人体形体及体质数据采集方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像识别技术领域，提出一种人体形体及体质数据采集方法、装置及存储介质，其中的方法包括：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。本发明专利技术能够全面快速的对人体健康数据及形体数据进行采集分析，并根据现有健康标准，获知人体当前的健康状况，实现一次性、自动化、全面体检的效果。

Data Acquisition Method, Device and Storage Medium for Body Shape and Physical Fitness

【技术实现步骤摘要】
人体形体及体质数据采集方法、装置及存储介质
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种人体形体及体质数据采集方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着生活水平的提高和养生理念逐渐受到重视，近年来体检和健身逐渐走进了千家万户。然而目前市场上的体检系统功能相对单一，或者功能较多但操作复杂，只有专业技术人员才能操作。且通常的体检系统给出的结果都是一个个测量参数，普通使用者一般很难通过一个个数字得出分析结果和当前的健康状况。例如，在传统体检过程中，对人体的体检数据采集，通常限制在身高、体重以及体脂等健康数据的测量，而对于人体的三围、人体比例等其他部位数据的测量，需要医护人员手动检测，导致检测速度慢、效率低，甚至不检测此类数据等问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种人体形体及体质数据采集方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于通过拍摄装置采集人体二维图像信息，并根据二维图像信息标注所有待测位置的平面数据值，结合对应的校正比例系数，最终获取人体的实际形体数据及体质数据。第一方面，本专利技术提供一种人体形体及体质数据采集方法，应用于电子装置，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。优选地，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。优选地，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。优选地，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。优选地，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。优选地，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。第二方面，本专利技术还提供一种电子装置，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。优选地，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。优选地，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。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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处理器执行时，实现如上所述的人体形体及体质数据采集方法的步骤。本专利技术提出的人体形体及体质数据采集方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于通过拍摄装置采集人体二维图像信息，以对人体各部分进行画像(二维图像)，并根据画像标注所有人体待测位置的平面数据值，结合对应的校正比例系数，最终获取人体的实际形体数据及体质数据。附图说明图1为本专利技术人体形体及体质数据采集方法实施例的应用环境示意图；图2为图1中人体形体及体质数据采集程序实施例的单元示意图；图3为本专利技术人体形体及体质数据采集方法实施例的流程图一；图4为本专利技术人体形体及体质数据采集方法实施例的流程图二。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种人体形体及体质数据采集方法，应用于一种电子装置1。参照图1所示，为本专利技术人体形体及体质数据采集方法较佳实施例的应用环境示意图。在本实施例中，电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。该电子装置1包括：处理器12、存储器11、拍摄装置13、网络接口14及通信总线15。存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器11等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储器11，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的人体形体及体质数据采集程序10、人体图像数据库等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行人体形体及体质数据采集程序10等。拍摄装置13既可以是所述电子装置1的一部分，也可以独立于电子装置1。在一些实施例中，所述电子装置1为智能手机、平板电脑、便携计算机等具有摄像头的终端设备，则所述拍摄装置13即为所述电子装置1的摄像头。本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱根双，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44