[发明专利]基于深度图像的人体身高测量系统

权利要求书

1.基于深度图像的人体身高测量系统，其特征在于，包括：

Kinect2.0相机：实时追踪被测量者的骨架，采集被测量者的深度图像；

重力加速度传感器：内嵌于Kinect2.0相机中，检测地面的位置；

上位机：对Kinect2.0相机上传的深度图像进行处理，识别出被测量者的手势，以及计算得到人体身高信息；

单片机微处理器：将上位机上传的人体身高信息转换成相应的文字和音频；

显示装置：显示单片机微处理器输出的记载人体身高信息的文字；

语音装置：播报单片机微处理器输出的人体身高信息；

辅助电路：为单片机微处理器提供电源。

2.根据权利要求1所述的基于深度图像的人体身高测量系统，其特征在于，所述上位机采用的是PC机，其基本的配置为：Window10系统，CUDA Capability 3.0以上的GPU，安装Visual Studio 2015和Python3.5.2和opencv2.4.9库，安装tensorflow的window版本。

3.根据权利要求2所述的基于深度图像的人体身高测量系统，其特征在于，所述上位机采用Faster-RCNN算法识别被测量者的手势。

4.根据权利要求2所述的基于深度图像的人体身高测量系统，其特征在于，所述上位机计算得到人体身高信息的方法为：

(1)采用高斯滤波的方式进行去噪；

(2)采用微软公司为Kinect2.0相机提供的库函数，采集人体20个骨架关节点的三维信息；

(3)选择头部关节点的三维图像坐标P(x_hd,y_hd,z_hd)作为最高点三维图像坐标；

(4)计算最高点三维图像坐标到地面的距离L(d)，该距离L(d)为初步的人体身高；

(5)利用重力加速度传感器的值获取地面方程，具体如下：

1)计算红外图像里的深度信息

红外图像里面的深度信息是kinect三维坐标对于红外图像的概略图，X-Y坐标系是红外图像所在的平面，Z是深度，关于深度信息有如下公式：

式中，d是红外图像里每个像素的深度，b是kinect2.0相机的水平基线，f是kinect2.0相机的焦距，kd是kinect像素差异，doff是针对kinect2.0相机的补偿值；

2)红外图像与彩色图像配准

大地坐标系与红外图像坐标系的关系如下：

式中，(i,j)是红外图像的坐标，(u₀,v₀)是红外图像的光学中心，(x,y,z)是大地坐标系里的三维坐标，坐标原点是红外相机的光学中心；

3)算出地面

kinect2.0相机在地面上移动时，假设o_g-(x_g,y_g,z_g)是大地坐标系，其坐标原点是kinect2.0相机的中心，矢量g是(0,0,1)，kinect2.0相机移动时与地面垂直的矢量是g′-(a_g′,b_g′,c_g′)，这个矢量和大地坐标系始终都是一致的，h是kinect2.0相机中心到地面的垂直距离，所以，由矢量g′-(a_g′,b_g′,c_g′)和垂直距离h可以得到地面方程：

a_g′x+b_g′y+c_g′z+d＝0 (3)

4)去掉一些异常的点

利用RANSAN算法去掉一些异常的点，从而准确的检测到地面；

(6)身高函数曲线拟合

假设人的实际身高为H，则存在随距离不同而存在的误差函数：

error(d)＝L(d)-H (4)

测量同一个人站在距离kinect2.0相机1.5m到3.1m范围内任意一位置的L(d)，通过多组d和L(d)拟合误差曲线error(d)；

(7)得到准确身高信息

将拟合的误差曲线error(d)用于实际测量中，被测量者的实际身高H_c为：

H_c＝L(d)-error(d) (5)。