一种基于热度图与时序注意力先验的手腕脉诊点定位方法

本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于热度图与时序注意力先验的手腕脉诊点定位方法。本发明包括：根据红外视频数据集构建寸、关、尺关键点的二维坐标作为监督信息；构建深度学习模型，具体以U‑Net为基线架构，结合时序注意力先验模块；U‑Net编码器提取输入数据的特征，解码器生成热度图，每次上采样后生成的热度图与对应层级特征进行融合，恢复到原分辨率后得到关键点热度图，最后经过关键点拟合得到关键点坐标。时序注意力先验通过跳跃连接与编码器的低级语义特征和解码器的高级语义特征进行特征融合，使模型更好地利用红外视频的时序信息，输出更精确的关键点热度图。最后预测得到手腕脉诊点的热度图，经过关键点拟合得到脉诊点坐标信息。