[发明专利]一种基于深度学习的参数设定方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度学习的参数设定方法，应用于激光美容设备，其特征在于，所述方法包括：

获取人体皮表图像和所述人体皮表图像所对应的激光美容设备的参数；

利用卷积神经网络算法对所述人体皮表图像和所述对应的激光美容设备的设定参数进行训练得到所述激光美容设备的参数设定模型；

采集人体皮表图像，将所述人体皮表图像输入到所述激光美容设备的参数设定模型，输出对应于所述实时采集的人体表面图像的所述激光美容设备的参数。

2.根据权利要求1所述的参数设定方法，其特征在于，所述采集人体皮表图像，包括：利用设置在所述激光美容设备的图像采集设备进行人体皮表图像的采集。

3.根据权利要求1所述的参数设定方法，其特征在于，所述利用卷积神经网络算法对所述人体皮表图像和所述对应的激光美容设备的设定参数进行训练得到所述激光美容设备的参数设定模型，包括：

采用ResNet卷积神经网络算法对所述人体皮表图像和所述对应的激光美容设备的设定参数进行学习训练；

根据每次学习训练模型的评价值对所述训练参数进行调整，当满足ResNet的评价标准时，得到参数设定模型，保存所述参数设定模型到所述激光美容设备。

4.根据权利要求1所述的参数设定方法，其特征在于，

所述人体皮表图像包括人体皮肤亮度、人体皮肤毛发疏密的特征数据。

5.根据权利要求1所述的参数设定方法，其特征在于，所述设定参数包括：所述激光美容设备的工作档位，能量密度、输出频率、工作时长。

6.一种基于深度学习的参数设定系统，应用于激光美容设备，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取人体皮表图像和所述人体皮表图像所对应的激光美容设备的参数；

参数设定模型训练模块，用于利用卷积神经网络算法对所述人体皮表图像和所述对应的激光美容设备的设定参数进行训练得到所述激光美容设备的参数设定模型；

图像处理模块，采集人体皮表图像，将所述人体皮表图像输入到所述激光美容设备的参数设定模型，输出对应于所述采集的人体表面图像的所述激光美容设备的参数。

7.根据权利要求6所述的参数设定系统，其特征在于，所述采集人体皮表图像，包括：利用设置在所述激光美容设备的图像采集设备进行人体皮表图像的采集。

8.根据权利要求6所述的参数设定系统，其特征在于，所述参数设定模型训练模块，包括：

采用ResNet卷积神经网络算法对所述人体皮表图像和所述对应的激光美容设备的设定参数进行学习预训；

根据每次学习训练模型的评价值对所述训练参数进行调整，当满足ResNet的评价标准时得到参数设定模型，保存所述参数设定模型到所述激光美容设备。

9.根据权利要求6所述的参数设定系统，其特征在于，所述人体皮表图像包括人体皮肤亮度、人体皮肤毛发疏密的特征数据。

10.根据权利要求6所述的参数设定系统，其特征在于，所述设定参数包括：所述激光美容设备的工作档位，能量密度、输出频率、工作时长。