技术摘要：
本发明涉及一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法，可以普遍应用于基于单目摄像头的身体测量设备。所述方法通过摄像头图像采集及图像处理、基于身高估计模型与模板匹配的身高测量模块、基于人体关键特征点的身体尺寸计算模块，实现用户的身高及身体尺 全部
背景技术：
如今的量体设备为了获取人体身高信息，往往采用深度摄像头来获取人体图像景 深信息。但是深度摄像头价格昂贵，因而为了降低成本，单目摄像头成为了量体设备的一种 选择。基于单目摄像头的量体设备往往需要借助参照物去标定测量模型参数，这样会在一 定程度上限制了设备的灵活性；由于标定后的参数为固定参数，因此不具备鲁棒性。在此背 景下，本发明通过关键特征点模板匹配的方式实现了模型参数的自适应变化，在利用单目 摄像头降低成本的同时，增强了模型的鲁棒性，普遍适用于低成本、高鲁棒性的量体设备。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量 方法，在降低量体设备成本的同时提高设备测量结果的鲁棒性。 本发明采用如下测量技术方案： 1、一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法，主要包括如下几个步 骤： S1数据采集单元：当检测用户姿势正确时，设备摄像头会自动采集用户全身图片； S2图像处理单元：结合语义分割模型提取人体的边缘轮廓点，通过人体关键节点检测 识别人体的关键节点，根据轮廓点、关键节点进一步拓展人体关键特征点； S3身高计算单元：通过用户与模板进行匹配，自适应更新获得该用户的身高计算模型 参数，通过参数更新后的身高计算模型计算用户的真实身高； S4身体尺寸计算单元：结合S2得到的用户关键特征点和S3得到的身高信息，计算出各 个尺寸数据。 2、本发明的进一步技术方案是：步骤S1中还包括以下内容： 1）实时人体检测，检测出人体的锚点框区域； 2）实时人体关键点检测，检测出人体关键点（手臂、腿部、头部、躯干部关键点）； 3）根据人体关键点在锚点框内的分布情况来判断用户的姿势是否正确。人体标准姿 势：目视前方，身体正对摄像头；双臂展开约30°-45°，双腿分开双脚与肩同宽； 优势在于自动抓取用户的姿势，无需额外的人工操作。 3、本发明的进一步技术方案是：步骤S2中还包括以下内容： 1）首先对人体边缘轮廓点坐标进行稀疏处理、平滑降噪处理，其中的稀疏处理是根据 图像中人体区域的面积自适应选择稀疏系数； 2）根据人体肩、胸、腰、中腰、臀等身体部位的结构特征与检测到的人体关键节点坐标， 在处理后的边缘轮廓点中拓展找到人体顶点坐标以及其他与身体尺寸相关联的关键特征 4 CN 111611928 A 说 明 书 2/3 页 点，例如腰部边缘点、臀部边缘点等。 4、本发明的进一步技术方案是，所述步骤S3还包括以下内容： 1）采集样本数据：为了避免传统的标定方式，本发明首先采集M组（M参考值>10）真人特 征点、身高数据作为样本数据集合，通过样本数据初始化身高计算模型参数，无需外接辅助 标定参照物。实现一次样本采集之后无需再次录入； 2）身高计算模型及参数获取：（1）身高计算模型：身高计算模型的前提条件是设备上的 摄像头镜头所在平面垂直于地面。在图像坐标系中，图像中人体头顶纵坐标为 ，人体脚踵 关键点纵坐标为 ，则图像坐标系中人体的身高 ，图像坐标系中消失线的纵坐标为 ， 则图像坐标系中消失线距人体脚踵的高度为 ；在世界坐标系中，用户真实身高为 , 消失线（虚拟线，实际不存在）在世界坐标系中的高度为 （参考高度可以是镜头距地面高 度）。（2）根据透视原理有 ，即 ；其中 为超参数， 已知（可以根据图 像中关键特征点坐标得到），真实身高 为目标值；（3）参数获取：采集一定数量的真实人体 身高、图片样本数据，通过回归模型更新超参数 完成一次身高计算模型的参数更新，之 后可由 直接计算得到人体真实身高 ； 3）模板初始化、身高计算模型参数初始化：通过用户的关键特征点与样本集合的关键 特征点进行模板匹配，得到匹配程度较高的数组样本模板子集合，即为初始模板样本；通过 初始模板样本来初始化身高计算模型参数； 4）身高计算模型参数迭代更新： 每次更新身高计算模型参数后，通过模型估计出用户身高并与模板匹配，找到匹配程 度较高的数组样本作为更新后的模板样本，根据模板样本更新模型参数。迭代此过程至n次 （参考值n=3）。 附图说明 图1为一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法在配备单目摄 像头的量体设备上的应用。 图2为身高测量及身体尺寸计算流程。 具体实施步骤 下面将结合本发明专利实施例中的附图，对本发明实施中的技术方案进行清楚、完整 的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明 中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。 第一步：样本数据集录入：数据准备首先要在设备上录入真实人体的样本数据（包 括人体关键特征点信息、身高信息）作为待定的匹配模板。事先采集样本的优势：代替了传 统的固定参照物的参数获取方式，可以通过不同的模板集合来自适应生成适用于用户的身 高测量模型参数，提高了模型参数的自适应性。实现一次录入后无需再次录入。 第二步：用户图片录入：在实际用户测量时，用户按照要求姿势站立，摄像头会根 据人体锚点框内关键特征点的分布来自动判断姿势的正确性，并抓取正确姿势图像。人体 标准姿势：目视前方，身体正对摄像头；双臂展开约30°-45°，双腿分开双脚与肩同宽。通过 5 CN 111611928 A 说 明 书 3/3 页 这种前端人体检测的方式具有如下优点：自动化完成图像采集过程，无需额外的人工操作。 第三步：计算用户身高：通过用户与模板进行匹配，自适应更新获得该用户的身高 计算模型参数，通过参数更新后的身高计算模型计算用户的真实身高。该方法的优势在于： 取缔固定模型参数，自适应的获取针对不同用户的身高模型参数，具有较强的鲁棒性和准 确性。 第四步：计算身体首先对人体边缘轮廓点坐标进行稀疏处理、平滑降噪处理，其中 的稀疏处理是根据图像中人体区域的面积自适应选择稀疏系数；根据人体肩、胸、腰、中腰、 臀等身体部位的结构特征与检测到的人体关键节点坐标，在处理后的边缘轮廓点中拓展找 到人体顶点坐标以及其他与身体尺寸相关联的关键特征点，例如腰部边缘点、臀部边缘点 等。其中，人体轮廓稀疏采用的是自适应稀疏方法，根据人体的区域大小自适应选择合适的 稀疏系数，这样做的优势是：根据人体距离镜头的远近保证轮廓点数量合理，节省在轮廓点 中检索关键特征点时的计算量，同时又保证关键特征点的精度。 第五步：根据用户的关键特征点与身高信息计算用户身体尺寸。 6 CN 111611928 A 说 明 书 附 图 1/1 页 图1 图2 7
本发明涉及一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法，可以普遍应用于基于单目摄像头的身体测量设备。所述方法通过摄像头图像采集及图像处理、基于身高估计模型与模板匹配的身高测量模块、基于人体关键特征点的身体尺寸计算模块，实现用户的身高及身体尺 全部
背景技术：
如今的量体设备为了获取人体身高信息，往往采用深度摄像头来获取人体图像景 深信息。但是深度摄像头价格昂贵，因而为了降低成本，单目摄像头成为了量体设备的一种 选择。基于单目摄像头的量体设备往往需要借助参照物去标定测量模型参数，这样会在一 定程度上限制了设备的灵活性；由于标定后的参数为固定参数，因此不具备鲁棒性。在此背 景下，本发明通过关键特征点模板匹配的方式实现了模型参数的自适应变化，在利用单目 摄像头降低成本的同时，增强了模型的鲁棒性，普遍适用于低成本、高鲁棒性的量体设备。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量 方法，在降低量体设备成本的同时提高设备测量结果的鲁棒性。 本发明采用如下测量技术方案： 1、一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法，主要包括如下几个步 骤： S1数据采集单元：当检测用户姿势正确时，设备摄像头会自动采集用户全身图片； S2图像处理单元：结合语义分割模型提取人体的边缘轮廓点，通过人体关键节点检测 识别人体的关键节点，根据轮廓点、关键节点进一步拓展人体关键特征点； S3身高计算单元：通过用户与模板进行匹配，自适应更新获得该用户的身高计算模型 参数，通过参数更新后的身高计算模型计算用户的真实身高； S4身体尺寸计算单元：结合S2得到的用户关键特征点和S3得到的身高信息，计算出各 个尺寸数据。 2、本发明的进一步技术方案是：步骤S1中还包括以下内容： 1）实时人体检测，检测出人体的锚点框区域； 2）实时人体关键点检测，检测出人体关键点（手臂、腿部、头部、躯干部关键点）； 3）根据人体关键点在锚点框内的分布情况来判断用户的姿势是否正确。人体标准姿 势：目视前方，身体正对摄像头；双臂展开约30°-45°，双腿分开双脚与肩同宽； 优势在于自动抓取用户的姿势，无需额外的人工操作。 3、本发明的进一步技术方案是：步骤S2中还包括以下内容： 1）首先对人体边缘轮廓点坐标进行稀疏处理、平滑降噪处理，其中的稀疏处理是根据 图像中人体区域的面积自适应选择稀疏系数； 2）根据人体肩、胸、腰、中腰、臀等身体部位的结构特征与检测到的人体关键节点坐标， 在处理后的边缘轮廓点中拓展找到人体顶点坐标以及其他与身体尺寸相关联的关键特征 4 CN 111611928 A 说 明 书 2/3 页 点，例如腰部边缘点、臀部边缘点等。 4、本发明的进一步技术方案是，所述步骤S3还包括以下内容： 1）采集样本数据：为了避免传统的标定方式，本发明首先采集M组（M参考值>10）真人特 征点、身高数据作为样本数据集合，通过样本数据初始化身高计算模型参数，无需外接辅助 标定参照物。实现一次样本采集之后无需再次录入； 2）身高计算模型及参数获取：（1）身高计算模型：身高计算模型的前提条件是设备上的 摄像头镜头所在平面垂直于地面。在图像坐标系中，图像中人体头顶纵坐标为 ，人体脚踵 关键点纵坐标为 ，则图像坐标系中人体的身高 ，图像坐标系中消失线的纵坐标为 ， 则图像坐标系中消失线距人体脚踵的高度为 ；在世界坐标系中，用户真实身高为 , 消失线（虚拟线，实际不存在）在世界坐标系中的高度为 （参考高度可以是镜头距地面高 度）。（2）根据透视原理有 ，即 ；其中 为超参数， 已知（可以根据图 像中关键特征点坐标得到），真实身高 为目标值；（3）参数获取：采集一定数量的真实人体 身高、图片样本数据，通过回归模型更新超参数 完成一次身高计算模型的参数更新，之 后可由 直接计算得到人体真实身高 ； 3）模板初始化、身高计算模型参数初始化：通过用户的关键特征点与样本集合的关键 特征点进行模板匹配，得到匹配程度较高的数组样本模板子集合，即为初始模板样本；通过 初始模板样本来初始化身高计算模型参数； 4）身高计算模型参数迭代更新： 每次更新身高计算模型参数后，通过模型估计出用户身高并与模板匹配，找到匹配程 度较高的数组样本作为更新后的模板样本，根据模板样本更新模型参数。迭代此过程至n次 （参考值n=3）。 附图说明 图1为一种基于单目视觉与关键点识别的身高及身体尺寸测量方法在配备单目摄 像头的量体设备上的应用。 图2为身高测量及身体尺寸计算流程。 具体实施步骤 下面将结合本发明专利实施例中的附图，对本发明实施中的技术方案进行清楚、完整 的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明 中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。 第一步：样本数据集录入：数据准备首先要在设备上录入真实人体的样本数据（包 括人体关键特征点信息、身高信息）作为待定的匹配模板。事先采集样本的优势：代替了传 统的固定参照物的参数获取方式，可以通过不同的模板集合来自适应生成适用于用户的身 高测量模型参数，提高了模型参数的自适应性。实现一次录入后无需再次录入。 第二步：用户图片录入：在实际用户测量时，用户按照要求姿势站立，摄像头会根 据人体锚点框内关键特征点的分布来自动判断姿势的正确性，并抓取正确姿势图像。人体 标准姿势：目视前方，身体正对摄像头；双臂展开约30°-45°，双腿分开双脚与肩同宽。通过 5 CN 111611928 A 说 明 书 3/3 页 这种前端人体检测的方式具有如下优点：自动化完成图像采集过程，无需额外的人工操作。 第三步：计算用户身高：通过用户与模板进行匹配，自适应更新获得该用户的身高 计算模型参数，通过参数更新后的身高计算模型计算用户的真实身高。该方法的优势在于： 取缔固定模型参数，自适应的获取针对不同用户的身高模型参数，具有较强的鲁棒性和准 确性。 第四步：计算身体首先对人体边缘轮廓点坐标进行稀疏处理、平滑降噪处理，其中 的稀疏处理是根据图像中人体区域的面积自适应选择稀疏系数；根据人体肩、胸、腰、中腰、 臀等身体部位的结构特征与检测到的人体关键节点坐标，在处理后的边缘轮廓点中拓展找 到人体顶点坐标以及其他与身体尺寸相关联的关键特征点，例如腰部边缘点、臀部边缘点 等。其中，人体轮廓稀疏采用的是自适应稀疏方法，根据人体的区域大小自适应选择合适的 稀疏系数，这样做的优势是：根据人体距离镜头的远近保证轮廓点数量合理，节省在轮廓点 中检索关键特征点时的计算量，同时又保证关键特征点的精度。 第五步：根据用户的关键特征点与身高信息计算用户身体尺寸。 6 CN 111611928 A 说 明 书 附 图 1/1 页 图1 图2 7
