[发明专利]一种基于多视角深度信息的三维体扫描仪

权利要求书

1.一种基于多视角深度信息的三维体扫描仪，包括：扫描仪本体(1)，其特征在于，还包括：人体电子秤(2)，该人体电子秤(2)位于扫描仪本体(1)的任一侧；所述扫描仪本体(1)包括立柱(11)、设置在立柱(11)内部的主机和扫描部件(12)，所述扫描部件(12)嵌设在立柱(11)上；

所述人体电子秤(2)用于测量被测者的体重信息，并将该体重信息发送至主机；

所述扫描部件(12)为深度摄像机，用于采集被测者按动作要求自主旋转时的深度图像序列，并将该深度图像序列传输至主机；

所述主机接收、处理深度图像序列和体重信息，通过运算去除被测试者动作变化的影响，并生成三维模型；

所述人体电子秤与主机通过第一通信模块通讯，所述主机与深度摄像机交互式连接，所述人体电子秤放置在第一通信模块通讯范围内的任意位置；

还包括嵌设在立柱(11)上的激光投射单元，所述激光投射单元与主机连接，所述激光投射单元用于在主机控制下打开/关闭投射在地面上的光斑带，以定位被测者的站立位置；

所述人体电子秤包括称重模块、控制模块、第一通信模块，所述称重模块的输出端与控制模块连接，所述控制模块的输出端与第一通信模块连接；

所述主机至少包括处理器、第一通信模块和第二通信模块，所述第一通信模块的输出端与处理器连接，所述处理器与第二通信模块交互式连接，所述处理器还与深度摄像机交互式连接；

所述主机还根据三维模型对被测者体态进行评估；

所述三维体扫描仪使用和数据处理过程是：

1).准备测量：三维体扫描仪开机后会生成一个二维码显示在显示屏左下角，被测者打开APP扫描设备上面的二维码，并向云端服务器发送消息绑定此设备和APP 关联关系以及上送性别到云端通过云端服务器下发到三维体扫描仪；

2).被测者站在人体电子秤上，称重模块检测到体重发生变化，上送消息到主机，主机通过喇叭向被测者播放注意事项；同时，人体电子秤完成体重测量，并通过蓝牙上送数据到主机；

3).深度图像收集：

3.1正面姿势识别：主机控制打开激光投影在地面行程一个标记物，同时播放提示音，被测者双脚和激光投影对齐，双臂展开，并调整手臂姿态；深度摄像机实时获取深度图并分析出被测者姿势，并实时解析骨骼点信息，当手臂姿势达到合适位置，播放提示音提示被测者静止；

3.2正面数据采集：主机触发深度相机采集深度图并存储，并播放转身提示音；被测者顺时针旋转九十度；

3.3左侧面姿势识别：被测者双脚和激光投影对齐，双臂自然下垂，实时获取深度图并分析出被测者姿势，并实时解析骨骼点信息，当手臂姿势达到合适位置，播放提示音提示被测者静止；

3.4左侧面数据采集：主机触发深度相机采集深度图并存储，并播放提示音；被测者顺时针旋转九十度面朝后，背对摄像头；

3.5背面数据识别：被测者双脚和激光投影对齐，双臂自然下垂，实时获取深度图并分析出被测者姿势，并实时解析骨骼点信息，当手臂姿势达到合适位置，播放提示音提示被测者静止；

3.6背面数据采集：主机触发深度相机采集深度图并存储，并播放提示音；被测者顺时针旋转九十度面朝后，右侧对摄像头；

3.7右侧面数据识别：被测者双脚和激光投影对齐，双臂自然下垂，实时获取深度图并分析出被测者姿势，并实时解析骨骼点信息，当手臂姿势达到合适位置，播放提示音提示被测者静止；

3.8右侧面数据采集：主机触发深度相机采集深度图并存储，并播放提示音，测量完毕；

4).模型生成：

4.1特征点提取：对每一张深度图中的骨骼特征进行提取并进一步对骨骼点进行识别；

4.2特征点匹配：所有深度图骨骼点进行汇总分析，对同一位置在不同方向的成像，进行匹配；

4.3拼接点生成：对所有深度图中的匹配点进行标记并映射到深度图的三维空间，生成拼接点标记；

4.4模型拼接：根据深度图中的拼接标记点进行模型拼接，生成一个可用的三维模型；

4.5模型优化：对拼接生成的模型进行平滑以及缺失点进行修复、优化，并输出最终三维模型；

5).人体成分结果运算：

第4步获取到的被测者3D模型作为输出，首先预处理计算出头围、颈围、胸围、腰围、臀围、左右上下臂围、左右上下腿围；再次预处理计算头部体积、颈部体积、躯干体积、臀部体积、左右手臂体积、左右腿脚体积；以上21组数据以及测者性别、年龄、体重共23个输入因子作为算法输入参数；计算出人体水分、体脂率、基础代谢、BMI、肌肉含量、腰臀比；

6).体态分析运算：

首先对输入的被测者3D模型进行预处理，使得被测者模型和标准体模型建立相关性；

再次基于标准体对身体各处虚拟骨骼进行分割、提取；之后对各个部位的身体参数和标准模型进行对比，超过阈值则判定为问题点输出。