一种运用数学模型及人体特征点定位的人工测量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种运用数学模型及人体特征点定位的人工测量方法，通过标定人工测量特征点，辅以规范的测量方式，建立数学模型，在人体测量的数据基础上，导入数学模型进行计算，即可得到精准的数据。本发明专利技术校正后的人体数据准确度更高，可用性更强，对于后续远程、即时在线人体测量系统的数据库的建立提供重要的比对依据。

【技术实现步骤摘要】
一种运用数学模型及人体特征点定位的人工测量方法及系统
本专利技术属于人工测量
，涉及一种可以运用校正人工测量所获得的人体数据的数学模型及对人体特征点的定位、展示，并能及时获得准确测量人体数据的方法。
技术介绍
服装行业是与市场紧密相连的行业。随着互联网的快速发展以及科技的不断更新，特别在服装行业的运行模式发生变化时，服装行业为了要满足消费者日益增长的需求，利用互联网、物联网，使服装的个人定制、批量定制服务成为了服装领域的发展新趋势。目前服装个性化定制需求增长迅速，大批量统一规格生产逐步改为订单式的定制生产，个体定制以及特殊体型定制，已成为服装领域企业新的增长模式。在这种新的需求模式下，需要一种基于高效且精准的获取人体数据的测量方法，并且可以为后续的“在线异地测量人体数据”提供比对的精准基础人体数据。由于目前传统的人工测量方式没有统一的标准，不同的量体师有不同的测量习惯与方法，因而对于人体部位特征点的测量精度把握不尽相同，带来测量数据的不稳定性。以往要获得更为准确的人体数据，则需要多位量体师同时进行测量并取平均值，这样会产生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运用数学模型及人体特征点定位的人工测量方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)：采集被测人体数据，测量顺序从被测人体的上至下，先围度后长度，累计取得被测人体样本数据；/n步骤(2)：随机取得所述被测人体样本数据一份，作为被测人体样本有效人工测量数据；/n步骤(3)：将获取的有效人工测量数据输入至数学模型中进行比对，得到人工采集数据误差；用所述人工采集数据误差对所述有效人工测量数据进行校正，然后生成修正后的人体数据。/n

【技术特征摘要】
20200509 CN 20201038887441.一种运用数学模型及人体特征点定位的人工测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)：采集被测人体数据，测量顺序从被测人体的上至下，先围度后长度，累计取得被测人体样本数据；
步骤(2)：随机取得所述被测人体样本数据一份，作为被测人体样本有效人工测量数据；
步骤(3)：将获取的有效人工测量数据输入至数学模型中进行比对，得到人工采集数据误差；用所述人工采集数据误差对所述有效人工测量数据进行校正，然后生成修正后的人体数据。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数学模型为最小二乘法，目标设定为人工采集数据和标准值之间的方差为极小；人工采集数据误差用下式(1)表示：
z＝β0+β1x+β2y+β3x2+β4y2+β5xy(1)
其中，β0至β5代表待定系数，x代表年龄；y代表体质指数，定义如式(2)所示：



式(2)中，W为体重，以kg为单位；H为身高，以m为单位；
对于一阶多自变量的最小二乘法，残差数学表达式如下式(3)所示：



式(3)中，z是误差，β0至β2代表待定系数，x代表年龄；y代表体质指数；
通过实现残差最小化，由如下式(4)求解式(2)中的待定系数：



式(4)中，z是误差，β0至β2代表待定系数，x代表年龄；y代表体质指数。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，人工采集数据用作建模数据对数学模型进一步完善和提高。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述测量的工具包括软尺，卷尺，马丁仪。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，所述测量的部位包括基本测量部位和辅助测量部位；
所述基本测量部位包括四围、一宽和四长，所述四围为颈围、胸围、腰围和臀围；所述一宽为肩宽；所述四长为衣长、袖长、裤长和立裆长；
所述辅助测量部位包括头围、腹围、臂围、腕围、大腿围、身高、体重。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述颈围的测量方法：特征点包括左侧颈、前颈中、后颈中和右侧颈；所述颈围从左侧颈部特征点开始，经过前颈中特征点、右侧颈部特征点，围绕至后颈中特征点，再至左侧颈部特征点结束；
所述胸围的测量方法：特征点包括左胸腋窝、前胸中、后背中和右胸腋窝；所述颈围从左侧胸腋窝特征点开...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁锡强，朱文，于佳荟，
申请(专利权)人：上海云杉服装科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31