[发明专利]基于深度学习的人体数据批量测量系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的人体数据批量测量系统，其特征在于：其包含了以下操作步骤：

S1.用户通过电脑、平板电脑、手机等含有摄像头的设备打开本系统的界面；

S2.点击连接数据库按钮，与数据库进行对接。

S3.点击开始录像来录制一个视频或点击上传视频按钮来上传一个或多个已经拍摄好的视频，视频中应该包含待测者位于视频中间旋转一圈的动作，旋转时双手应握拳并始终保持张开的姿势，双手张开形成的角应大于六十度，拍摄者应注意拍摄画面的短边应与地面的水平线平行，拍摄设备尽量与地面保持垂直，拍摄的高度最好为拍摄者身高的一半，且在测量时要求待测者穿着的衣物较为贴身，颜色应与背景墙有明显的对比，背景墙尽量为一种颜色，其相关信息不可太复杂。

S4.通过人脸识别技术连接并自动取出了待测者相关的信息，此时应确认相关身份信息及身高信息，如果发现身高出现错误，则可以通过界面进行修改，数据修改后会自动与数据库进行同步；

S5.点击开始处理，系统则会通过图1所描述的技术路线对视频进行处理，最终结果自动展示在界面中，处理完成后，用户可以选择将结果批量导出。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的人体数据批量测量系统，其特征在于：所述步骤S1中，本系统的界面兼容目前主流的操作系统，包含了搭载windows系统的电脑，搭载macOS系统的电脑，搭载ios系统的平板电脑和手机，搭载安卓系统的平板电脑和手机。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的人体数据批量测量系统，其特征在于：所述步骤S2中，本系统可以与数据库进行连接，作为大规模批量测量的基础。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的人体数据批量测量系统，其特征在于：所述步骤S3中，本系统采用视频作为载体，减少了测量员的操作步骤，减少了待测者在测量时所耗费的时间，允许用户进行远程测量，符合服装行业的需求。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的人体数据批量测量系统，其特征在于：所述步骤S5中，

1)通过人脸识别技术识别待测者的身份，并自动与数据库中的相应数据对接，便于存放结果。

2)通过人体姿态估计技术判断待测者旋转的角度，并自动提取出正视图和侧视图。

3)通过深度学习模型自动地从正视图和侧视图中提取出人体轮廓。

4)通过人体分割方法，识别出人体的二十个特征点。

5)通过对特征点之间的像素差结合身高信息与像素之间的比例关系计算并拟合出最终的人体数据。