【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉目标检测领域，尤其涉及到基于深度学习映射的智能化量体方法和装置。
技术介绍
1、现有的量体技术在多个领域取得了显著进展，尤其在服装定制、人体测量和健康管理等方面得到了广泛应用。然而，传统的量体方法大多依赖人工操作或基础的二维测量，存在一定的局限性。首先，人工量体不仅耗时耗力，而且测量精度容易受到操作人员经验和工具质量的影响，导致测量结果存在较大误差。此外，传统量体方法无法实时获取数据，并且对被测者的配合程度要求较高，造成用户体验上的不便。随着深度学习技术的快速发展，设计一种更加便捷、精确的智能量体方法愈加显得必要。
技术实现思路
1、本专利技术要针对现有技术的不足，提供一种基于深度学习映射的智能量体测量方法和装置，采用目标检测与深度学习映射来实现。
2、本专利技术的第一个方面涉及一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，包括如下步骤：
3、(1)视频数据集制作：利用移动设备围绕被测人拍摄，被测人可以站立或坐立。拍摄视频每一帧均需拍到被测人全身以
【技术保护点】
1.一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(1)所述的视频数据集制作包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(2)所述的参照物检测包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(3)所述的关键点检测包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(4)所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(1)所述的视频数据集制作包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(2)所述的参照物检测包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习映射的智能量体测量方法，其特征在于，步骤(3)所述的关键点检测包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：卜佳俊，张旭，吕青松，王炜，许诚，李亮城，于智，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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