專利名稱：一種身高測(cè)量方法及其測(cè)量裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人體身高測(cè)量領(lǐng)域，具體地涉及一種用于售檢票系統(tǒng)上的特定 身高人群的篩分方法以及實(shí)施裝置。
背景技術(shù)：
軌道交通日益成為城市客運(yùn)交通的重要組成部分，自動(dòng)售檢票系統(tǒng)
(Automatic Fare Collection ， AFC )是軌道交通的核心系統(tǒng)之一 ，閘機(jī)是實(shí)現(xiàn)自 動(dòng)檢票的重要模塊。目前自動(dòng)檢票系統(tǒng)存在的不足是對(duì)免票和半票兒童的身高 沒有較好的測(cè)量方法，而且免票和半票兒童的身高在各個(gè)城市的規(guī)定也不盡相 同?，F(xiàn)有的閘機(jī)多數(shù)釆用透過(guò)型光電管傳感器檢測(cè)行人高度，這種方法檢測(cè)身 高有以下3個(gè)制約因素
(1) 考慮到整機(jī)成本、地鐵業(yè)主的需求和人流通過(guò)的順暢性等因素，閘機(jī)整 機(jī)高度一般在1.1米以下，也就是說(shuō)光電管的安裝高度一般不超過(guò)1.1米。
(2) 即使光電管的安裝高度可以超過(guò)l.l米，其位置是固定的，但是兒童平 均身高會(huì)隨著生活質(zhì)量的提高而增高，對(duì)兒童票身高的規(guī)定也會(huì)隨各地法規(guī)改 變，使用光電管檢測(cè)身高需要改變?cè)O(shè)備外形設(shè)計(jì)來(lái)滿足各種要求，并且如果閘 機(jī)的實(shí)際高度太高，會(huì)使人在閘機(jī)通道中產(chǎn)生壓抑的感覺。為此，需要一種無(wú) 需改變現(xiàn)有閘機(jī)外型設(shè)計(jì)，檢測(cè)范圍可調(diào)的身高檢測(cè)方法。
(3) 射光電管的安裝密度決定測(cè)量的精度，如果想提高身高測(cè)量精度，成本 l相應(yīng)增力口。
因此，設(shè)計(jì)一種檢測(cè)靈活、成本較低的入口通道人體身高檢測(cè)的方法以及 實(shí)施該方法的檢測(cè)裝置具有廣泛而重要的應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種檢測(cè)靈活、成本較低的入口通 道人體身高檢測(cè)的方法以及實(shí)施該方法的檢測(cè)裝置。
為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提出了一種身高測(cè)量方法，其特征 在于，所述方法包括
檢測(cè)人體位置，判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍； 判斷為是則采集人體視頻圖像；
從所述人體視頻圖像中檢測(cè)人臉圖像并獲取最佳人臉圖像； 由所述最佳人臉圖像確定人體身高。
相應(yīng)地，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種身高測(cè)量裝置，其特征在于，所述裝 置包括
檢測(cè)單元，用于偵測(cè)人體位置并判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍； 采集單元，用于根據(jù)所述檢測(cè)單元的判斷結(jié)果采集和存儲(chǔ)人體視頻 圖像；
處理單元，用于從所述采集單元存儲(chǔ)的人體視頻圖像中檢測(cè)和篩選人臉圖
像；
計(jì)算單元，用于根據(jù)所述處理單元篩選的最佳人臉圖像計(jì)算人體身高。 實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，由于是基于視頻人臉圖像來(lái)進(jìn)行人體身高的測(cè)量，可 針對(duì)入口通道中特定身高的人群，在不改變現(xiàn)有固定的入口通道設(shè)施的情況下， 預(yù)先設(shè)置一定的范圍，方便準(zhǔn)確的采集人體視頻圖像和篩選最佳人臉圖像，通 過(guò)最佳人臉圖像在圖像中的位置確定人體身高，在通道檢測(cè)中也可以根據(jù)在特 定監(jiān)測(cè)范圍圖像內(nèi)是否出現(xiàn)人臉來(lái)達(dá)到篩分特定身高人群的目的。本發(fā)明實(shí)施 例測(cè)量靈活而且節(jié)約成本。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使 用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些 實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還 可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
圖1是本發(fā)明實(shí)施例的身高測(cè)量方法的一個(gè)實(shí)施例流程示意圖2是本發(fā)明實(shí)施例的身高測(cè)量方法的具體流程圖3是本發(fā)明實(shí)施例的身高測(cè)量裝置的一個(gè)實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清
楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是 全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性 勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下參照附圖對(duì)本發(fā) 明實(shí)施例進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
圖1示出了本發(fā)明中實(shí)施例的身高測(cè)量方法的一個(gè)實(shí)施例流程示意圖，參
照?qǐng)D1,所述身高測(cè)量方法包括
步驟S101，檢測(cè)人體位置。步驟S102，判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范 圍。具體實(shí)現(xiàn)中，通過(guò)預(yù)先設(shè)定偵測(cè)范圍，檢測(cè)人體位置，判斷行人是否進(jìn)入 偵測(cè)范圍，當(dāng)判斷行人到來(lái)并進(jìn)入偵測(cè)范圍時(shí)，就執(zhí)行步驟S103;當(dāng)判斷行人 離開并走出偵測(cè)范圍時(shí)，就結(jié)束檢測(cè)。
步驟S103,當(dāng)判斷所述人體位置進(jìn)入預(yù)定范圍后采集人體視頻圖像。具體 實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)判斷所述人體位置進(jìn)入預(yù)定范圍后對(duì)行人進(jìn)行人體視頻圖像采集， 并將釆集的人體視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)以供選擇調(diào)用。所述采集人體視頻圖像時(shí)， 釆集平面與人體所在平面的夾角為45度至90度。
步驟S104，從所述人體視頻圖像中檢測(cè)人臉圖像并獲取最佳人臉圖像。具 體包括從釆集的人體視頻圖像中搜索可能人臉圖像；將所述搜索的可能人臉圖 像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值進(jìn)行比較；根據(jù)所述輸出值的比較結(jié)果獲取最 佳的人臉圖像。具體實(shí)現(xiàn)中所述輸出值為最大值所對(duì)應(yīng)的人臉圖像即為最佳人 臉圖像。這只是其中一種獲取最佳人臉圖像的方法，當(dāng)然還可以通過(guò)其它的模 型或算法來(lái)獲取最佳人臉圖像。
步驟S105，由所述最佳人臉圖像確定人體身高。具體實(shí)現(xiàn)中，由于入口通 道和行人的位置距離關(guān)系，根據(jù)光學(xué)成像原理，行人所成的圖像保持恒定的幾 何比例關(guān)系。因此，根據(jù)篩選的最佳人臉圖像在整幅圖像中的位置與標(biāo)準(zhǔn)人臉 圖像在整幅圖像中的位置的比例，就可確定出行人的身高。
圖2是本發(fā)明實(shí)施例的身高測(cè)量方法的具體流程圖，參照?qǐng)D2，所述身高測(cè) 量方法包括
步驟S201,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值。具體實(shí)現(xiàn)中， 采用多個(gè)人臉圖像對(duì)一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到最 佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值。本實(shí)施例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為
一人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括輸入層、輸出層和隱含層。首先將多個(gè)人臉圖像從
彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，采用如下公式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化grayValue = 0.30 x redValue + 0.59 x greenValue + 0.11 x blueValue。轉(zhuǎn)化后釆用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類在通過(guò) 膚色鎖定的區(qū)域?qū)?yīng)的圖像作為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入向量對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型進(jìn)行訓(xùn)練。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為鎖定區(qū)域像素?cái)?shù)，而對(duì)于人 臉檢測(cè)只有人臉與非人臉兩種狀態(tài)，所以輸出層只有一層，當(dāng)輸出大于0.5則是 人臉，當(dāng)小于等于0.5則是非人臉，并且輸出值越大，輸入圖像越逼近人臉?；?于隱含層提取特征的作用和訓(xùn)練的時(shí)間和復(fù)雜度，本發(fā)明實(shí)施例采用試錯(cuò)法最 終確定本網(wǎng)絡(luò)的隱單元數(shù)為17層。在確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)后，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 訓(xùn)練，首先選取30張不同的人臉圖像，然后再選取20張非人臉圖像，其中非 人臉圖像包括10張人身體其他部位圖像，10張半人臉圖像(接近預(yù)先設(shè)定人體 身高范圍邊緣的半人臉圖像)。測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將被認(rèn)成人臉的非人臉圖像繼續(xù) 作為樣本反復(fù)訓(xùn)練。把訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，如果出現(xiàn)非人臉錯(cuò)認(rèn)為人 臉的情況，把它加入到非人臉圖像測(cè)試樣本中，繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)邊訓(xùn)練邊 學(xué)習(xí)的方式使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型的權(quán)值，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到人臉圖像輸入時(shí)，能夠做出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識(shí) 別。
步驟S202，標(biāo)準(zhǔn)身高人體標(biāo)定，獲取標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像。具體實(shí)現(xiàn)中，對(duì)標(biāo)準(zhǔn) 身高人體進(jìn)行人體視頻圖像釆集，從所述釆集的人體視頻圖像中搜索出人臉圖 像，將所述人臉圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值進(jìn)行比較，獲取標(biāo)準(zhǔn)人臉圖 像。本發(fā)明實(shí)施例中，標(biāo)準(zhǔn)身高人體的標(biāo)定只針對(duì)特定身高范圍人群，即1.1米~ 1.4米的人群進(jìn)行，先對(duì)標(biāo)準(zhǔn)身高人體進(jìn)行人體視頻圖像采集，從所述釆集的人 體視頻圖像中搜索出人臉圖像，將所述人臉圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值 進(jìn)行比較，最大輸出值對(duì)應(yīng)的人臉圖像就是最佳標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像。實(shí)際中標(biāo)準(zhǔn)人 臉圖像就是采集角度與標(biāo)準(zhǔn)身高人體成90度，垂直拍攝的人臉圖像，此圖像清 晰度、分辨率和像素值最高。
步驟S203，檢測(cè)人體位置。步驟S204,判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范 圍。具體實(shí)現(xiàn)中，通過(guò)預(yù)先設(shè)定偵測(cè)范圍，檢測(cè)人體位置，判斷行人是否進(jìn)入 偵測(cè)范圍，當(dāng)判斷行人到來(lái)并進(jìn)入偵測(cè)范圍時(shí)，就執(zhí)行步驟S205;當(dāng)判斷行人 離開并走出偵測(cè)范圍時(shí)，就結(jié)束檢測(cè)。
步驟S205,當(dāng)判斷所述人體位置進(jìn)入預(yù)定范圍后采集人體視頻圖像。具體 實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)判斷所述人體位置進(jìn)入預(yù)定范圍后對(duì)行人進(jìn)行人體4見頻圖像釆集， 并將采集的人體視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)以供選擇調(diào)用。所述采集人體視頻圖像時(shí)， 采集平面與人體所在平面的夾角為45度至90度。
步驟S206，從釆集的人體視頻圖像中搜索人臉圖像。具體實(shí)現(xiàn)中，當(dāng)完成 人體視頻圖像釆集后，數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備會(huì)自動(dòng)分析存儲(chǔ)的每一幀人體視頻圖 像，從中搜索人臉圖像。首先框定人臉的搜索范圍，通道的寬度框定左右搜索 范圍，而預(yù)先設(shè)定的人體身高范圍是上下行搜索范圍。在這個(gè)大致范圍內(nèi)，通 過(guò)人臉膚色公式確定最可能出現(xiàn)人臉的位置。此過(guò)程為搜索人臉圖像。其中人 臉膚色^^式對(duì)大多凄"象素點(diǎn)符合redValue > green Value , redValue > blue Value ， abs(green Value - blue Value)<T (T是一閾值)。實(shí)際中由于售4企票通道一般是多個(gè) 連在一起， 一個(gè)通道攝像裝置可能會(huì)攝到多個(gè)通道的人群而造成混亂，因此實(shí) 際使用時(shí)篩分1.1米~1.4米人群，而通道寬度一般為0.5米，所以實(shí)際搜索處 理的范圍大約是高為U米 1.4米，寬為0.5米的圖像區(qū)域，，判斷該范圍區(qū)域 沒有人臉就可以判斷不屬于1.1米 1.4米的人群。采用該方式可以使處理圖像 面積變小，有利于加快數(shù)據(jù)處理和降低對(duì)硬件的要求。
步驟S207，將所述搜索的可能人臉圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值 進(jìn)行比較。具體實(shí)現(xiàn)中，由于所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已具備最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，將 所述搜索的可能人臉圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可快速準(zhǔn)確地獲得輸出值，將 所述輸出值進(jìn)行比較，輸出值越大越接近最佳人臉圖像。
步驟S208,根據(jù)所述輸出值的比較結(jié)果獲取最佳人臉圖像。具體實(shí)現(xiàn)中， 將所述搜索的人臉圖像對(duì)應(yīng)輸出值進(jìn)行對(duì)比后，選取輸出值最大的，最大輸出 值對(duì)應(yīng)所述的人臉圖像就是最佳人臉圖像。
步驟S209，由所述最佳人臉圖像確定人體身高。具體實(shí)現(xiàn)中，由于入口通 道和行人的位置距離關(guān)系，根據(jù)光學(xué)成像原理，行人所成的圖像保持恒定的幾 何比例關(guān)系。因此，根據(jù)篩選的最佳人臉圖像在圖像中位置與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像在 標(biāo)準(zhǔn)圖像中位置的比例，就可確定出行人的身高。本實(shí)施例中，依據(jù)待測(cè)人體 身高與標(biāo)準(zhǔn)人體身高的比例和篩選的最佳人臉在圖像中位置與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像位 置的比例相同，因而將標(biāo)準(zhǔn)行人身高和所遴選的最佳人臉圖像在圖像中的位置 與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像在圖像中位置的比例相乘就可以計(jì)算出待測(cè)人體身高。
圖3是本發(fā)明實(shí)施例的身高測(cè)量裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，參照?qǐng)D3，所述的身高 測(cè)量裝置是基于視頻人臉圖像來(lái)測(cè)量人體身高的，主要應(yīng)用于入口通道中人體 身高的測(cè)量。該裝置首先檢測(cè)人體位置，根據(jù)所述人體位置釆集人體視頻圖像， 從所述人體視頻圖像中檢測(cè)人臉圖像并獲取最佳人臉圖像，最后由所述最佳人 臉圖像確定人體身高。所述裝置按照功能模塊劃分具體包括訓(xùn)練單元31、檢測(cè) 單元32、采集單元33、處理單元34以及計(jì)算單元35,其中才企測(cè)單元32、采集 單元33、處理單元34和計(jì)算單元35依次相連，訓(xùn)練單元31與處理單元34相 連。
訓(xùn)練單元31,用于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值。 具體實(shí)現(xiàn)中，采用多個(gè)人臉圖像對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 性能，獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值，當(dāng)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到人臉圖像輸入 時(shí)，能夠做出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識(shí)別。
檢測(cè)單元32，用于偵測(cè)人體的位置并判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍。 具體實(shí)現(xiàn)中，所述^r測(cè)單元32測(cè)定行人是否進(jìn)入偵測(cè)范圍，當(dāng)行人到來(lái)并進(jìn)入 偵測(cè)范圍時(shí)，發(fā)出信號(hào)觸發(fā)采集單元進(jìn)行人體視頻圖像采集；當(dāng)行人離開并走 出偵測(cè)范圍時(shí)，所述4全測(cè)單元31停止才企測(cè)。所述的一全測(cè)單31元可以為光電傳 感器或超聲波檢測(cè)器，本發(fā)明實(shí)施例為光電位置傳感器。
采集單元33,用于根據(jù)所述^^測(cè)單元判斷的人體位置進(jìn)入預(yù)定范圍后來(lái)采 集和存儲(chǔ)人體視頻圖像，具體實(shí)現(xiàn)中，包括用于拍:t聶人體視頻圖像的攝像單元 331和用于將所述攝像單元拍攝的人體視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)的存儲(chǔ)單元332。采集 單元33收到檢測(cè)單元32的觸發(fā)信號(hào)后對(duì)行人進(jìn)行人體視頻圖像采集，并將采 集的人體視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)以供選擇調(diào)用。所述采集單元的采集平面與人體所 在平面的夾角為45度至90度。本發(fā)明實(shí)施例攝像單元331為攝像頭，所述攝 像頭安裝在人口通道側(cè)壁迎著行人前進(jìn)的方向，呈水平偏上角度，與檢測(cè)單元 32水平方向的最佳距離為l米以上。
處理單元34,用于對(duì)采集的人體視頻圖像進(jìn)行人臉圖像檢測(cè)和篩選。具體 實(shí)現(xiàn)中，所述處理單元34包括用于根據(jù)所述采集的人體視頻圖像進(jìn)行人臉圖像 搜索的搜索單元341,用于將所述搜索的人臉圖像輸入所述網(wǎng)絡(luò)模型并對(duì)輸出值 進(jìn)行比較的比較單元342和根據(jù)所述輸出值的比較結(jié)果獲取最佳人臉圖像的獲 取單元343。本發(fā)明實(shí)施例處理單元34是數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備，選用視頻6713作
為視頻信號(hào)處理板。
計(jì)算單元35，用于根據(jù)所述處理單元34篩選的最佳人臉圖像計(jì)算人體身高。 具體實(shí)現(xiàn)中，由于采集單元33和檢測(cè)單元32的安裝位置固定，故行人和采集 單元33距離恒定，根據(jù)光學(xué)成像原理，行人經(jīng)采集單元33所成的圖像保持恒 定的幾何比例關(guān)系。因此，根據(jù)篩選的最佳人臉圖像在圖像中的位置與標(biāo)準(zhǔn)人 臉圖像在標(biāo)準(zhǔn)圖像中位置的比例，就可確定出行人的身高。本發(fā)明實(shí)施例依據(jù) 待測(cè)人體身高與標(biāo)準(zhǔn)人體身高的比例和篩選的最佳人臉圖像在圖像中的位置與 標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像在圖像中位置的比例相同，因而將標(biāo)準(zhǔn)行人身高和篩選的最佳人 臉圖像在圖像中的位置與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像在標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像中位置的比例相乘，就 可以計(jì)算出待測(cè)人體身高。
實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，由于是基于視頻人臉圖像來(lái)進(jìn)行人體身高的測(cè)量，可 針對(duì)入口通道中特定身高的人群，在不改變現(xiàn)有固定的入口通道設(shè)施的情況下， 預(yù)先設(shè)置一定的范圍，方便準(zhǔn)確的采集人體視頻圖像和篩選最佳人臉圖像，通 過(guò)最佳人臉圖像在圖像中的位置確定人體身高，在通道檢測(cè)中也可以根據(jù)在特 定監(jiān)測(cè)范圍圖像內(nèi)是否出現(xiàn)人臉來(lái)達(dá)到篩分特定身高人群的目的。本發(fā)明實(shí)施 例測(cè)量靈活而且節(jié)約成本。
以上所揭露的僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，當(dāng)然不能以此來(lái)限定本發(fā)明 之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范 圍。
權(quán)利要求
1、一種身高測(cè)量方法，其特征在于，所述方法包括檢測(cè)人體位置，判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍；判斷為是則采集人體視頻圖像；從所述人體視頻圖像中檢測(cè)人臉圖像并獲取最佳人臉圖像；由所述最佳人臉圖像確定人體身高。
2、 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述4全測(cè)人體位置之前還包括 釆用多個(gè)人臉圖像對(duì)一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)身高人體進(jìn)行人體視頻圖像采集，從所述采集的人體視頻圖像中搜 索出人臉圖像，將所述人臉圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值進(jìn)行比較， 獲取標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像。
3、 如權(quán)利要求2所述的方法。其特征在于，所述從人體視頻圖像中檢測(cè)人 臉圖像并獲取最佳人臉圖像具體包括步驟從采集的人體視頻圖像中搜索可能人臉圖像；將所述搜索的可能人臉圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸出值進(jìn)行比較； 根據(jù)所述輸出值的比較結(jié)果獲取最佳的人臉圖像。
4、 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述由最佳人臉圖像確定人體 身高的步驟具體為將標(biāo)準(zhǔn)人體身高和最佳人臉圖像在整個(gè)圖像中位置與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像在整個(gè) 圖像中位置的比例相乘，獲得待測(cè)人體身高。
5、 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述采集人體視頻圖像時(shí)，采 集平面與人體所在平面的夾角為45度至90度。
6、 一種身高測(cè)量裝置，其特征在于，所述裝置包括檢測(cè)單元，用于偵測(cè)人體位置并判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍； 釆集單元，用于根據(jù)所述檢測(cè)單元的判斷結(jié)果采集和存儲(chǔ)人體視頻 圖像；處理單元，用于從所述采集單元存儲(chǔ)的人體視頻圖像中^r測(cè)和篩選人臉圖像；計(jì)算單元，用于根據(jù)所述處理單元篩選的最佳人臉圖像計(jì)算人體身高。
7、 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括訓(xùn)練單元，用于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)^^型進(jìn)行訓(xùn)練并獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值。
8、 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述的采集單元包括 攝像單元，用于拍攝人體視頻圖像；存儲(chǔ)單元，用于將所述攝像單元拍攝的人體視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)。
9、 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述的處理單元包括 搜索單元，用于根據(jù)所述采集的人體視頻圖像進(jìn)行可能人臉圖像搜索； 比較單元，用于將所述搜索的可能人臉圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并對(duì)輸出值進(jìn)行比較；獲取單元，用于根據(jù)所述輸出值的比較結(jié)果獲取最佳人臉圖像。
10、 如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述的檢測(cè)單元為光電傳感 器或者超聲波檢測(cè)器。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種身高測(cè)量方法及其測(cè)量裝置，其中，所述方法包括檢測(cè)人體位置，判斷所述人體位置是否進(jìn)入預(yù)定范圍；判斷為是則采集人體視頻圖像；從所述人體視頻圖像中檢測(cè)人臉圖像并獲取最佳人臉圖像；由所述最佳人臉圖像確定人體身高。實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，由于是基于視頻人臉圖像來(lái)進(jìn)行人體身高的測(cè)量，可針對(duì)入口通道中特定身高的人群，在不改變現(xiàn)有固定的入口通道設(shè)施的情況下，預(yù)先設(shè)置一定的范圍，方便準(zhǔn)確地計(jì)算人體的身高。
文檔編號(hào)G01B11/02GK101363722SQ200810198770
公開日2009年2月11日 申請(qǐng)日期2008年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月25日
發(fā)明者牟總斌 申請(qǐng)人:廣州廣電運(yùn)通金融電子股份有限公司