[发明专利]基于单目摄像头的人体体重识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

控制单目摄像头对焦人体和两个标记点，两个标记点水平间隔设置在人体两侧的背景墙上，拍摄画面中显示有人体区域框，人体置于人体区域框中；

判断当前帧的人体最小外包矩形区域和拍摄画面中显示的人体区域框的IOU是否大于预设的交并阈值，若大于，则继续执行，否则提示重新对焦；

控制单目摄像头拍摄包含人体和两个标记点的图像，将图像输入Cascade RCNN网络模型进行人体区域的识别，输出人体最小外包矩形区域掩模；

以人体为中心分割出预设尺寸的预分割图像送入经过训练的体重识别模型，输出体长和体重信息。

2.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，在拍摄前还进行拍摄画面预判定，包括对画面的分辨率、画面的模糊程度和人体区域框中的人体是否齐全的判定，

其中，检测画面模糊程度是采用拉普拉斯算子进行检测，将画面的各点像素与拉普拉斯算子进行卷积计算输出方差，当连续2s的方差都小于模糊阈值则视为模糊。

3.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，在拍摄前还采用yolo3模型检测两个标记点的距离计算比例尺度I，并在所述比例尺度I小于预设的比例尺度阈值时提示重新对焦，其中，

S_b1代表为检测的两个标记点之间的距离；

S_b2代表为画面中预设的人体区域框的两侧边之间的距离。

4.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，

人体最小外包矩形区域和拍摄画面中预设的人体区域框的IOU的计算公式为:

其中，S_h1是当前帧的人体最小外包矩形区域；

S_h2是画面中预设的人体区域框的区域。

5.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，以人体为中心分割出预分割图像包括

根据比例尺度I获得预分割图像的尺寸D_宽度、D_高度，其中，

其中，D_预设宽度、D_预设高度是比例尺度I为1时的预分割图像的尺寸。

6.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，

所述体重识别模型为RESNET-50网络，利用体重识别模型进行体重识别的方法包括：

收集多张标注有人体的体长、体重信息的预分割图像，设定参考体长和参考体重，并将每张人体图像标注的体长除以参考体长获取归一化的标注体长，每张人体图像标注的体重除以参考体重获取归一化的标注体重，

将所述预分割图像中一部分作为训练图像，一部分作为验证图像；

将训练图像输入RESNET-50网络进行训练，RESNET-50网络输出体长识别分支和体重识别分支，将验证图像输入RESNET-50网络，直至输出达到预设的准确率阈值；

将预分割图像输入至经过验证的RESNET-50网络，输出体长和体重的相对指标L_0和W_0，并分别与对应的参考体长、体重参数相乘，从而得到识别的体长L、体重W。

7.根据权利要求1所述的基于单目摄像头的人体体重识别方法，其特征在于，所述标记点为吸盘。