【摘 要】
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随着科技的发展,电子理疗因其无创的优点和良好的效果在理疗领域受到广泛关注和研究。近年来,随着电子医疗设备的迅速发展,人们生活质量的提高以及亚健康人数的递增,现有的理疗产品已无法满足人们在理疗过程中更好的理疗体验。为满足生活质量的需求,针对目前理疗仪产品智能化程度低、理疗感受不佳的问题,本文实现了一种基于表情识别的智能理疗仪系统。该系统通过上位机将实时识别的表情信息,传输到下位机STM32微控制器内
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随着科技的发展,电子理疗因其无创的优点和良好的效果在理疗领域受到广泛关注和研究。近年来,随着电子医疗设备的迅速发展,人们生活质量的提高以及亚健康人数的递增,现有的理疗产品已无法满足人们在理疗过程中更好的理疗体验。为满足生活质量的需求,针对目前理疗仪产品智能化程度低、理疗感受不佳的问题,本文实现了一种基于表情识别的智能理疗仪系统。该系统通过上位机将实时识别的表情信息,传输到下位机STM32微控制器内,通过控制输出的信号,实现在电疗时对脉冲幅值的调制功能。为了实现智能理疗一体化的理疗平台,本文通过设计系统供电电路、电压转换电路、脉冲调制电路等硬件电路完成下位机硬件系统的设计,并通过调用表情识别模型来完成上位机表情识别系统对表情的预测。为了提高表情信息在控制理疗脉冲中的准确性问题。本文对现有的深度学习模型mini-Xception进行了优化,来提高表情识别的准确度。该优化方法通过采用光滑且非单调的神经激活函数Mish替换简单和一致性能的神经激活函数Relu,来提高模型测试的准确性,加快模型在训练阶段的收敛性;同时在mini-Xception主干网络中融入跨阶段层次结构CSPNet结构,使该体系结构能够实现更丰富的梯度组合。该方法将基础层的特征图划分为两个部分,然后通过CSPnet跨阶段层次结构将它们合并,来融合高低层特征,提升目标识别的效果。针对表情信息在理疗过程中对脉冲控制的稳定性问题。本文将7种表情分成3类,并在下位机控制过程中融入中位值平均滤波算法,进行提高系统控制的稳定性。中位值平均滤波是通过接收PC机上传输来的3类表情数字序列,进行处理,去掉数据序列中的最大值与最小值,再把剩余的值取算术平均值的方法,进行控制理疗波形的幅值,从而抑制随机干扰,实现对电脉冲信号控制的稳定性。
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