(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210736632.9 (22)申请日 2022.06.27 (71)申请人 上海域圆信息科技有限公司 地址 200333 上海市普陀区真北路958号20 幢511室 (72)发明人 袁元　 (74)专利代理 机构 上海沣成知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 31425 专利代理师 赵立勇 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 15/04(2011.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06F 16/583(2019.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种准确性高的三维人体表面重建系统 (57)摘要 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种 准确性高的三维人体表面重建系统， 通过直接扫 描获取人体图像相关数据信息， 并进行去噪及特 征点数据的提取， 及进行分类后特征数据的分 离， 进而可以通过照片直接提供人体数据特征， 并且可以根据以往人体相关特征模型进行自动 匹配合适模型， 无需重新进行模型重建， 进而可 以有效降低重建计算量， 并且可 以节省时间， 同 时结合人体表 面特征进行纹理贴图构造， 以此完 成对模型表 面细节的丰富构建， 通过采用蝙蝠算 法和布谷鸟优化算法相结合的混合优化算法， 从 而可以充分利用蝙蝠算法和布谷鸟算法的优点， 获得了比传统算法更优的人体数据库查询计划， 可以在人体数据库中快速的查询到需要的人体 模型。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114998527 A 2022.09.02 CN 114998527 A 1.一种准确性高的三维人体表面重建系统， 包括信息采集单元， 所述信息采集单元将 采集的三 维人体数据信息采集录入至预处理模块中进 行初步处理， 预 处理模块用于对表面 特征数据进行去 噪预处理， 得到没有 噪音平滑的深度信息， 所述预处理模块将处理后的数 据移送至特征点提取模块， 特征点提取模块用于对获取的人体数据信息进 行主要特征点的 筛选提取， 所述特征点提取模块将人体特征点提取数据发送至数据分离模块， 数据分离模 块用于将提取归类后的人体特征数据信息进 行分散， 所述数据分离模块将分离后的数据输 入至中央处理器， 由中央处理器进行数据整合， 通过模型查询提取模块可向中央处理器中 调用提取数据将数据， 人体模型构建模块可从模型查询提取模块中获取模型数据， 人体模 型构建模块用于根据人体特征数据信息构建的模型进 行组合， 模型查询提取模块用于对人 体数据库中的人体构建完成的模型进 行搜寻查找， 所述模型查询提取模块与人体数据库可 进行双向信息获取， 人体数据库用于对人体模型数据信息的存储， 所述人体数据库连接信 息更新模块实时更新人体数据， 所述中央处理器连接头部模型重建模块， 头部模型重建模 块用于对归类完成的人体头部数据信息进 行模型， 所述头部模型重 建模块与人体模型构建 模块连接进行信息获取； 其中， 所述人体模型构建模块与连接处理模块连接形成数据互通， 连接处理模块用于 对人体模型进行连接处理， 所述连接处理模块的按序依 次分布连接表面处理模块、 特征添 加模块、 模型贴图处 理模块以及模型显示模块， 可进行 人体特征模型的显示构建； 其中， 表面处理模块用于对重建的人体模型进行表面的修整处理， 特征添加模块用于 对人体含有的主要特征点进行添加； 模型贴图处理模块用于将得到的人体模型重投影到各 图像上并进行位置和方向上的校准， 模型显示模块用于对重建后的模型以图像的方式显示 查看； 所述中央处理器分别连接第一模型构建模块、 第二模型构建模块和第三模型构建模 块， 用于对人体各项部位数据信息 分类进行模型的建造； 所述头部模 型重建模块、 第一模型 构建模块、 第二模型构建模块以及第三模型构建模块均分别与信息更新模块连接， 通过信 息更新模块从人体数据库中获取模型 数据。 2.根据权利要求1中所述的一种准确性高的三维人体表面重建系统， 其特征在于， 所述 模型查询提取模块采用蝙蝠算法和布谷鸟优化 算法相结合的混合优化 算法， 具体步骤为： S1、 采用后续遍历连接树得到编码序列L， 初始化混合优化算法的各个参数， 根据目标 函数计算鸟巢的适应度值， 并确定当前最优的鸟巢位置及最优值， 保留上代最优的鸟巢位 置， 利用Levy  Flight机制的算法对鸟巢的位置进行更新， 得到新的鸟巢位置， 并进行越界 处理； 其中， 所述 Levy Flight机制的算法为： 式中， 和 分别表示第i个鸟巢在第t代和第t+1代的位置向量， α为步长调节因子， 根据不同的情况α 可 取不同的值， 为点对点乘法， Le ′vy( λ )为随机 搜索路径； S2、 然后利用目标函数计算获得的新鸟巢位置的适应度值， 并与上代进行对比， 优于上 代的适应度值时， 覆盖上代的适应度值， 并更新其对应的鸟巢位置， 并确定 当前最优的鸟巢 位置和最优值， 然后用外来蛋的发现概率pα与服从均匀分布的随机数R∈[0,1]进行比较，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998527 A 2如R＞pα， 随机改变鸟巢的位置， 从而得到一组新的鸟巢 位置； S3、 把上一步骤获得的新的鸟巢位置作为蝙蝠算法的初始点， 并利用蝙蝠算法对鸟巢 的位置进行更新， 得到一组新的鸟巢位置， 然后评估此鸟巢位置的适应度值， 经比较后， 确 定当前最优的鸟巢 位置及最优值， 达 到终止条件时， 最优鸟巢 位置对应的数据库查询计划； 其中， 所述蝙蝠算法的步骤为： 初始种群个体数NP， 最大脉冲音量A0， 最大脉冲率R0， 搜索脉冲频率范围[fmin,fmax]， 音 量的衰减系数α， 搜索频率的增强系数γ， 搜索精度 ε或最大迭代次数iter_ max， 然后随机初 始化蝙蝠的位置xi,并根据适应度值的优劣寻找当前最优解x*， 种群在进化过程中， 每一代 个体的搜索脉冲频率、 速度和位置按如下公式进行变化： fi＝fmin+(fmax‑fmin)×β 式中， β ∈[0,1]是均匀分布的随机数， fi是蝙蝠i的搜索脉冲频率， 分别表示蝙 蝠i在t和t ‑1时刻的速度， 分别表示蝙蝠i在t和t ‑1时刻的位置， x*表示当前所有蝙 蝠的最优解， 然后生成均匀分布随机数rand， 如果rand＞ri， 则对当前最优解进行随机扰 动， 产生一个新的解， 并对新的解进行越界处理， 如果ran d＜Ai， 且f(xi)＜f(x*)， 则接受上 一步骤产生的新 解， 然后按照下列公式对ri和Ai进行更新： rit+1＝R0[1‑exp(‑λt)] 然后输出全局最优值和最优解。 3.根据权利要求1中所述的一种准确性高的三维人体表面重建系统， 其特征在于， 所述 信息采集单元包括扫描获取模块和数据录入模块， 所述扫描获取模块和数据录入模块可分 别进行三维扫描设备信息 录入以及数据直接 录入。 4.根据权利要求3 中所述的一种准确性高的三维人体表面重建系统， 其特征在于， 所述 扫描获取模块采用红外相 机扫描人体图像， 得到轮廓清晰的图像数据； 所述数据录入模块 用于对人体相关数据信息的录入。 5.根据权利要求1中所述的一种准确性高的三维人体表面重建系统， 其特征在于， 所述 人体数据库包括第一模型数据、 第二模型数据和第三模型数据， 用于对人体多个模型数据 信息分别进行分类存储管理， 所述第一模型数据、 第二模型数据和第三模型数据中保存的 数据分别对应于第一模型构建模块、 第二模型构建模块和 第三模型构建模块所需构建的数 据。 6.根据权利要求1中所述的一种准确性高的三维人体表面重建系统， 其特征在于， 所述 模型贴图处理模块用于将得到的人体模型重投影到各图像上并进 行位置和方向上的校准， 然后利用OpenGL中的纹理贴图功能将图像中的颜色、 纹理信息投影到模型三角化顶 点上完 成纹理贴图和材质复原， 得到表面处 理后的三维模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998527 A 3