專利名稱：人體自動測量數據分析方法及系統的制作方法
技術領域：
本發明涉及數據處理技術領域，更具體地說，涉及一種人體自動測量數據分析方法及系統。
背景技術：
人體測量是服裝工業中服裝設計和生產十分重要的基礎性工作。首先，人體測量是進行人體體型普查的主要手段，國家號型標準就是依據大量人體體型普查所獲得的人體尺寸數據而制定的。其次，人體測量結果是服裝號型標準和服裝系列規格制定的主要依據， 服裝規格是服裝號型標準在人體控制部位尺寸的基礎上按照服裝的款式、造型特點適當增加一定的放松量而制定的，而服裝號型標準的制定又依據于人體測量的尺寸數據。最后， 人體測量同時也是進行服裝人體、成衣樣板形態、運動人體學、立體裁剪用的人臺研究的基礎，立體裁剪是目前服裝結構設計中的一種新型方法，其設計采用直接用坯布在人臺上進行的方法，結構更合理，合體程度和立體效果更高。對于人體測量，傳統采用手工操作皮尺的測量方法，其準確度較高，但需要大量專業人員測量，還須將手工記錄數據輸入電腦轉為電子文檔，此過程也需要耗費相當的人力和時間，致使工作效率低，流程周期長，可產生的錯誤環節多又不易復查，不適應現代工業的快速反應要求。因此，一種人體自動測量方法就應運而生，其解決了傳統手工測量存在的工作效率低、流程周期長的問題，但是該自動測量方法不能保證測量的數據具有較高的準確性，因此，在應用初期的今天，就需要對人體自動測量的數據進行分析，判斷其是否具備準確性。現有的人體自動測量數據分析方法是建立在傳統的服裝加工習慣基礎上，將傳統手工測量數據作為準確性的參照，把自動測量設備所獲數據與手工測量數據進行比較，以確定其準確。但是，發明人在實施本發明的研究過程中發現，人體自動測量方法在進行人體尺寸測量時，除了能得到尺寸數據，一并還能得到人體圖像，現有的人體自動測量數據分析方法只能分析測量數據的準確性，不能直接測試人體圖像的準確性，當根據現有的人體自動測量數據分析方法判定自動測量數據滿足準確性要求，但并不能直接得出與該數據相對應的圖像的準確性滿足要求。并且，自動測量數據與手工測量數據在數據定義上會存在差異，這樣，根據數據定義存有差異的一個數據去判定另一個數據的準確性，本身就不準確。此外，發明人還發現當手工測量數據本身不準確時，就無法確定自動測量數據的準確性，所以還要確保手工測量數據的準確性
發明內容
有鑒于此，本發明提供一種人體自動測量數據分析方法及系統，以解決現有的分析方法不能單獨判斷自動測量圖像的準確性以及由于采用數據定義標準不同的手工數據判定自動測量數據，造成分析方法本身不準確性的問題。
一種人體自動測量數據分析方法，包括分別獲取按照統一定義標準得到的自動測量數據、圖像和手工測量數據；計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差，判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，則判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，則判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對， 判斷圖像是否均符合要求，若是，則判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。優選地，所述統一定義標準為國家定義人體尺寸標準。優選地，所述手工測量數據為數據極差在預設值域范圍內、至少包含兩個數據的手工測量數據組的數據平均值。優選地，所述自動測量數據為數據極差在預設值域范圍內、至少包含兩個數據的自動測量數據組的數據平均值。優選地，所述自動測量數據組中的數據的測量時間間隔預設時間。優選地，所述預設時間的范圍為5-30分鐘。優選地，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求后，還包括根據圖像的差異生成錯誤類型并輸出。優選地，所述錯誤類型包括自動測量圖像錯位、自動測量圖像長度不足、自動測量圖像長度超出、自動測量圖像缺失、自動測量圖像圍度取點錯誤、自動測量圖像無誤但無自動測量數據、自動測量圖像不明確以及自動測量圖像生成有誤。一種人體自動測量數據分析系統，包括獲取單元，用于獲取按照統一定義標準測量的自動測量數據、圖像和手工測量數據；數據準確性判斷單元，用于計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差， 判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，則判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，則判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；圖像截取單元，用于截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；圖像準確性單元，用于將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對，判斷圖像是否均符合要求，若是，則判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。從上述的技術方案可以看出，本發明公開的人體自動測量數據分析方法中，根據自動測量數據和手工測量數據的數據極差判斷自動測量數據的準確性是否滿足要求前，保證采用統一的定義標準得到自動測量數據和手工測量數據，避免了現有的分析方法由于根據數據定義存有差異的一個數據去判定另一個數據的準確性，本身就不準確的問題；并且， 判定完自動測量數據之后，還包括通過截取自動測量圖像的局部人體圖，將其與常規人體的部位圖像進行比對的方法判定自動測量圖像是否滿足準確性要求，解決了現有的分析方法不能單獨判定自動測量圖像的準確性的問題。
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明實施例公開的一種人體自動測量數據分析方法的流程圖；圖2為本發明另一實施例公開的一種人體自動測量數據分析方法的流程圖；圖3為本發明另一實施例公開的一種人體自動測量數據分析系統的結構示意圖。
具體實施例方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。本發明實施例公開了一種人體自動測量數據分析方法及系統，以解決現有的分析方法不能單獨判斷自動測量圖像的準確性以及由于采用數據定義標準不同的手工數據判定自動測量數據，造成分析方法本身不準確性的問題。在詳細說明本發明公開的人體自動測量數據分析方法前，先對人體數據的自動測量方法和手工測量方法進行說明。人體自動測量數據、圖像采用非接觸式三維人體測量技術對人體全身掃描得到， 通過應用光敏設備捕捉設備投射到人體表面的光(激光、白光及紅外線)在人體上形成的圖像，得到人體圖像及尺寸數據。具體的，一般需要測量人體身高、胸圍、腰圍、臀圍、頸圍、 背長、肩臂長、肩寬等部位的尺寸，并將測量的數據和人體圖像結合存儲。與人體自動測量數據相對應，還需要采用手工方式測量人體尺寸數據，測量的部位與自動測量方法中的測量部位相同。本實施例公開的一種人體自動測量數據分析方法，如圖1所示，包括步驟S10、分別獲取按照統一定義標準得到的自動測量數據、圖像和手工測量數據；其中，所述統一定義標準可以為國家定義人體尺寸標準，例如，國家定義人體尺寸標準中規定人體胸高點水平圍量一周即為胸圍尺寸。手工測量的工作人員就按照國家定義的標準，手工測量被測量人體樣本各個部位的尺寸，并記錄測量數據。自動測量方法是按國家定義標準設定程序，錄入數據自動測量儀命令，通過激光掃描被測量人體樣本，同步生成測量數據和圖像。這樣，得到的自動測量數據和圖像滿足國家定義標準。當數據自動測量儀不是采用國家定義標準測量人體數據時，可以將測量得到的數據通過計算轉換方式，將其轉換為滿足國家定義標準的數據。由于需要測量人體的多個部位，各個部位的測量數據轉換公式的原理相同，均是采用回歸分析法得到，以下僅以人體肩寬數據為例進行詳細說明。國家定義標準中對肩寬值的定義是兩肩峰點之間的直線距離，以下用肩寬代替； 而服裝傳統手工測量中肩寬定義是從左肩峰點沿肩部弧線走勢到右肩峰點的弧線距離， 以下用肩弧代替。前者是通用人體測量尺寸，后者為服裝專用測量尺寸。實際應用時，合體服裝的制作一般采用肩部的弧線值而并非直線距離。具體的，通過回歸分析法得到肩弧和肩寬轉換的回歸方程，具體為Yi = a+bXi, 其中Xi為自變量肩寬，Yi為因變量肩弧，a = -0. 147b = 1. 104，即回歸方程為Y2 =-0. 147+1. 104Χ2。步驟S11、計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差；步驟S12、判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，執行步驟S13、判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，執行步驟S14、判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；步驟S15、截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；截圖時，需要統一截圖的圖片大小、分辨率、尺寸與掃描圖樣的配套模式。步驟S16、將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對；步驟S17、判斷圖像是否均符合要求，若是，執行步驟S18，判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，執行步驟S19，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。具體的，判斷截取的局部人像與常規人體的部位圖像，在線條走向等方面是否相同，若相同，則證明所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則不滿足。在本實施例公開的內容中，根據自動測量數據和手工測量數據的數據極差判斷自動測量數據的準確性是否滿足要求前，保證采用統一的定義標準得到自動測量數據和手工測量數據，避免了現有的分析方法由于根據數據定義存有差異的一個數據去判定另一個數據的準確性，本身就不準確的問題；并且，判定完自動測量數據之后，還包括通過截取自動測量圖像的局部人體圖，將其與常規人體的部位圖像進行比對的方法判定自動測量圖像是否滿足準確性要求，解決了現有的分析方法不能單獨判定自動測量圖像的準確性的問題。在上述實施例步驟S12中，通過判斷所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差是否在預設值域范圍內，判斷自動測量數據是否滿足準確性要求。具體的，人體各部位的值域數值如下表所示表1測量數據值域表單位cm
權利要求
1.一種人體自動測量數據分析方法，其特征在于，包括分別獲取按照統一定義標準得到的自動測量數據、圖像和手工測量數據；計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差，判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，則判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，則判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對，判斷圖像是否均符合要求，若是，則判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述統一定義標準為國家定義人體尺寸標準。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述手工測量數據為數據極差在預設值域范圍內、至少包含兩個數據的手工測量數據組的數據平均值。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自動測量數據為數據極差在預設值域范圍內、至少包含兩個數據的自動測量數據組的數據平均值。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述自動測量數據組中的數據的測量時間間隔預設時間。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預設時間的范圍為5-30分鐘。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求后，還包括根據圖像的差異生成錯誤類型并輸出。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述錯誤類型包括自動測量圖像錯位、 自動測量圖像長度不足、自動測量圖像長度超出、自動測量圖像缺失、自動測量圖像圍度取點錯誤、自動測量圖像無誤但無自動測量數據值、自動測量圖像不明確以及自動測量圖像生成有誤。
9.一種人體自動測量數據分析系統，其特征在于，包括獲取單元，用于獲取按照統一定義標準測量的自動測量數據、圖像和手工測量數據；數據準確性判斷單元，用于計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差，判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，則判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，則判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；圖像截取單元，用于截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；圖像準確性單元，用于將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對，判斷圖像是否均符合要求，若是，則判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。
全文摘要
本發明公開了一種人體自動測量數據分析方法，包括分別獲取按照統一定義標準得到的自動測量數據、圖像和手工測量數據；計算所述自動測量數據和手工測量數據的數據極差，判斷所述數據極差是否在預設數據值域范圍內，若是，則判定所述自動測量數據滿足準確性要求，否則，則判定所述自動測量數據不滿足準確性要求；截取所述自動測量圖像中局部人體的主視圖、俯視圖以及側視圖；將所述局部人體的主視圖、俯視圖和側視圖分別與常規人體的部位圖像做比對，判斷圖像是否均符合要求，若是，則判定所述自動測量圖像滿足準確性要求，否則，判定所述自動測量圖像不滿足準確性要求。
文檔編號A41H1/00GK102396821SQ201010283880
公開日2012年4月4日 申請日期2010年9月14日 優先權日2010年9月14日
發明者尚笑梅 申請人:蘇州大學