体重检测方法、人体特征参数检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了人工智能(artificial intelligence，AI)领域中的一种体重检测方法、人体特征参数检测方法、座椅调节方法及装置。该体重检测方法包括：根据二维图像中的人体区域确定对应的人体三维点云数据，然后根据所述人体三维点云数据确定人体体重。该人体特征参数检测方法包括：根据二维图像中的人体关键点确定对应的三维点云数据，然后根据该三维点云数据确定人体特征参数。该人体体重和/或人体特征参数能够用于调节汽车座椅。本申请的方法能够基于三维点云提取人体特征参数或人体体重，提高了检测精度。提高了检测精度。提高了检测精度。

【技术实现步骤摘要】
体重检测方法、人体特征参数检测方法及装置


[0001]本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种体重检测方法、人体特征参数检测方法、座椅调节方法及装置。

技术介绍

[0002]计算机视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分，它是一门关于如何运用照相机/摄像机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(照相机/摄像机)和大脑(算法)用来代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，从而使计算机能够感知环境。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。总的来说，计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官获取输入信息，再由计算机来代替大脑对这些输入信息完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
[0003]人体识别是计算机视觉领域的一类热点问题，研究内容包括：人体参数检测、动作识别和性别识别等。其中，人体参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种体重检测方法，其特征在于，包括：获取飞行时间TOF相机采集的二维图像；检测所述二维图像中的人体区域；基于所述二维图像中的人体区域对应的深度信息将所述二维图像中的人体区域的二维数据转换为人体三维点云数据；根据所述人体三维点云数据确定人体体重。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二维图像为单通道二维图像，其中，所述单通道二维图像中的像素对应的灰度值用于指示所述单通道二维图像中的像素对应的深度信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述二维图像中的人体区域，包括：将所述单通道二维图像输入图像分割模型中，得到人体区域，其中，所述图像分割模型是基于第一训练样本进行训练得到，所述第一训练样本包括第一单通道二维图像和所述第一单通道二维图像对应的人体区域，所述第一单通道二维图像中的像素对应的灰度值用于指示所述第一单通道二维图像中的像素对应的深度信息。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体三维点云数据确定人体体重，包括：将所述人体三维点云数据输入体重评估模型中，得到人体体重，其中，所述体重评估模型是基于第二训练样本进行训练得到的，所述第二训练样本包括第一人体三维点云数据和所述第一人体三维点云数据对应的体重。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述二维图像包括多帧二维图像，以及所述基于所述二维图像中的人体区域对应的深度信息将所述二维图像中的人体区域的二维数据转换为人体三维点云数据，包括：基于所述多帧二维图像中的人体区域对应的深度信息将所述多帧二维图像中的人体区域的二维数据转换为人体三维点云数据，得到多帧人体三维点云数据；将所述多帧人体三维点云数据进行融合，得到融合后的人体三维点云数据。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体三维点云数据确定人体体重，包括：对所述人体三维点云数据进行均匀细化，得到稀疏的人体三维点云数据；根据所述稀疏的人体三维点云数据确定人体体重。7.一种人体特征参数检测方法，其特征在于，包括：获取飞行时间TOF相机采集的二维图像；检测所述二维图像中的人体关键点；基于所述二维图像中的人体关键点对应的深度信息将所述二维图像中的人体关键点的二维数据转换为三维点云数据，得到所述人体关键点对应的三维点云数据；根据所述人体关键点对应的三维点云数据确定人体特征参数，其中，所述人体特征参数包括：身高、臂长、腿长或肩宽中的一项或多项。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述二维图像为单通道二维图像，其中，所
述单通道二维图像中的像素对应的灰度值用于指示所述单通道二维图像中的像素对应的深度信息。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述检测所述二维图像中的人体关键点，包括：将所述单通道二维图像输入关键点检测模型中，得到人体关键点，其中，所述关键点检测模型是基于第三训练样本进行训练得到，所述第三训练样本包括第二单通道二维图像和所述第二单通道二维图像对应的人体关键点，所述第二单通道二维图像中的像素对应的灰度值用于指示所述第二通道二维图像中的像素对应的深度信息。10.一种座椅调节的方法，其特征在于，包括：获取TOF相机采集的二维图像；检测所述二维图像中的人体关键点；基于所述二维图像中的人体关键点对应的深度信息将所述二维图像中的人体关键点的二维数据转换为三维点云数据，得到所述人体关键点对应的三维点云数据；根据所述人体关键点对应的三维点云数据确定人体特征参数，其中，所述人体特征参数包括：身高、臂长、腿长或肩宽中的一项或多项；根据所述人体特征参数调节汽车座椅参数。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：检测所述二维图像中的人体区域；基于所述二维图像中的人体区域对应的深度信息将所述二维图像中的人体区域的二维数据转换为人体三维点云数据；根据所述人体三维点云数据确定人体体重；根据所述人体体重和所述人体特征参数调节所述汽车座椅参数。12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述TOF相机位于汽车B柱和车顶的结合处。13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述二维图像为单通道二维图像，其中，所述单通道二维图像中的像素对应的灰度值用于指示所述单通道二维图像中的像素对应的深度信息。14.一种体重检测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取飞行时间TOF相机采集的二维图像；处理单元，用于：检测所述二维图像中的人体区域；基于所述二维图像中的人体区域对应的深度信息将所述二维图像中的人体区域的二维数据转换为人体三维点云数据；根据所述人体三维点云数据确定人体体重。15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述二维图像为单通道二维图像，其中，所述单通道二维图像中的像素对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩振华，黄为，徐文康，田勇，何彦杉，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：