一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法与流程

1.本发明涉及人体平衡能力评估和跌倒风险筛查领域，具体涉及功能性前伸测试中基于单目视觉实现前伸距离自动化测量的方法。


背景技术：

2.平衡能力是人体本身的一项重要机能。平衡能力退化或存在一定缺陷的人，发生意外跌倒的概率大大增加。对于老年人群，意外跌倒会极易引发次生伤害，甚至会严重威胁生命安全。因此，对人体平衡评估进行测试评估，根据评估结果有针对性地制定训练处方和预防跌倒措施，对于保障生命健康具有很大的意义。
3.现有平衡能力和跌倒风险评估的研究及临床实践中，功能性前伸测试（function reach test，frt）是一项重要测试项目，常常被独立或结合其它项目作为跌倒风险的评价尺度。frt是由duncan在上世纪九十年代提出的，其有效性和临床价值已经被广泛证实。frt主要是测量人站立状态下手臂前伸所能达到的最大距离，测试时要求被测对象正常站立，双臂向前抬起（不能弯曲），在不抬起脚跟和没有外界辅助的情况下尽可能向前伸展到极限位置，通过测量前伸前后手掌的位置变化，得到前伸距离。
4.frt的关键在于获取精确的前伸距离。多年来，frt实施过程虽然经历了部分改进，但仍旧以基于皮尺或标尺的人工测量为主，效率很低，不利于自动化改造。在位移或距离变化精密测量领域，机器视觉以其精度高、成本低、非接触等优点得到了广泛应用。机器视觉就是用机器代替人眼去感知环境，其核心是利用图像获取设备和图像处理技术完成目标的检测、认知、几何量测等，在提高自动化程度上具有重要价值。按照图像获取设备也即摄像头数量的不同，机器视觉可分为单目视觉、双目视觉、多目视觉等构型，其中，单目视觉具有算法简单、处理速度快等优势。
5.为此我们提出一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法来解决现有技术中存在的问题。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法，以解决上述背景技术中提出的现有技术中在人体平衡能力评估和跌倒风险筛查的功能性前伸测试中，传统方法严重依赖人工，效率低下的问题。
7.为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法，包括如下步骤：步骤1、在测试对象身体上部署视觉标志，在正前方放置图像采集设备；步骤2、提示测试对象自然向前伸直手臂，同时启动图像采集设备，当测试对象完成准备动作时，拍摄并记录一帧图像；步骤3、对步骤2所记录的图像进行预处理，解算参数a；步骤4、提示被测对象按照frt动作要求向前伸展到极限位置，连续采集图像并进
行预处理，得到参数b；步骤5、根据测试对象在前伸过程中的身体状态判断此次测试是否完成，若未能按要求完成，重复步骤3-5直至满足要求；步骤6、根据前伸距离解算算法得到前伸距离。
8.优选的，步骤1中，所述视觉标志是指便于采集、处理和解算轴向位移的图像标志，本身带有尺度信息；为了便于识别与跟踪以及降低倾斜或旋转对测量精度的影响，使用qr二维码标志，使用时张贴在被测对象的前胸前，确保其中心点与自然前伸的手臂大致同高。
9.优选的，步骤1中，所述图像采集设备是指能够对被测对象所在区域拍照并输出序列影像的相机等类似设备，该设备放置在被测对象的正前方固定距离处，并调整焦距至能清晰拍摄到视觉标志。
10.优选的，步骤2中所述提示自然抬起并向前伸直手臂是指通过人工或合成语音提醒被测对象完成正常站立和抬臂动作，简称正常状态。
11.优选的，步骤3中，所述预处理是指处理过程，输入为单帧图像，输出a表示所用二维码边长c在图像中的像素长度；该处理过程包括图像的灰度化、去噪、锐化、调整、变换、识别与解算的过程。
12.优选的，处理过程中：所述灰度化是指根据原始图像每个像素点对应的r、g、b值解算灰度值gray的过程，计算式为；所述去噪是指去除图像中椒盐、斑点噪声的过程，这里使用机器视觉中的中值滤波算法，滤波串口取为9；所述锐化是指对图像进行锐化加强，使图像边缘更加清晰，这里使用二阶微分法，应用laplacian算子，公式如下：式中，为处像素点的灰度值；所述调整表示对图像进行亮度和对比度调整，计算式如下：其中，p表示对比度，q表示亮度，表示调整后的灰度值；所述变换是指利用伽马变换实现图像增强的过程；所述识别是指qr二维码识别定位过程，识别定位算法采用已有方法；所述解算是指根据二维码四个角点的像素坐标计算a的过程，a可通过下式获取：式中，表示两点之间的欧式距离。
13.优选的，步骤4中，所述预处理过程与步骤3中的一致，对于第i帧图像，总能得到对应的；步骤4中所述参数b为该步骤中所有图像帧经过预处理后所得值中的最大值，即
。
14.优选的，步骤5中，所述前伸距离解算算法是指根据已知参数和步骤3得到的a以及步骤4得到的b，计算前伸距离d的过程，d表示前伸距离，c为二维码实际边长（已知值），w为图像采集设备到测试对象的距离（已知值）；记图像采集设备的焦距为f，则正常状态下有：前伸到极限位置后有：因此有：因此，前伸距离为：。
15.本发明的技术效果和优点：本发明提出的一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法，与现有技术相比，具有以下优点：本发明通过提出基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法，在测试对象身体上部署视觉标志，在正前方放置图像采集设备，启动图像采集设备，当测试对象完成准备动作时拍摄并记录图像后根据图像进行处理结算，根据前伸距离解算算法得到前伸距离；本发明提出利用单目视觉测量frt前伸距离的方法，通过合理选用视觉标志和图像预处理算法，结合frt动作特点，实现对前伸距离的自动精确测定，测量精度可达毫米级，满足frt测试需求，大幅提升该测试的自动化程度，配合其它指标的自动测试方案，可以形成一整套由机器自动完成的平衡能力评估系统，在平衡测试和跌倒风险筛查中具有广阔的应用前景。
16.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
17.图1为本发明实施例中二维码标志及张贴的示意图；图2为本发明实施例中图像预处理过程的示意图；图3为本发明实施例中解算过程示意图；图4为本发明实施例中前伸距离解算算法原理的示意图；图5为本发明实施例中功能性前伸距离测量方法的方法流程图。
具体实施方式
18.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。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
19.本发明提供了如图1-5所示的实施例：一种基于单目视觉的功能性前伸距离测量方法，包括如下步骤：步骤1、在测试对象身体上部署视觉标志，在正前方放置图像采集设备；步骤2、提示测试对象自然向前伸直手臂，同时启动图像采集设备，当测试对象完成准备动作时，拍摄并记录一帧图像；步骤3、对步骤2所记录的图像进行预处理，解算参数a；步骤4、提示被测对象按照frt动作要求向前伸展到极限位置，连续采集图像并进行预处理，得到参数b；步骤5、根据测试对象在前伸过程中的身体状态判断此次测试是否完成，若未能按要求完成，重复步骤3-5直至满足要求。
20.步骤6、根据前伸距离解算算法得到前伸距离。
21.步骤1中所述视觉标志是指便于采集、处理和解算轴向位移的图像标志，本身带有尺度信息。为了便于识别与跟踪以及降低倾斜或旋转对测量精度的影响，本专利使用边长为c的qr二维码标志，使用时张贴在被测对象的前胸前，确保其中心点与自然前伸的手臂大致同高，如图1所示。
22.步骤1中所述图像采集设备是指能够对被测对象所在区域拍照并输出序列影像的相机等类似设备，该设备放置在被测对象的正前方固定距离w处，并调整焦距至能清晰拍摄到视觉标志，假设该焦距为f。
23.步骤2中所述提示自然抬起并向前伸直手臂是指通过人工或合成语音提醒被测对象完成正常站立和抬臂动作，简称正常状态。
24.步骤3中所述预处理是指图2所示的处理过程，输入为单帧图像，输出a表示所用二维码边长c在图像中的像素长度。
25.图2中的灰度化是指根据原始图像每个像素点对应的r、g、b值解算灰度值gray的过程，计算式为：图2中的去噪是指去除图像中椒盐、斑点噪声的过程。这里使用机器视觉中的中值滤波算法，滤波串口取为9。
26.图2中的锐化是指对图像进行锐化加强，使图像边缘更加清晰。这里使用二阶微分法，应用laplacian算子，公式如下：式中，为处像素点的灰度值。
27.图2中的调整表示对图像进行亮度和对比度调整，计算式如下：
其中，p表示对比度，q表示亮度，表示调整后的灰度值。
28.图2中的变换是指利用伽马变换实现图像增强的过程。
29.图2中的识别是指qr二维码识别定位过程，识别定位算法采用已有方法。
30.图2中的解算是指根据二维码四个角点的像素坐标计算a的过程。以图3为例，a可通过下式获取：式中，表示两点之间的欧式距离。
31.步骤4中所述预处理过程与步骤3中的一致，对于第i帧图像，总能得到对应的。
32.步骤4中所述参数b为该步骤中所有图像帧经过预处理后所得值中的最大值，即：步骤5中所述前伸距离解算算法是指根据已知参数和步骤3得到的a以及步骤4得到的b，计算前伸距离d的过程，其原理如图4所示，图中，粗实线表示正常状态下二维码的边，粗虚线表示前伸到极限位置后二维码的边，d表示前伸距离，c为二维码实际边长（已知值），w为图像采集设备到测试对象的距离（已知值）。
33.记图像采集设备的焦距为f，则正常状态下有：前伸到极限位置后有：因此有：因此，前伸距离为：综上所述，本发明提出利用单目视觉测量frt前伸距离的方法，通过合理选用视觉标志和图像预处理算法，结合frt动作特点，实现对前伸距离的自动精确测定，测量精度可达毫米级，满足frt测试需求，大幅提升该测试的自动化程度，配合其它指标的自动测试方案，可以形成一整套由机器自动完成的平衡能力评估系统，在平衡测试和跌倒风险筛查中具有广阔的应用前景。
34.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。