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申请/专利权人：江汉大学

摘要：本发明提供了一种穴位反射区确定方法、装置、针灸机器人及存储介质，属于穴位识别技术领域，其方法包括：获取包括初始特征提取模块、第一联合注意力模块、空洞特征提取模块、第二联合注意力模块及输出模块的穴位反射区确定模型；基于初始特征提取模块对输入图像进行特征提取，获得高分辨率特征及低分辨率特征；基于第一联合注意力模块对低分辨率特征进行注意力学习，获得第一注意力特征；基于空洞特征提取模块对第一注意力特征进行空洞卷积，获得空洞卷积特征；基于第二联合注意力模块对高分辨率特征进行注意力学习，获得第二注意力特征；基于输出模块对空洞卷积特征和第二注意力特征进行融合，获得穴位反射区。本发明提高了穴位反射区的准确率。

主权项：1.一种穴位反射区确定方法，其特征在于，包括：获取穴位反射区确定模型，穴位反射区确定模型包括初始特征提取模块、第一联合注意力模块、空洞特征提取模块、第二联合注意力模块以及输出模块；基于初始特征提取模块对输入图像进行特征提取，获得高分辨率特征及低分辨率特征；基于第一联合注意力模块对低分辨率特征进行注意力学习，获得第一注意力特征；基于空洞特征提取模块对第一注意力特征进行空洞卷积，获得空洞卷积特征；基于第二联合注意力模块对高分辨率特征进行注意力学习，获得第二注意力特征；基于输出模块对空洞卷积特征和第二注意力特征进行融合，获得多个穴位反射区；所述第一联合注意力模块包括空间注意力单元、压缩通道注意力单元以及融合单元；所述基于第一联合注意力模块对低分辨率特征进行注意力学习，获得第一注意力特征，包括：基于所述空间注意力单元对所述低分辨率特征进行空间注意力学习，获得空间注意力特征；基于所述压缩通道注意力单元对所述低分辨率特征进行压缩通道注意力学习，获得压缩通道注意力特征；基于所述融合单元对所述空间注意力特征和所述压缩通道注意力特征进行融合，获得所述第一注意力特征；所述压缩通道注意力单元包括第一通道卷积层、全局池化层、第一激活函数层、第二激活函数层以及第二通道卷积层；则基于所述压缩通道注意力单元对所述低分辨率特征进行压缩通道注意力学习，获得压缩通道注意力特征，包括：基于所述第一通道卷积层对所述低分辨率特征进行降维处理，获得降维特征；基于所述全局池化层对所述降维特征进行全局上下文信息提取处理，获得上下文特征；基于所述第一激活函数层对所述上下文特征进行非线性特征提取，获得第一非线性特征；基于所述第二激活函数层与所述第一非线性特征进行二次非线性特征提取，获得第二非线性特征；将所述第二非线性特征和所述低分辨率特征进行点乘处理，获得点乘特征；基于所述第二通道卷积层对所述点乘特征进行卷积处理，获得所述压缩通道注意力特征；输出模块包括第一输出卷积层、第二输出卷积层、第一上采样层、拼接层、第三输出卷积层以及第二上采样层；第一输出卷积层对空洞卷积特征进行卷积处理，并基于第一上采样层对经过第一输出卷积层卷积处理后的特征进行上采样，获得上采样特征，第二输出卷积层对第二注意力特征进行卷积处理，基于拼接层对上采样特征和经过卷积处理后的第二注意力特征进行拼接处理，获得拼接特征，第三输出卷积层对拼接特征进行卷积处理，第二上采样层对卷积处理后的拼接特征进行上采样，获得多个穴位反射区。

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