[发明专利]一种精确的基于三维人体重建的烧伤面积计算方法

权利要求书

1.一种精确的基于三维人体重建的烧伤面积计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1:通过一个RGB摄像头拍摄烧伤患者视频；

S2:分割视频中每一帧的烧伤患者人体对象，得到该病人的轮廓剪影图像序列，具体包括：

S2.1，预训练大量的标记图像来初始化基础CNN网络，训练数据集DAVIS的二元掩码上的网络，使用动量为0.9的随机梯度下降(SGD)迭代50000次，通过镜像和放大来增加数据，学习率设置为10^-8，并逐渐降低，经过离线训练，网络学会从背景中分割前景对象，将这个网络称为父网络；

S2.2，通过进一步训练特定的图像-地面实况对的父网络，使用新的权重对整个序列进行测试，对要分割的特定实例进行少量迭代，使得网络可以快速聚焦于该特定实例；

S2.3，将烧伤病人的视频按需提取出N帧的图像序列，输入训练好的网络，得到N张分割出患者剪影轮廓的.png图片；

S3:估计视频中烧伤患者的人体姿态，具体是将大小为w*h的彩色图像作为输入，并输出图像中识别出的烧伤患者身体关键点的二维位置，具体包括：

S3.1，前馈网络同时预测一组身体部位位置的二维置信度图S和一组身体部位相似性的二维向量场L，这组向量场编码了肢体之间的关联程度；

S3.2，集合S＝S₁,S₂,…,S_J中有J个置信度图，每个身体部位各有一个置信度图，其中j∈{1…J}，集合L＝L₁,L₂,…,L_C中有C个向量场，每个分支一个，其中c∈{1…C}，L_c中的每个图像位置都编码一个二维向量；

S3.3，通过贪婪推理解析置信度图和关联字段，输出图像中烧伤患者的二维关键点；

S4:一致性形状估计，基于SMPL模型优化给定的一组估计姿态，使其变形为T型姿态三维人体模型；

S5:生成纹理；

S6:参数化烧伤患者的三维人体模型；

S7:分割烧伤创面区域，具体包括：

S7.1，使用R101FA作为骨干网络提取特征图：ResNet101由101层组成，定义输出特征图为C1、C2、C3、C4、C5，最终的特征图为P2,P3,P4,P5，使用一个1*1卷积核通过输出C5得到第一个特征图P5，然后对P5进行上采样，得到P*，并由经过C5处理的3*3个卷积核生成C*，P4映射是C*与P*合并的结果，在遍历所有C之后，就可以构建出P2、P3、P4和P5；

S7.2，生成RoI的RPN网络：RPN网络在滑动窗口中心生成N个锚点，锚点比例尺为原始图像，计算每个锚点的IOU值来判断锚点是正还是负，每张图像都有n个采样的ROI，其正负比为1:3；

S7.3，对每个RoI进行目标检测和mask预测：将每个正锚统一成一个固定的大小，用一个全连接网络来提取一个2048维的特征向量，该向量用于分类器和箱形回归器，同时，RoIs将经历两个卷积层，对图像mask进行预测；

S8:计算烧伤面积。

2.根据权利要求1所述的一种精确的基于三维人体重建的烧伤面积计算方法，其特征在于，在步骤S1中，视频拍摄要求保持相机静止，且拍摄对象双臂伸展匀速自转至少一周。