摘要
本发明的一种自动三维人体测量方法、设备及存储介质,包括以下步骤,采集人体的三维点云数据并预处理;在预处理后的点云数据上,对人体点云数据进行语义分割;根据上面语义分割的结果,在各个区域内提取关键点;基于提取的关键点和分割区域内的点云数据,计算人体各部位的尺寸;测量完成后,将所有关键点和尺寸数据整理为结构化的测量报告,输出给用户。本发明不依赖经验值和关键点的选取将原生的3D点聚类后映射到平面上,然后直接根据点的特征使用深度学习网络进行语义划分。不依赖于模板,只依赖之前的学习经验,并且对于不同设备扫描下的三维模型都适用。
技术关键词
三维人体测量方法
关键点
测地线距离
三维点云数据
离群点
语义标签
协方差矩阵
曲线
可视化界面
深度学习模型
网格
坐标系
邻域
三维模型
深度卷积神经网络
主成分分析方法
系统为您推荐了相关专利信息
数据模型技术
震动监测方法
船舶
实时信息
震动监测系统
医疗无人机
环境感知方法
障碍物分布图
多模态
障碍物识别
点云语义分割方法
交互式学习
三维点云数据
距离图像
动态