本发明涉及耳穴识别，尤其涉及一种基于大数据的耳穴识别方法及系统。
背景技术：
1、磁疗与针灸是目前中医领域内常见的康复治疗手段，磁疗与针灸的实施都需要精准定位穴位，并在穴位上施针或进行磁疗，精准定位穴位是磁疗与针灸的核心环节。传统的穴位判定依靠医生的主观分析，由于患者的身体结构不同，穴位的分布也存在一定的差异，尤其是在精细化区域内进行穴位的精准定位，显得更加困难。现有技术中，利用现代科技化手段进行穴位辅助定位的技术方案较为完善，常见的技术手段采用机器视觉方法进行数据处理，按照穴位的分布特征确定穴位位置。例如，cn111402338b公开了一种穴位定位方法，通过对人体背部的图像进行处理，按照穴位位置的分布规律以及人体比例数据确定穴位所在的区域。该技术方法适用于大面积的穴位分布数据采集，对于人体器官上的穴位分布不具有应用价值。
2、耳部穴位数量分布较多，且各个穴位之间的距离较为密集，传统的机器视觉方法难以进行精准定位。现有技术中，cn115337199a公开了一种耳穴的定位方法、定位装置及存储介质，该技术方案通过在人体耳朵图像上标注出生理结构，对所述生理结构区域进行分析得到各个穴位的分布点，以得到耳贴导航图，以使得用户根据所述耳贴导航图在目标穴位上耳贴，结合ai技术，将标准定义的穴位在不同的耳朵中准确找到位置。上述技术方案虽然有效解决了机器视觉定位耳部穴位的局限性，但是仅以穴位图作为穴位定位的基准信息，而没有考虑到患者本身耳部结构的特殊性。此外，由于人体耳部结构较为复杂，且在图像采集的过程中，耳部不同区域的结构特征存在较大的差距，耳廓重叠区域所产生差异化的明暗光影效应会导致穴位定位无法识别的问题，影响了穴位识别与定位的精准性。因此，现有技术有待进一步改进。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提供了一种基于大数据的耳穴识别方法，该识别方法运用大数据技术修正穴位的识别准确度，并按照耳部条件将耳部划分为多个区域，并基于第一数据集选取耳部特征点，计算任意两个耳部特征点之间的欧式距离，根据欧式距离匹配第二数据集，根据历史耳穴数据匹配与当前耳部图像相似度最高的第二数据集，基于第二数据集获取耳穴的第二耳穴数据。进一步的，本发明还提供了用于实现基于大数据的耳穴识别方法的识别系统。
2、本申请的发明目的可通过以下技术手段实现：
3、一种基于大数据的耳穴识别方法，包括以下步骤：
4、步骤1：在耳穴数据库内预存唯一的第一数据集以及历史耳穴数据，所述历史耳穴数据中包含x个第二数据集u；
5、步骤2：采集单元获取耳部图像，发送耳部图像至图像处理单元，图像处理单元将耳部图像分割为n个耳部区域；
6、步骤3：控制单元输入至少一个耳穴信息，基于耳穴信息筛选m个耳部区域，所述耳穴信息包含y个耳穴的名称及y个耳穴所处的耳部区域；
7、步骤4：基于第一数据集选取m个耳部区域内的m个耳部特征点，在m个耳部区域中，任意一个所述耳部区域内存在唯一的耳部特征点；
8、步骤5：分别计算m个耳部区域内的任意两个耳部特征点之间的欧氏距离p，得到u个欧式距离pv，所述欧式距离pv构成第一耳穴数据；
9、步骤6：基于历史耳穴数据提取x个特征描述子，遍历x个特征描述子，生成q个特征向量bq；
10、步骤7：根据第一耳穴数据遍历q个特征向量bq，提取q个特征向量bq中与第一耳穴数据余弦相似度t最高的第二数据集ui，i=1,2,...,x；
11、步骤8：基于第二数据集ui生成第二耳穴数据，根据第二耳穴数据在m个耳部区域内识别y个耳穴；
12、步骤9：发送所述第二耳穴数据至执行单元，执行单元投影y个光斑至耳部。
13、在本发明中，第一数据集包含人体耳部所有的标准穴位，及所述标准穴位对应的编号和虚拟坐标。
14、在本发明中，第二数据集包含人体耳部所有的历史穴位，及所述历史穴位对应的编号和虚拟坐标。
15、在本发明中，耳部图像经过灰度处理后，提取耳部图像的多个像素点，任意一个像素点分配唯一一个虚拟坐标。
16、在本发明中，将耳部图像在水平和垂直方向上等间距划分为n个耳部区域，任意一个耳部区域覆盖至少一个耳穴。
17、在本发明中，任意两个耳部特征点（xi，yi）与（xj，yj）之间的欧式距离，其中，wij为权重参数。
18、在本发明中，所述第二耳穴数据包括y个历史穴位，及所述y个历史穴位对应的虚拟坐标。
19、在本发明中，步骤7中，余弦相似度，其中，a为第一耳穴数据的特征向量，bq为历史耳穴数据的特征向量，为a的模，为bq的模。
20、在本发明中，步骤6中，基于耳穴信息中y个耳穴的名称匹配y个标准耳穴，并提取y个标准耳穴对应的虚拟坐标，提取所述虚拟坐标所对应的光影识别点，将该光影识别点为中心选取周围16×16网格的方形像素区域，在所述方形像素区域中，任意选定4×4网格划分为一个子区域，在任意一个子区域计算得到多个方向的梯度累加值，每个光影识别点均可生成128维的特征描述子，所述特征描述子用于指示耳部区域图像的光影特性β，所述光影特性β为耳部区域图像内光线分布的特征。
21、一种用于实现基于大数据的耳穴识别方法的识别系统，包括耳穴数据库、采集单元、图像处理单元、控制单元以及执行单元，其中，
22、耳穴数据库，布置在云端，用于存储耳穴数据，通过api接口接入控制单元；
23、采集单元，布置在人体耳部正上方，通过摄像机采集人体耳部图像；
24、图像处理单元，用于对耳部图像进行图像去噪、图像分割、边缘检测，生成n个耳部区域，通过特征提取获取m个耳部特征点；
25、控制单元，用于生成第一耳穴数据、第二耳穴数据，并计算得到耳部的穴位坐标；
26、执行单元，用于根据穴位坐标生成光斑，光斑用于指示耳部上的穴位位置。
27、实施本发明的基于大数据的耳穴识别方法及系统，其有益效果在于：通过结合第一数据集和历史耳穴数据，利用余弦相似度进行匹配，增加了定位的精度，并且能够根据历史病案进行耳穴识别的修正，使得识别的耳穴更具针对性和适应性，可用于不同个体的变化。另外，本发明公开的技术方案规避了耳廓图像采集所带来的光影效应，引入特征描述子来界定光影特性β，通过耳穴数据库位于云端，耳穴数据的集中管理、更新和维护能够实现跨空间的数据共享。
1.一种基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，第一数据集包含人体耳部所有的标准穴位，及所述标准穴位对应的编号和虚拟坐标。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，第二数据集包含人体耳部所有的历史穴位，及所述历史穴位对应的编号和虚拟坐标。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，耳部图像经过灰度处理后，提取耳部图像的多个像素点，任意一个像素点分配唯一一个虚拟坐标。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，将耳部图像在水平和垂直方向上等间距划分为n个耳部区域，任意一个耳部区域覆盖至少一个耳穴。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，任意两个耳部特征点（xi，yi）与（xj，yj）之间的欧式距离，其中，wij为权重参数。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，所述第二耳穴数据包括y个历史穴位，及所述y个历史穴位对应的虚拟坐标。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，步骤7中，余弦相似度，其中，a为第一耳穴数据的特征向量，bq为历史耳穴数据的特征向量，为a的模，为bq的模。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法，其特征在于，步骤6中，基于耳穴信息中y个耳穴的名称匹配y个标准耳穴，并提取y个标准耳穴对应的虚拟坐标，提取所述虚拟坐标所对应的光影识别点，将该光影识别点为中心选取周围16×16网格的方形像素区域，在所述方形像素区域中，任意选定4×4网格划分为一个子区域，在任意一个子区域计算得到多个方向的梯度累加值，每个光影识别点均可生成128维的特征描述子，所述特征描述子用于指示耳部区域图像的光影特性β，所述光影特性β为耳部区域图像内光线分布的特征。
10.一种用于实现如权利要求1所述的基于大数据的耳穴识别方法的识别系统，其特征在于，包括耳穴数据库、采集单元、图像处理单元、控制单元以及执行单元，其中，
