[发明专利]人体三围数据获得方法及智能售衣系统及智能无人售衣机

说明书

本发明公开一种人体三围数据获得方法及智能售衣系统及智能无人售衣机，涉及人体三围数据自动采集及智能售衣系统领域，方法包括S1获得人体图像；S2预设好对应的比例值R；S3通过深度学习神经网络分割人体图像，从中获取躯干部位图像；S4从S3的躯干部位图像中获得的A、B、C、D、E、F坐标；S5通过S4坐标运算出图像肩宽、图像腰围、图像胸围；S6通过S5运算出的图像肩宽、图像腰围和图像胸围以及拟实际肩宽、拟实际腰围和拟实际胸围，这样运算出来的三围数据与真人数据更为符合，智能售衣系统智能效果好，适用商品更广泛，可有效提高选购效率和商品成交率，智能无人售衣能够给消费者提供一个较为满意的无人销售自助购买过程。

技术领域

本发明涉及自动采集人体三围尺寸的方法及该种方法应用于智能售衣系统及更进一步应用该系统的智能无人售衣机领域。

背景技术

无人售衣的销售方式目前在市面上还是非常少见，因为大部分类型的衣物的选购消费者都需要通过试穿才能够知道衣物合不合身，穿着效果怎样，至少要在衣物合身、穿着效果满意的情况下才能提高购买欲望，目前市场上也有部分无人售衣机，其销售方式与现在在一些小区内，校园内、道路边、商超等一些公共场所常见的饮料零食自动销售机的方式相似，衣物的产品类型都是有固定规格包装，较小状态，衣物款式不可见最多仅是包装袋上印制有衣服款式的简单图样，通常是一些常规款的比如内裤、打底衣、T恤等，选购仅是通过选择衣码数即付款，即使是一些这种常规衣物，消费者选购后还是很有可能会买到并不合身的衣服，也无法退货，造成了很多浪费，还有这种售衣机其实现的功能非常单一，严格上不能称为智能售衣，也不能适用于多数衣物的销售使用，有鉴于此，本案发明人针对无人售衣机致力研发改进，遂有本案产生。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种通过图像自动获得人体三围数据的一种人体三围数据获得方法。本发明的目的之二在于提供一种能够实现选择款式、智能推荐款式码数、虚拟试衣，自助下单的一种智能售衣系统。本发明的目的之三在于提供一种具有上述智能售衣系统的智能无人售衣机。

为实现上述目的，本发明的技术方案是这样的：

一种人体三围数据获得方法，获得方法步骤如下：

S1、预设好对应的人体图像中人体参数与实际人体参数的比例值R，

比例值R＝实际人体距离/人体图像中人体距离；

S2、摄像获得待得知三围数据人的人体图像；

S3、通过深度学习神经网络分割人体图像，从中获取躯干部位图像；

S4、从S3的躯干部位图像中，获取躯干部位上部最宽处左右两端垂直线分别与躯干部位最高处水平线交叉点的坐标值分别记录为A坐标和B坐标；获取躯干部位下部最宽处左右两端垂直线分别与躯干部位最低处水平线交叉点的坐标值分别记录为C坐标和D坐标；获取躯干部位最高处至最低处的三分之一处的左右两端的坐标值分别记录为E坐标和F坐标；

S5、通过S4获得的A、B、C、D、E、F坐标运算出图像肩宽、图像腰围和图像胸围数据，运算方法是：

图像肩宽＝B坐标与A坐标之间的水平坐标差值；

图像腰围＝D坐标与C坐标之间的水平坐标差值；

图像胸围＝F坐标与E坐标之间的水平坐标差值；

S6、通过S5运算出的图像肩宽、图像腰围和图像胸围数据与比例值R运算出拟实际肩宽、拟实际腰围和拟实际胸围数据，运算方法是：

拟实际肩宽＝图像肩宽×比例值R；

拟实际腰围＝图像腰围×比例值R×2；

拟实际胸围＝图像胸围×比例值R×2。

所述深度学习神经网络为20层深度学习神经网络。