[发明专利]一种基于双目视觉模块的身高测量系统及方法在审
申请号: | 201710550123.6 | 申请日: | 2017-07-07 |
公开(公告)号: | CN107374638A | 公开(公告)日: | 2017-11-24 |
发明(设计)人: | 张东;郑增光;赖松锐;关杰鸿;蔡德铮;唐英杰 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | A61B5/107 | 分类号: | A61B5/107 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人: | 陈宏升 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 双目 视觉 模块 身高 测量 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及身高测量领域,特别涉及一种基于双目视觉模块的身高测量系统及方法。
背景技术
目前,现有的身高测量转置测量方式单一,基本都是机械式的身高测量仪,并未有基于视觉传感器的身高测量仪器。传统的身高测量装置测量用时相对较长,效率比较低,而且不能同时进行多人的身高测量。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于双目视觉模块的身高测量系统,其实时性好,效率比较高,并且可以同时进行多人的身高测量。
本发明的另一目的在于提供一种基于双目视觉模块的身高测量方法。
本发明的目的通过以下的技术方案实现:
一种基于双目视觉模块的身高测量系统,包括双目视觉模块和双目测量系统;所述双目测量系统包括人体信息提取模块、人体外形三维重建模块和人体身高计算模块;所述双目视觉模块获取待测量的人体的左边图像、右边图像并将人体的左边图像、右边图像传输至人体信息提取模块,所述人体信息提取模块对人体的左边图像、右边图像分别进行预处理后得到人体边缘几何信息;所述人体外形三维重建模块通过匹配左边、右边的人体边缘几何信息而得到的人体边缘在三维空间的位置;所述人体身高计算模块根据人体边缘在三维空间的位置得到人体最高点和最低点,计算人体最高点和最低点的竖直距离即得到人体身高。
所述双目视觉模块包括两个摄像头;所述摄像头的型号相同,且位于同一水平线上。两个摄像头用于获取不同视角下的人体图像。
所述摄像头采用RER-USBFHD01模组摄像头。
所述预处理包括去噪处理。
所述人体外形三维重建模块对已获得的人体边缘上的点进行匹配,从而得到人体边缘上各点的视差,从而计算出人体边缘上的点在三维空间上的信息,为下一步计算人体身高提供数据。
所述人体最高点和最低点是通过遍历的方法找出,然后计算出人体最高点和最低点的距离并投影到竖直面上,即所要测量的身高。
本发明的另一目的通过以下的技术方案实现:
一种基于双目视觉模块的身高测量方法,包括以下顺序的步骤:
S1、获取待测量的人体的左边图像、右边图像;
S2、对人体的左边图像、右边图像分别进行预处理后得到人体边缘几何信息;
S3、通过匹配左边、右边的人体边缘几何信息而得到的人体边缘在三维空间的位置;
S4、根据人体边缘在三维空间的位置得到人体最高点和最低点,计算人体最高点和最低点的竖直距离即得到人体身高。
本发明与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:
(1)本发明采用视觉传感器,只需要人在测量仪前一定位置即可测量人体身高,实时性较好。
(2)本发明能同时对多个人进行测量。
附图说明
图1为本发明所述一种基于双目视觉模块的身高测量方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
如图1,一种基于双目视觉模块的身高测量方法,具体如下:
首先通过左右两个摄像头获取原始图像,再对得到的图像进行人体检测,标识出单个的人,提取人体在左右图中的边缘信息,从以边缘信息为导向,计算出边缘上的点的视差,进一步构建出人体在三维空间的边缘特征的坐标,最后通过计算最高点和最低点的距离在竖直面上的投影,即人体的身高。
如图1所示,测量仪开始工作后,先通过左右摄像头采集图像信息,并对所获取的图像分别进行高斯滤波处理,以减少原始图像中的噪声。此外,还需要对左右图像进行矫正校正处理。由于摄像头成像采取的了凸透镜,因此图像会产生径向畸变;其次,由于摄像头在装配各个元件不是完全对准,因此也会产生切向畸变。为了还原所获得图像的真实面貌,需要对图像进行矫正处理。在双目系统中,要求所获取的图像需要行对准,故而需要再进行校正处理。原始图像在通过矫正校正后,就可以为后续过程提供数据。
如图1所示,在获得图像后,使用神经网络的方法对左右图片分别进行人体检测。如果没有检测到人,则返回并继续采集图像;如果检测到有人,则根据不同的情况进行操作:单个人,则进行对人体的边缘特征提取;多个人,则用ROI将出现的所有不重叠的人进行分割,得到单个人的图像,按照单个人进行处理。
如图1所示,在获取到单个人的ROI区域后,对左右图像所在的区域进行边缘检测,并只保留最外层轮廓,为下一步做准备。
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