专利名称：人体自动测量数据分析方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及数据处理技术领域，更具体地说，涉及一种人体自动测量数据分析方法及系统。
背景技术：
人体测量是服装工业中服装设计和生产十分重要的基础性工作。首先，人体测量是进行人体体型普查的主要手段，国家号型标准就是依据大量人体体型普查所获得的人体尺寸数据而制定的。其次，人体测量结果是服装号型标准和服装系列规格制定的主要依据， 服装规格是服装号型标准在人体控制部位尺寸的基础上按照服装的款式、造型特点适当增加一定的放松量而制定的，而服装号型标准的制定又依据于人体测量的尺寸数据。最后， 人体测量同时也是进行服装人体、成衣样板形态、运动人体学、立体裁剪用的人台研究的基础，立体裁剪是目前服装结构设计中的一种新型方法，其设计采用直接用坯布在人台上进行的方法，结构更合理，合体程度和立体效果更高。对于人体测量，传统采用手工操作皮尺的测量方法，其准确度较高，但需要大量专业人员测量，还须将手工记录数据输入电脑转为电子文档，此过程也需要耗费相当的人力和时间，致使工作效率低，流程周期长，可产生的错误环节多又不易复查，不适应现代工业的快速反应要求。因此，一种人体自动测量方法就应运而生，其解决了传统手工测量存在的工作效率低、流程周期长的问题，但是该自动测量方法不能保证测量的数据具有较高的准确性，因此，在应用初期的今天，就需要对人体自动测量的数据进行分析，判断其是否具备准确性。现有的人体自动测量数据分析方法是建立在传统的服装加工习惯基础上，将传统手工测量数据作为准确性的参照，把自动测量设备所获数据与手工测量数据进行比较，以确定其准确。但是，发明人在实施本发明的研究过程中发现，人体自动测量方法在进行人体尺寸测量时，除了能得到尺寸数据，一并还能得到人体图像，现有的人体自动测量数据分析方法只能分析测量数据的准确性，不能直接测试人体图像的准确性，当根据现有的人体自动测量数据分析方法判定自动测量数据满足准确性要求，但并不能直接得出与该数据相对应的图像的准确性满足要求。并且，自动测量数据与手工测量数据在数据定义上会存在差异，这样，根据数据定义存有差异的一个数据去判定另一个数据的准确性，本身就不准确。此外，发明人还发现当手工测量数据本身不准确时，就无法确定自动测量数据的准确性，所以还要确保手工测量数据的准确性
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种人体自动测量数据分析方法及系统，以解决现有的分析方法不能单独判断自动测量图像的准确性以及由于采用数据定义标准不同的手工数据判定自动测量数据，造成分析方法本身不准确性的问题。
一种人体自动测量数据分析方法，包括分别获取按照统一定义标准得到的自动测量数据、图像和手工测量数据；计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差，判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，则判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，则判定所述自动测量数据不满足准确性要求；截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对， 判断图像是否均符合要求，若是，则判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。优选地，所述统一定义标准为国家定义人体尺寸标准。优选地，所述手工测量数据为数据极差在预设值域范围内、至少包含两个数据的手工测量数据组的数据平均值。优选地，所述自动测量数据为数据极差在预设值域范围内、至少包含两个数据的自动测量数据组的数据平均值。优选地，所述自动测量数据组中的数据的测量时间间隔预设时间。优选地，所述预设时间的范围为5-30分钟。优选地，判定所述自动测量图像不满足准确性要求后，还包括根据图像的差异生成错误类型并输出。优选地，所述错误类型包括自动测量图像错位、自动测量图像长度不足、自动测量图像长度超出、自动测量图像缺失、自动测量图像围度取点错误、自动测量图像无误但无自动测量数据、自动测量图像不明确以及自动测量图像生成有误。一种人体自动测量数据分析系统，包括获取单元，用于获取按照统一定义标准测量的自动测量数据、图像和手工测量数据；数据准确性判断单元，用于计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差， 判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，则判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，则判定所述自动测量数据不满足准确性要求；图像截取单元，用于截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；图像准确性单元，用于将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对，判断图像是否均符合要求，若是，则判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。从上述的技术方案可以看出，本发明公开的人体自动测量数据分析方法中，根据自动测量数据和手工测量数据的数据极差判断自动测量数据的准确性是否满足要求前，保证采用统一的定义标准得到自动测量数据和手工测量数据，避免了现有的分析方法由于根据数据定义存有差异的一个数据去判定另一个数据的准确性，本身就不准确的问题；并且， 判定完自动测量数据之后，还包括通过截取自动测量图像的局部人体图，将其与常规人体的部位图像进行比对的方法判定自动测量图像是否满足准确性要求，解决了现有的分析方法不能单独判定自动测量图像的准确性的问题。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例公开的一种人体自动测量数据分析方法的流程图；图2为本发明另一实施例公开的一种人体自动测量数据分析方法的流程图；图3为本发明另一实施例公开的一种人体自动测量数据分析系统的结构示意图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例公开了一种人体自动测量数据分析方法及系统，以解决现有的分析方法不能单独判断自动测量图像的准确性以及由于采用数据定义标准不同的手工数据判定自动测量数据，造成分析方法本身不准确性的问题。在详细说明本发明公开的人体自动测量数据分析方法前，先对人体数据的自动测量方法和手工测量方法进行说明。人体自动测量数据、图像采用非接触式三维人体测量技术对人体全身扫描得到， 通过应用光敏设备捕捉设备投射到人体表面的光(激光、白光及红外线)在人体上形成的图像，得到人体图像及尺寸数据。具体的，一般需要测量人体身高、胸围、腰围、臀围、颈围、 背长、肩臂长、肩宽等部位的尺寸，并将测量的数据和人体图像结合存储。与人体自动测量数据相对应，还需要采用手工方式测量人体尺寸数据，测量的部位与自动测量方法中的测量部位相同。本实施例公开的一种人体自动测量数据分析方法，如图1所示，包括步骤S10、分别获取按照统一定义标准得到的自动测量数据、图像和手工测量数据；其中，所述统一定义标准可以为国家定义人体尺寸标准，例如，国家定义人体尺寸标准中规定人体胸高点水平围量一周即为胸围尺寸。手工测量的工作人员就按照国家定义的标准，手工测量被测量人体样本各个部位的尺寸，并记录测量数据。自动测量方法是按国家定义标准设定程序，录入数据自动测量仪命令，通过激光扫描被测量人体样本，同步生成测量数据和图像。这样，得到的自动测量数据和图像满足国家定义标准。当数据自动测量仪不是采用国家定义标准测量人体数据时，可以将测量得到的数据通过计算转换方式，将其转换为满足国家定义标准的数据。由于需要测量人体的多个部位，各个部位的测量数据转换公式的原理相同，均是采用回归分析法得到，以下仅以人体肩宽数据为例进行详细说明。国家定义标准中对肩宽值的定义是两肩峰点之间的直线距离，以下用肩宽代替； 而服装传统手工测量中肩宽定义是从左肩峰点沿肩部弧线走势到右肩峰点的弧线距离， 以下用肩弧代替。前者是通用人体测量尺寸，后者为服装专用测量尺寸。实际应用时，合体服装的制作一般采用肩部的弧线值而并非直线距离。具体的，通过回归分析法得到肩弧和肩宽转换的回归方程，具体为Yi = a+bXi, 其中Xi为自变量肩宽，Yi为因变量肩弧，a = -0. 147b = 1. 104，即回归方程为Y2 =-0. 147+1. 104Χ2。步骤S11、计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差；步骤S12、判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，执行步骤S13、判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，执行步骤S14、判定所述自动测量数据不满足准确性要求；步骤S15、截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；截图时，需要统一截图的图片大小、分辨率、尺寸与扫描图样的配套模式。步骤S16、将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对；步骤S17、判断图像是否均符合要求，若是，执行步骤S18，判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，执行步骤S19，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。具体的，判断截取的局部人像与常规人体的部位图像，在线条走向等方面是否相同，若相同，则证明所述自动测量图像满足准确性要求，否则不满足。在本实施例公开的内容中，根据自动测量数据和手工测量数据的数据极差判断自动测量数据的准确性是否满足要求前，保证采用统一的定义标准得到自动测量数据和手工测量数据，避免了现有的分析方法由于根据数据定义存有差异的一个数据去判定另一个数据的准确性，本身就不准确的问题；并且，判定完自动测量数据之后，还包括通过截取自动测量图像的局部人体图，将其与常规人体的部位图像进行比对的方法判定自动测量图像是否满足准确性要求，解决了现有的分析方法不能单独判定自动测量图像的准确性的问题。在上述实施例步骤S12中，通过判断所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差是否在预设值域范围内，判断自动测量数据是否满足准确性要求。具体的，人体各部位的值域数值如下表所示表1测量数据值域表单位cm
权利要求
1.一种人体自动测量数据分析方法，其特征在于，包括分别获取按照统一定义标准得到的自动测量数据、图像和手工测量数据；计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差，判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，则判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，则判定所述自动测量数据不满足准确性要求；截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对，判断图像是否均符合要求，若是，则判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统一定义标准为国家定义人体尺寸标准。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述手工测量数据为数据极差在预设值域范围内、至少包含两个数据的手工测量数据组的数据平均值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动测量数据为数据极差在预设值域范围内、至少包含两个数据的自动测量数据组的数据平均值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自动测量数据组中的数据的测量时间间隔预设时间。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设时间的范围为5-30分钟。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判定所述自动测量图像不满足准确性要求后，还包括根据图像的差异生成错误类型并输出。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述错误类型包括自动测量图像错位、 自动测量图像长度不足、自动测量图像长度超出、自动测量图像缺失、自动测量图像围度取点错误、自动测量图像无误但无自动测量数据值、自动测量图像不明确以及自动测量图像生成有误。
9.一种人体自动测量数据分析系统，其特征在于，包括获取单元，用于获取按照统一定义标准测量的自动测量数据、图像和手工测量数据；数据准确性判断单元，用于计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差，判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，则判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，则判定所述自动测量数据不满足准确性要求；图像截取单元，用于截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；图像准确性单元，用于将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对，判断图像是否均符合要求，若是，则判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。
全文摘要
本发明公开了一种人体自动测量数据分析方法，包括分别获取按照统一定义标准得到的自动测量数据、图像和手工测量数据；计算所述自动测量数据和手工测量数据的数据极差，判断所述数据极差是否在预设数据值域范围内，若是，则判定所述自动测量数据满足准确性要求，否则，则判定所述自动测量数据不满足准确性要求；截取所述自动测量图像中局部人体的主视图、俯视图以及侧视图；将所述局部人体的主视图、俯视图和侧视图分别与常规人体的部位图像做比对，判断图像是否均符合要求，若是，则判定所述自动测量图像满足准确性要求，否则，判定所述自动测量图像不满足准确性要求。
文档编号A41H1/00GK102396821SQ201010283880
公开日2012年4月4日 申请日期2010年9月14日 优先权日2010年9月14日
发明者尚笑梅 申请人:苏州大学