[发明专利]一种基于深度学习关键点检测的人体身型测量方法及装置在审
| 申请号： | 201910154991.1 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN109938737A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 刘鑫;庄浩;张继勇 | 申请（专利权）人： | 苏州博慧智能科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/107 | 分类号： | A61B5/107 |
| 代理公司： | 北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司 11642 | 代理人： | 付怀;何平 |
| 地址： | 215151 江苏省苏州市虎*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习关键点检测的人体身型测量方法及装置，通过基于深度学习的计算机视觉技术对人体身型的关键点进行检测识别，能够实现主要人体外形指标(例如身高，肩宽，袖长，裤长，胸围，腰围，臀围等)的快速实时计算与测量效果的直观展示。对各种复杂环境抗噪能力强，鲁棒性高，测量结果准确，有效满足了工装批量测量以及服装导购等场景的需求。本发明提供的测量装置通过深度学习训练能够实现自动测量与计算人体身型的关键指标，测量准确，操作简单。 | ||
| 搜索关键词： | 测量方法及装置 关键点检测 测量 计算机视觉技术 胸围 腰围 测量效果 测量装置 复杂环境 关键指标 抗噪能力 人体外形 实时计算 学习训练 自动测量 关键点 鲁棒性 工装 导购 裤长 臀围 袖长 学习 直观 身高 场景 检测 服装 展示 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习关键点检测的人体身型测量方法，其特征在于包括以下步骤：采集图像：实时采集待测量人体的正面和侧面图像，获取正面、侧面身型图片各一张；检测关键点：基于预先训练得到的关键点检测模型，利用深度学习关键点检测技术对所获取的待测量人体的身型图片进行身体关键部位的关键点检测，得到身型关键点坐标；计算身型关键指标：根据获取的身型关键点坐标进行身型关键指标计算，得到身型关键指标。
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