增强、Gaussian噪声数据增强和自适应缩放处理； 步骤4：将训练好的HRNet网络部署至深度相机，实现机器人对人体背部照片进行自采集、自适应的穴位关键点检测； 步骤5：对深度相机进行相机标定，获取世界坐标系与相机坐标系之间的转换关系；接着，以眼在手上形式完成深度相机与机器人的手眼标定，求解出相机坐标系与机器人末端坐标系之间的转换关系； 步骤6：将相机自检测二维坐标进行转化，实现背部穴位三维坐标预测； 步骤7：针对不同背部穴位理疗任务，对机器人进行姿态估计，实现针对不同理疗任务机器人的视觉伺服寻位运动规划。

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合肥工业大学;安徽中医药大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市屯溪路193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”。

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