CN110604574A - 一种基于视频成像原理的人体身高测量方法 - Google Patents

一种基于视频成像原理的人体身高测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，包括：根据装在门禁侧边的摄像头获取人像图片；根据建模算法获取人像的头顶位置；根据标定信息和相关算法得到身高数据；根据对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终身高数据。该基于视频成像原理的人体身高测量方法，相比较于传统的超声波、红外、雷达、激光等的身高测量方式，本方法只需要对三维场景进行简单的拍摄，获取图像或视频信息，就可以利用本文提供的方法随时进行离线或者在线的测量，具有安全性、可重复性、无接触性、价格低廉的诸多优势，解决了利用现有的一些测量方式对身高进行测量时，操作起来相对比较麻烦，费时费力的问题。

Description

一种基于视频成像原理的人体身高测量方法
技术领域
本发明涉及身高测量技术领域，具体为一种基于视频成像原理的人体身高测量方法。
背景技术
人体身高是人类体型特征中的一项重要指标，男性一般在20～24岁之间、女性一般在19～23岁之间，四肢长骨和脊椎骨均已完成骨化，身高就停止增长，基本稳定下来，人体身高在某些特定的应用场合，身高信息是个人基本信息中比较重要的一部分，不仅在医疗体检、安防、行人识别等领域中有举足轻重的地位，在幼儿的成长过程中，也是相当重要的健康发育指标。
目前使用比较普遍的都是传统的身高信息获取方式，需要待测者保持立正的姿势站立在固定的底板位置，然后利用身高测量工具，由测量人员进行身高数据的读取，这种方法虽然具有较高的精度，但在使用的过程中，人体必须要和测量工具进行接触，使用起来比较耗时、耗人力，而且在某些特殊领域中，这种方法来测量身高也是行不通的。
随着科技的发展，出现了不少新的测量方法，包括利用超声波探测仪、红外测距仪进行身高测量。上述方法相对于传统的身高计测量虽然有所改进，但需要特殊的传感元件及相应的硬件装置。如超声波身高仪，就是利用超声波传感器的发射波与接收反射回波间的时差来测量身高，因此需要将超声波发射器与接收器置于物体头顶实现测量，红外测距仪也与之类似，成本高，且数据传输不便，而且很多方法都需要提前对摄像机进行标定，例如采用棋盘格来确定摄像机的内参数和畸变系数，还有通过三维场景中固定物体例如桌椅、建筑物等物体本身的某些结构化信息如水平、垂直、共线点等在内的信息来达到测量的目的，以上方法都存在应用场景改变需要重新标定，并且标定过程繁琐的缺点，且目前超声波或红外测试身高的硬件都必须带一个高高竖起来的杆子的外形设计，使用起来比较麻烦。
在视频图像领域，也出现了很多利用图像视频信息进行身高测量的方法。其中以基于双目摄像机及深度摄像机的方法较多，这两种方法都需要检测到地面、且要求整个人体出现在视野范围内，对于视频视野范围内找不到地面或者只出现部分人体的情况则不适用。此外，基于双目摄像机的测量方法，还需要对摄像头进行光学成像的畸变绞正，使用起来比较麻烦，而且以kinect为代表深度摄像机的价格都比较昂贵，为此我们提出了一种基于视频成像原理的人体身高测量方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，具备只需要对三维场景进行简单的拍摄，获取图像或视频信息，就可以利用本文提供的方法随时进行离线或者在线的测量的优点，解决了现有的一些测量方式对身高进行测量时，操作起来相对比较麻烦，费时费力的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，包括：
根据装在门禁侧边的摄像头获取人像图片；
根据建模算法获取人像的头顶位置；
根据标定信息和相关算法得到身高数据；
根据对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终身高数据。
优选的，在所述门禁摄像头之前进行摄像头安装和标定中，根据需测量身高范围和摄像头的参数来确定安装的合适高度和摄像头取景角度，通过所述标定算法得到相机内部参数。
优选的，在所述建模之前进行头顶点计算，通过模型算法计算得到人的头顶数据，通过所述头顶数据计算得到人的头顶点坐标。
优选的，在所述身高计算中，根据所述头顶点选择合适的标定点坐标作为计算基础点，根据交比定理和摄像头投影原理，由成像点和标定点组成联立方程，计算得到头顶点的实际高度。
优选的，在所述身高数据优化得到最终身高中，获取多帧的身高数据并求平均值，再对所述身高数据进行补偿计算得到最终身高数据。
优选的，所述人体身高测量方法在测量时需要进行建模，所述建模包括有构建头顶数据集和使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型。
优选的，所述构建头顶数据集时先收集至少包含头部的图片，对头的顶部区域进行关键点标注，针对带了帽饰和扎了头发等影响高度的因素也进行准确头部关键点的标注。
优选的，在使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中包括有两个部分：头部检测和头顶关键点定位以及利用联合损失函数进行计算。
优选的，在所述使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中，选用轻量型网络作为backbone。
优选的，在所述最终身高数据中，先估计垂足偏移量，再结合平均身高结果输出最终身高数据。
有益效果如下：
1.该基于视频成像原理的人体身高测量方法，相比较于传统的超声波、红外、雷达、激光等的身高测量方式，本方法只需要对三维场景进行简单的拍摄，获取图像或视频信息，就可以利用本文提供的方法随时进行离线或者在线的测量，具有安全性、可重复性、无接触性、价格低廉的诸多优势，解决了利用现有的一些测量方式对身高进行测量时，操作起来相对比较麻烦，费时费力的问题。
2.该基于视频成像原理的人体身高测量方法，身高测量的方法有很多种，很多方法都需要提前对摄像机进行标定，本文标定方法只需要根据标尺在成像图片上标定多个点来计算实际身高数值，标定方法简单，应用场景改变后，只需摄像头固定，标尺固定即可以重复使用，使得该方法在使用时达到了便于标定的效果，解决了现有的一些方法在应用场景改变时需要重新标定，并且标定过程繁琐的问题。
3.该基于视频成像原理的人体身高测量方法，本文身高检测算法简单，计算速度快，算法精度高，经过大量的测试，实际身高与测量值的平均绝对误差在1cm以内，算法性能稳定，因此本方法实现了非接触式人体身高测量和实时监控的测量要求。
具体实施方式
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，基于视频成像原理的人体身高测量方法，包括：
根据装在门禁侧边的摄像头获取人像图片；
根据建模算法获取人像的头顶位置；
根据标定信息和相关算法得到身高数据；
根据对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终身高数据。
该装置在使用时，人站到门禁上并保持脚与门禁踏板的脚丫示意图基本重叠,利用装在门禁侧边的摄像头获取人像图片,通过建模算法获取人像的头顶位置,利用标定信息和相关算法得到身高数据,通过对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终的身高数据，相比较于传统的超声波、红外、雷达、激光等的身高测量方式，本方法只需要对三维场景进行简单的拍摄，获取图像/视频信息，就可以利用本文提供的方法随时进行离线或者在线的测量，具有安全性、可重复性、无接触性、价格低廉的诸多优势，在门禁摄像头之前进行摄像头安装和标定中，根据需测量身高范围和摄像头的参数来确定安装的合适高度和摄像头取景角度，通过标定算法得到相机内部参数，摄像头视野从横向调整为纵向，扩展纵向可测高度范围，根据脚丫示意图的位置摆放标尺并在摄像头成像,使用识别算法自动获取标定点像素坐标和实际高度数据，在成像图片上标定多个实际身高点并得到相应的坐标数据,并且这些点坐标需全部共线，在建模之前进行头顶点计算，访问测身高摄像头并获取摄像头的实时视频流，对实时视频流进行一帧一帧处理,对处理的帧进行畸变校准和尺度的预处理，根据模型算法要求对预处理后的帧进行输入的处理，通过模型算法计算得到人的头顶数据，通过头顶数据计算得到人的头顶点坐标，在对身高进行计算时，根据投影原理的相关定理得到相关的约束方程，然后计算出身高，计算身高包括有实时身高和平均值身高，先通过补偿算法，根据最近身高数据得到每帧的实时身高，再根据多帧身高数据计算平均值，在身高计算中，根据头顶点选择合适的标定点坐标作为计算基础点，根据交比定理和摄像头投影原理，由成像点和标定点组成联立方程，计算得到头顶点的实际高度，在身高数据优化得到最终身高中，获取多帧的身高数据并求平均值，再对身高数据进行补偿计算得到最终身高数据，人体身高测量方法在测量时需要进行建模，建模包括有构建头顶数据集和使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型，构建头顶数据集时先收集至少包含头部的图片，对头的顶部区域进行关键点标注，经过图片预处理后打包成训练集，验证集及测试集，再针对带了帽饰和扎了头发等影响高度的因素也进行准确头部关键点的标注，在使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中包括有两个部分：头部检测和头顶关键点定位以及利用联合损失函数进行计算，在头部检测时模仿人类的认知逻辑建立网络模型，头顶点是在头上的，所以构建多任务的网络提高预测的准确性同时，降低了计算量，在使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中，选用轻量型网络作为backbone，在最终身高数据中，先估计垂足偏移量，再结合平均身高结果输出最终身高数据，在得到最终身高数据时，先获取多帧的身高数据并求平均值，再对身高数据进行补偿计算得到最终身高数据，本方法只需要对三维场景进行简单的拍摄，获取图像或视频信息，就可以利用本文提供的方法随时进行离线或者在线的测量，且本方法身高检测算法简单，计算速度快，算法精度高，经过大量的测试，实际身高与测量值的平均绝对误差在1cm以内，算法性能稳定，因此本方法实现了非接触式人体身高测量和实时监控的测量要求。
实施例1
一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，基于视频成像原理的人体身高测量方法，包括以下步骤：
S1、摄像头安装和标定：
选择广角摄像头并纵向安装在门禁的侧边位置；
根据需测量身高范围和摄像头的参数来确定安装的合适高度和摄像头取景角度；
通过标定算法得到相机内部参数；
根据脚丫示意图的位置摆放标尺并在摄像头成像，在成像图片上标定多个实际身高点并得到相应的坐标数据，并且这些点坐标需全部共线。
S2、头顶点计算：
访问测身高摄像头并获取摄像头的实时视频流；
对实时视频流进行一帧一帧处理，对处理的帧进行畸变校准和尺度的预处理；
根据模型算法要求对预处理后的帧进行输入的处理；
通过模型算法计算得到人的头顶数据；
头顶数据过滤，得到有效的头顶数据；
通过头顶数据计算得到人的头顶点坐标。
S3、身高计算：
根据头顶点选择合适的标定点坐标作为计算基础点；
对得到的基础点进行共线拟合得到输入参数值；
根据交比定理：点A，B，C，D是同一直线上依序四点，P是直线外一点，则有(sinAPC*sinBPD)/(sinBPC*sinAPD)＝AC*BD/BC*AD，再根据摄像头投影原理，由成像点和标定点组成联立方程，计算得到头顶点的实际高度。
S4、身高数据优化得到最终身高数据：
获取10帧的身高数据然后再求出平均值；
对身高数据进行补偿计算得到最终身高数据。
在利用该装置进行身高测量时，先将摄像头进行安装和标定，标定完成之后，人站到门禁上并保持脚与门禁踏板的脚丫示意图基本重叠，利用装在门禁侧边的摄像头获取人像图片，通过建模算法获取人像的头顶位置，对头的顶部区域进行关键点标注，针对带了帽饰和扎了头发等影响高度的也进行了准确头部关键点的标注，其中标注信息还包含头部包围圈信息，经过图片预处理后打包成说训练集，验证集及测试集，利用标定信息和相关算法得到身高数据，通过对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终的身高数据，在计算时获取多帧的身高数据并求平均值，然后对身高数据进行补偿计算得到最终身高数据。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于，包括：
根据装在门禁侧边的摄像头获取人像图片；
根据建模算法获取人像的头顶位置；
根据标定信息和相关算法得到身高数据；
根据对摄像头多帧数据的采集和统计计算得到最终身高数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述门禁摄像头之前进行摄像头安装和标定中，根据需测量身高范围和摄像头的参数来确定安装的合适高度和摄像头取景角度，通过所述标定算法得到相机内部参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述建模之前进行头顶点计算，通过模型算法计算得到人的头顶数据，通过所述头顶数据计算得到人的头顶点坐标。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述身高计算中，根据所述头顶点选择合适的标定点坐标作为计算基础点，根据交比定理和摄像头投影原理，由成像点和标定点组成联立方程，计算得到头顶点的实际高度。
5.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述身高数据优化得到最终身高中，获取多帧的身高数据并求平均值，再对所述身高数据进行补偿计算得到最终身高数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：所述人体身高测量方法在测量时需要进行建模，所述建模包括有构建头顶数据集和使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：所述构建头顶数据集时先收集至少包含头部的图片，对头的顶部区域进行关键点标注，针对带了帽饰和扎了头发等影响高度的因素也进行准确头部关键点的标注。
8.根据权利要求5所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中包括有两个部分：头部检测和头顶关键点定位以及利用联合损失函数进行计算。
9.根据权利要求5所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述使用深度学习方法搭建头顶检测的网络训练得到检测模型中，选用轻量型网络作为backbone。
10.根据权利要求1所述的一种基于视频成像原理的人体身高测量方法，其特征在于：在所述最终身高数据中，先估计垂足偏移量，再结合平均身高结果输出最终身高数据。
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