基于改进的YOLOV5模型的静态足底压力图像数据处理方法
申请号:CN202411124612
申请日期:2024-08-16
公开号:CN119184670A
公开日期:2024-12-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体是一种基于改进的YOLOV5模型的静态足底压力图像数据处理方法。相比于传统落地台式设备和桌面级设备,基于YOLOV5模型辅助诊断扁平足的静态足底压力诊断系统可显著提高扁平足诊断效果。在增加注意力机制模块的改进YOLOV5模型又能进一步提高扁平足诊断效果,对患者早期诊断和干预,达到良好的预后。本发明基于先进的深度学习模型和综合数据分析方法,自动化辅助诊断显著提高了扁平足评估的准确性和效率。通过高度自动化的流程,从数据采集、预处理到诊断输出,全过程无需人工干预,减少了人为误差,提升了诊断的可靠性和一致性。友好的用户界面和简化的操作步骤使得非专业用户也能轻松使用,广泛适用于家庭、诊所和医院等多种场景,实现了足底健康管理的智能化和普及化。
技术关键词
足底压力图像
足底压力数据
数据处理方法
高分辨率相机
融合特征
压力诊断系统
输出特征
足底压力传感器
逻辑回归分类器
图像数据预处理
引入注意力机制
图像配准算法
通道
图像增强技术
数据分析方法