[发明专利]人体形体及体质数据采集方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人体形体及体质数据采集方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：

通过拍摄装置采集人体二维图像信息，所述二维图像信息包括人体正面、背面、侧面、头顶及脚底图像信息；

通过所述二维图像信息及对应的校正比例系数获取相应的人体3D分布特征信息；其中，所述校正比例系数基于深度神经网络模型获取；

根据所述人体3D分布特征信息确定人体各部位的形体参数数据，并根据所述形体参数数据确定人体的体质数据。

2.根据权利要求1所述的人体形体及体质数据采集方法，其特征在于，所述基于深度神经网络模型获取所述校正比例系数的步骤包括：

创建卷积神经网络模型，并通过预训练模型对卷积神经网络模型的参数进行初始化；

将人体图像数据库内的图像输入初始化处理后的卷积神经网络模型进行训练，提取所述图像中的特征信息，并获取与所述图像对应的二维图像数据；

根据所述二维图像数据及对应的实际人体各部位的尺寸参数获取所述校正比例系数。

3.根据权利要求2所述的人体形体及体质数据采集方法，其特征在于，所述获取与所述图像对应的二维图像数据的过程包括：

体取人体的典型特征并训练出正面检测器、侧面检测器、背面检测器；

通过所述正面检测器、侧面检测器、背面检测器分别对人体的正面全身图像、侧面全身图像和背面全身图像进行判断，并分别检测出正面人体图像区域、侧面全身图像区域和背面全身图像区域；

基于所述正面人体图像区域、侧面全身图像区域和背面全身图像区域确定所述二维图像数据。

4.根据权利要求3所述的人体形体及体质数据采集方法，其特征在于，

所述典型特征包括：人体梯度特征、边缘特征、梯度方向直方图特征。

5.根据权利要求1所述的人体形体及体质数据采集方法，其特征在于，

所述校正比例系数包括侧身校正比例系数、正面校正比例系数、头部校正比例系数、肩部校正比例系数及胸部校正比例系数；

所述形体参数数据包括基础参数及比例参数：其中，

所述基础参数包括：人体身高、体重、臂长、腿长、肩宽、手掌尺寸、脚掌尺寸、头部尺寸、胸围、腰围、臀围及颈围数据；

所述比例参数包括：上下身比例、头身比例、头颈比例及头肩比例数据。

6.根据权利要求1所述的人体形体及体质数据采集方法，其特征在于，

所述人体3D分布特征信息包括人体的立体形状信息和分布在所述立体形状上的特征点；

所述特征点包括头顶点、手/脚掌分布点、人体各关节点。

7.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括：存储器、处理器及拍摄装置，所述存储器中包括人体形体及体质数据采集程序，所述人体形体及体质数据采集程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

通过拍摄装置采集人体二维图像信息，所述二维图像信息包括人体正面、背面、侧面、头顶及脚底图像信息；

通过所述二维图像信息及对应的校正比例系数获取相应的人体3D分布特征信息；其中，所述校正比例系数基于深度神经网络模型获取；

根据所述人体3D分布特征信息确定人体各部位的形体参数数据，并根据所述形体参数数据确定人体的体质数据。

8.根据权利要求7所述的电子装置，其特征在于，所述基于深度神经网络模型获取所述校正比例系数的步骤包括：

创建卷积神经网络模型，并通过预训练模型对卷积神经网络模型的参数进行初始化；

将人体图像数据库内的图像输入初始化处理后的卷积神经网络模型进行训练，提取所述图像中的特征信息，并获取与所述图像对应的二维图像数据；

根据所述二维图像数据及对应的实际人体各部位的尺寸参数获取所述校正比例系数。