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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测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：CN119418070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411459427.8，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测方法是由黄宏程;陈永康;胡敏;艾智宇设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：获取病人足部的X光图像，并标定图像中足部骨骼的关键点；基于获取X光图像时的相机视角，获取同一病人足部的深度图，并对X光图像和深度图的边缘轮廓进行配准，使X光图像中标定的关键点与深度图特征相关联；将经过配准操作后的深度图输入改进的YOLOv8‑pose模型中对该模型进行训练，从而使该模型能够根据足部深度图进行足部骨骼关键点的预测。本发明能够以更快速、更低成本以及无损害的方式对足底骨骼关键点进行提取，这些关键点可用于对扁平足、高弓足等骨骼发育类疾病的判断，具有重要的临床诊断价值。

本发明授权基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于足底表面数据的内部骨骼关键点预测方法，其特征在于：获取病人足部的X光图像，并标定图像中足部骨骼的关键点； 基于获取X光图像时的相机视角，获取同一病人足部的深度图，并对X光图像和深度图的边缘轮廓进行配准，使X光图像中标定的关键点与深度图特征相关联； 将经过配准操作后的深度图输入改进的YOLOv8-pose模型中对该模型进行训练，从而使该模型能够根据足部深度图进行足部骨骼关键点的预测； 所述对X光图像和深度图的边缘轮廓进行配准包括，首先分别将X光图像和深度图转换为灰度图并进行二值化，对二值化的图像进行轮廓提取；然后分别对提取的X光图像的轮廓点集和深度图的轮廓点集进行采样，得到与深度图对应的第一点集和与X光图像对应的第二点集；获取一仿射变换矩阵，使所述第一点集与该仿射变换矩阵相乘后转换为所述第二点集； 改进的所述YOLOv8-pose模型包括Input、Backbone、Slim-neck和Head四个部分；Input部分用于对输入图像进行缩放，并执行数据预处理和增强操作；Backbone部分用于提取图像特征；Slim-neck部分用于整合网络中自上而下和自下而上的信息流，增强检测性能；Head部分利用不同大小的特征图来获取不同大小物体的类别和位置信息； 所述Backbone部分包括Conv模块、C2f模块、SPPF模块和CBAM模块；所述Conv模块用于将卷积层的输出转换为适合目标检测任务的特征图，C2f模块与Conv模块依次设置在Backbone部分中；所述CBAM模块通过通道注意力和空间注意力机制的结合增强特征提取的效果，CBAM模块设置在Backbone部分的最后一层；所述SPPF模块通过逐点卷积和分组卷积将原本在多个尺度上进行的池化操作合并为一个尺度以降低计算复杂度，同时，SPPF模块还采用逐点最大池化进一步减少计算量，SPPF模块设置在所述CBAM模块的前一层。

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