摘要
针对传统接触式人体下肢尺寸测量效率低、体验差等问题,本文提出一种基于YOLO11深度学习模型与单目视觉标定技术的非接触式测量方法。通过构建标准化拍摄流程,采集多张人体下肢侧面图像(含镜像、亮度调整、噪声添加等增强数据),利用Labelme标注踝关节、膝关节、髋关节3个关键关节点,基于YOLO11姿态识别预训练模型进行端到端训练。该方法突破了传统接触式测量的局限性,通过单目视觉系统实现了低成本、高效率的人体下肢尺寸自动化测量,可为智能康复辅具适配、个性化服装定制等场景提供了技术支撑。
出处
《电子制作》
2025年第17期34-37,共4页
Practical Electronics
基金
2024年度湖南省智能康复机器人与辅具器械工程技术研究中心基金项目(2024KF403)。
