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本发明涉及一种基于深度学习的非接触式旗袍定制人体三维尺寸测量方法。本发明首先在COCO数据集上训练得到能够将人体与复杂背景分离的网络模型。其次获取对象背、侧面图像。依据模型定位人体坐标与遮罩，并提取出以人体对象为中心的二值图。然后依据人体各部位的表现特征，定位各个特征点所在坐标，得到第一尺寸组。再根据特征点坐标以及第一尺寸组，将目标人体的体型分成多个类别，使用不同的计算公式获取人体三维围度尺寸，即第二尺寸组。本发明针对服装定制提出新颖的腋窝点、颈点、腰高点定位方法，针对旗袍定制提出前腰节、后腰节、前胸宽、后背宽等尺寸的非接触式测量方法，同时根据人体身体特征对特征点定位、围度计算进行微调。

1.本外观设计产品的名称：旗袍（古典风格蓝染）。 2.本外观设计产品的用途：用于穿着。 3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。 4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态参考图1。 5.本外观设计产品的为使用时不容易看到或看不到的部位，省略套件1的俯视图与仰视图、套件2的俯视图与仰视图。

1.本外观设计产品的名称：套装（露腰开叉改良旗袍）。 2.本外观设计产品的用途：用于穿着。 3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。 4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态参考图1。 5.本外观设计产品的为使用时不容易看到或看不到的部位，省略套件1的俯视图与仰视图;本外观设计产品的为使用时不容易看到或看不到的部位，省略套件2的俯视图与仰视图。

本发明公开了一种由粗到精的旗袍三维点云模型对齐方法，通过最小二乘法求解旋转矩阵和平移向量，将点云模型转换为体素模型，并利用全状态空间穷举方法在状态空间的邻域中进行穷举，通过计算截面穿模量来找到最佳的平移变换，实现旗袍模型的精确对齐。同时，该方法可以半自动地识别关键截面，降低了配准过程中的人工参与。在处理数据噪声和手动旋转质量问题，解决模型坐标轴旋转不一致问题的同时，通过分析点云数据的极值和网格化处理，确定坐标轴对齐的位置和方向，从而实现点云模型之间的准确对齐，有助于实现服装个性化定制和无损服装复制等应用。