[发明专利]一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法及系统有效
申请号: | 201910263390.4 | 申请日: | 2019-04-02 |
公开(公告)号: | CN109924994B | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
发明(设计)人: | 何香颖;张军;侯雨舟 | 申请(专利权)人: | 晓智未来(成都)科技有限公司 |
主分类号: | A61B6/00 | 分类号: | A61B6/00;A61B6/04 |
代理公司: | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人: | 王霞 |
地址: | 610000 四川省成都市郫*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 拍摄 过程 中的 检测 位置 自动 校准 方法 系统 | ||
1.一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法,其特征在于,包括信号源、存储器、处理器和执行机构,所述检测位置自动校准方法包括以下步骤:
S1、所述信号源获取检测位上人体的RGBD图像;
S2、所述存储器存储所述信号源采集的RGBD图像信息以及若干预设校准数据,所述预设校准数据包括预设双肩关节点三维坐标和预设水平位置;
S3、所述处理器对所述信号源所采集的RGBD图像信息进行处理,通过基于人体关节点检测的深度学习模型解算获得人体关节点三维坐标,根据人体关节点三维坐标计算出坐标差值一、实际检测角度值和水平位移量;
S4、所述执行机构包括平板探测器驱动机构和提示装置,所述处理器根据所述坐标差值一向所述平板探测器驱动机构发出驱动平板探测器移动的控制指令一,根据所述实际检测角度值和水平位移量向所述提示装置发出引导人体调整相应动作的控制指令二;
S3中:
所述坐标差值一的计算包括如下步骤:
S3.1、通过所述信号源对检测位上的场景进行拍摄,采集位于检测位上人体的RGBD图像信息,通过所述处理器将RGBD图像信息进行立体处理,获得RGB图像和深度图像,所述深度图像包括影像信息和景深信息;
S3.2、基于人体关节点检测的深度学习模型计算若干人体关节点在所述深度图像中的所在位置,并确定若干人体关节点在所述深度图像中的关节点图像坐标;
S3.3、根据所述关节点图像坐标、所述景深信息和预先设置的信号源标定参数计算与关节点图像坐标对应的关节点三维坐标,所述关节点三维坐标用于表征人体关节点在所述场景中的三维坐标值;所述关节点三维坐标包括人体双肩关节点三维坐标和若干人体的其他关节点三维坐标;
S3.4、将人体双肩关节点的纵向坐标值与预设双肩关节点的纵向坐标值相减得出坐标差值一:
Y3=Y1-Y2
其中,人体双肩关节点的纵坐标值为Y1,预设双肩关节点的纵坐标值为Y2,所述坐标差值一为Y3,所述处理器根据所述坐标差值一Y3向所述平板探测器驱动机构发出控制指令一。
S3中:所述实际检测角度值为人体的检测平面与X光线之间夹角的角度值,所述角度值为α,α的角度计算公式为:
tanα=︱H2/H1︱
其中:人体关节点包括位于人体检测平面上的关节点一和关节点二,所述关节点一和所述关节点二的三维坐标分别为A(x1,y1,z1)、B(x2,y2,z2),z1为所述关节点一与所述信号源之间的距离,z2所述关节点二与所述信号源之间的距离,二者的距离相减得出坐标差值二,所述坐标差值二为H1,即H1=z 1-z2;x1、x2分别为所述关节点一、所述关节点二的横坐标,通过对二者的横坐标相减得出坐标差值三,所述坐标差值三为H2,即H2=x1-x2;
所述水平位移量为人体的实际水平位置与所述预设水平位置相减得出坐标差值四,所述坐标差值四为H3,所述人体的实际水平位置为人体的一关节点上的横坐标值Xn,所述预设水平位置为系统预设该关节点上的横坐标值Xm,则H3=Xn-Xm;
所述处理器根据所述实际检测角度值α和水平位移量H3向所述提示装置发出控制指令二,通过所述提示装置提示人体调整姿势;所述提示装置的提示方式包括声光提示或显示提示方式中的一种或多种的结合。
2.根据权利要求1所述的一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法,其特征在于:所述信号源包括双目相机、激光雷达或超声雷达。
3.根据权利要求2所述的一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法,其特征在于:所述平板探测器的执行动作为上下移动。
4.根据权利要求3所述的一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法,其特征在于:所述平板探测器的移动方向具体如下:
人体双肩关节点的纵向坐标值大于预设双肩关节点的纵向坐标值,所述平板探测器上移,反之则下移。
5.根据权利要求4所述的一种x光拍摄过程中的检测位置自动校准方法,其特征在于:所述预设双肩关节点的纵向坐标值与所述平板探测器的高度位置相对应。
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