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龙图腾网获悉宜宾显微智能科技有限公司申请的专利一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法和装置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：CN116228727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310246299.8，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法和装置是由邓皓;张雨新;柳丛金;张亮;景富军;刘勇设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及脊柱侧弯检测领域，特别是一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法和装置，该方法包括获取被检测者的背部深度图像，依据所述背部深度图像确定目标点云数据；依据所述目标点云数据确定所述被检测者的脊柱在所述背部深度图像中的预设数量的特征点坐标；依据所有的所述特征点坐标进行曲线拟合，生成目标表皮脊柱曲线；依据所述目标表皮脊柱曲线确定目标脊柱侧弯角，依据所述目标脊柱侧弯角的角度值确定所述被检测者的脊柱是否侧弯，该方法全程无辐射，对操作人员是熟练度要求低，通过深度学习和曲线拟合可快速高效的得到是否侧弯的结果，适合应对大群体特别是中小学生群体的脊柱侧弯检测。

本发明授权一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的人体背部表皮脊柱线的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取被检测者的背部深度图像，依据所述背部深度图像确定目标点云数据； 依据所述目标点云数据确定所述被检测者的脊柱在所述背部深度图像中的预设数量的特征点坐标，方法包括： 调用预设的堆叠沙漏网络模型，将所述目标点云数据输入到所述堆叠沙漏网络模型中，并对所述堆叠沙漏网络模型进行训练； 通过训练好的所述堆叠沙漏网络模型输出所述预设数量的特征点坐标； 确定所述堆叠沙漏网络模型中的各层输出神经元个数以及权重归一化后的比例系数； 依据所述神经元个数和所述比例系数，通过Kaiming网络权重初始化方法对所述堆叠沙漏网络模型中进行权重初始化； 依据所有的所述特征点坐标进行曲线拟合，生成目标表皮脊柱曲线； 依据所述目标表皮脊柱曲线确定目标脊柱侧弯角，方法包括如下： 依据所述目标表皮脊柱曲线确定目标法向量； 依据所述目标法向量确定目标脊柱侧弯角，通过目标法向量确定目标脊柱侧弯角的计算公式如下： ； 其中，,为目标法向量，为目标脊柱侧弯角的角度； 依据所述目标脊柱侧弯角的角度值确定所述被检测者的脊柱是否侧弯，当所述目标脊柱侧弯角的角度值小于预设侧弯角度值时，则表示所述被检测者的脊柱为正常；当所述目标脊柱侧弯角的角度值大于或等于预设侧弯角度值时，则表示所述被检测者的脊柱为侧弯。

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