一种结合深度学习的多体征人体模型脊椎定位方法

本发明属于人体模型构建技术领域，尤其涉及一种结合深度学习的多体征人体模型脊椎定位方法，首先基于预设的人体特征参数，按照预设的标准姿势收集人体脊椎影像数据，并对收集的人体脊椎影像数据进行医学影像处理，生成数据集，以及对数据集进行数据预处理，接着基于全连接神经网络模型构建预测模型，根据预处理后的数据集对预测模型进行训练，保留性能最佳的模型参数，作为预测模型的模型参数，生成最终预测模型；最后将最终预测模型进行部署，部署后的预测模型根据输入人体征参数生成脊椎定位参数结果，并根据脊椎定位参数结果指导多体征人体模型开发。本发明能够解决现有网格变换技术中对于人体模型脊椎定位存在准确度不高的问题。