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龙图腾网获悉湖北港鼎科技有限公司申请的专利一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120436961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510591278.9，技术领域涉及：A61H39/02；该发明授权一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质是由张伟宏;肖腾;胡雄;张铭轩;胡世成;陈金荣设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取拍摄对象为人体的动态视频，并在所述动态视频中识别出包含的所有穴位名称；从所述包含的所有穴位名称中选定目标穴位，并基于图像跟踪算法和惯导姿态数据，在所述动态视频中跟踪标记所述目标穴位的位置。本发明实施例提供一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质，更好地利用视频帧的时序连续性进行穴位识别，并通过融合视频姿态与惯导姿态数据，解决在靠近目标穴位弱纹理区域时跟踪失败或跟踪精度降低的问题，同时穴位标记跟踪后能够便于后续对穴位实际操作的交互引导，大幅提升穴位识别后的实用性。

本发明授权一种穴位识别标记方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种穴位识别标记方法，其特征在于，包括：获取拍摄对象为人体的动态视频，并在所述动态视频中识别出包含的所有穴位名称；从所述包含的所有穴位名称中选定目标穴位，并基于图像跟踪算法和惯导姿态数据，在所述动态视频中跟踪标记所述目标穴位的位置； 所述在所述动态视频中识别出包含的所有穴位名称，包括：基于训练好的深度神经网络模型，识别所述动态视频中每帧图像的穴位特征，以得到所述动态视频中包含的所有穴位名称； 所述训练好的深度神经网络模型，包括：将训练样本集输入卷积神经网络中进行训练得到训练好的深度神经网络模型，所述训练样本集包括不同视角的预先在人体图像上标注好穴位名称及位置的图像集合；所述深度神经网络模型中损失函数大写 L包含预测误差损失大写和多视图一致性损失： 其中，表示预测的穴位坐标与真实穴位坐标之间的误差，为第  张图像中的预测坐标，为多视图几何一致性损失，为相机参数进行三角化得到的三维坐标反投影回图像平面得到预测的二维点， 是权衡这两个损失项的超参数； 所述基于图像跟踪算法和惯导姿态数据，在所述动态视频中跟踪标记所述目标穴位的位置，包括：基于图像跟踪算法，对所述动态视频中帧间图像进行特征跟踪计算和初始光流估计，以构成视觉里程计；获取所述动态视频对应终端的惯导姿态信息，并与所述视觉里程计的位姿估计进行融合，以构成视觉惯性里程计；基于所述视觉惯性里程计的稳定位姿，校正光流估计结果，计算出所述目标穴位的连续帧间移动位置; 所述与所述视觉里程计的位姿估计进行融合，以构成视觉惯性里程计为： 其中，为惯导姿态记录的视频每帧间相对位姿变换 ，为图像帧间跟踪估计出的相对位姿变换，为融合后的位姿，Fusion函数包括卡尔曼滤波、加权平均或非线性优化函数。

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