服装销量的预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了服装销量的预测方法及装置，涉及服装技术领域，其中，该服装销量的预测方法包括：首先，获取一件服装中的设计特征信息，这里需要进行说明的是，上述一件服装是指至少已经包含了设计因素能够制作出来或者已经制造出来的一件服装，通过设计特征信息的获取能够整体全面的衡量一件服装的特征，其次，为了有效的考查一件服装在视觉上的受欢迎程度，将上述得到的设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别，之后，根据识别的结果得到服装的销售预测信息，即预测一件服装在市场上可能会有的销量，通过上述处理过程能有针对性的获取一件服装的销量预测，方便快捷。

【技术实现步骤摘要】
服装销量的预测方法及装置
本专利技术涉及服装
，尤其涉及服装销量的预测方法及装置。
技术介绍
随着社会的发展和科技的进步，服装已经不再只是人们用来蔽体和保暖的物品。现代社会中，所谓服装更多的是衣服鞋包玩具饰品等的总称，人们通过衣服、鞋子、包包以及饰品等的搭配来彰显性格。对现在社会来说，服装已经是每个人装饰自己，保护自己，能给自己和家人的必用品，不仅仅为穿，还是一个身份、一种生活态度、一个展示个人魅力的表现。正是由于上述原因的存在，加上现代社会中逐步加快的生活节奏导致的时尚潮流的快速更迭，对目前的服装提出了更高的要求。如何使设计出来的服装能够跟上时尚潮流的变动，如何使设计的服装能够符合人们当下的审美，并使服装获得一个良好的销量，对服装者来说是一个难题，目前尚无有效的解决办法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供了服装销量的预测方法及装置，通过设置视觉畅销模型，并运用视觉畅销模型对设计特征信息进行识别等，提高了对服装进行销量预测的精准性。第一方面，本专利技术实施例提供了服装销量的预测方法，包括：获取一件服装中的设计特征信息；将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别；根据识别的结果得到服装的销售预测信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述获取一件服装中的设计特征信息的步骤，包括：获取所述一件服装对应的样版资料；运用摄像头对所述样版资料进行拍摄，获取所述样版资料的图片；从所述图片中提取所述样版资料中包含的多个不同的设计要素信息；多个不同的所述设计要素信息通过预先训练的服装识别模型进行识别获取所述设计特征信息。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述获取一件服装中的设计特征信息的步骤，包括：查找所述一件服装对应的设计档案信息；从所述设计档案信息中提取多个不同的档案要素信息；多个不同的所述档案要素信息通过预先训练的服装识别模型进行识别获取所述设计特征信息。结合第一方面的第一种可能的实施方式或第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：分别对多套服装进行拍摄，获取多张服装图片；对多张所述服装图片的时尚因素进行训练，获得时尚标签识别模型；对多张所述服装图片的分类因素进行训练，获得分类识别模型；对多张所述服装图片的颜色因素进行训练，获得颜色识别模型；结合所述时尚标签识别模型、所述分类识别模型和所述颜色识别模型生成服装识别模型。结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别的步骤之前，还包括：获取所述多套服装的销量信息；在所述服装识别模型的基础上结合所述销量信息生成所述预先训练的视觉畅销模型。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别的步骤，包括：将所述设计特征信息划分为时尚子信息、分类子信息和颜色子信息；将所述时尚子信息、所述分类子信息和所述颜色子信息均输入到所述预先训练的视觉畅销模型中；所述预先训练的视觉畅销模型为所述时尚子信息、所述分类子信息和所述颜色子信息进行模糊匹配，得到所述识别的结果。结合第一方面的第五种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述根据识别的结果得到服装的销售预测信息的步骤，包括：从所述识别的结果中提取与所述时尚子信息相对应的第一销量信息；从所述识别的结果中提取与所述分类子信息相对应的第二销量信息；从所述识别的结果中提取与所述颜色子信息相对应的第三销量信息；根据所述第一销量信息、所述第二销量信息和所述第三销量信息生成所述销售预测信息。第二方面，本专利技术实施例提供了服装销量的预测装置，包括：特征获取模块，用于获取一件服装中的设计特征信息；识别模块，用于将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别；预测模块，用于根据识别的结果得到服装的销售预测信息。第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端，包括存储器以及处理器，存储器用于存储支持处理器执行上述方面提供的服装销量的预测方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述任一项的方法的步骤。本专利技术实施例提供的服装销量的预测方法及装置，其中，该服装销量的预测方法包括：首先，获取一件服装中的设计特征信息，这里要说明的是，上述一件服装是指至少已经包含了设计因素能够制作出来或者已经制造出来的一件服装，通过获取一件服装中的设计特征信息，能够全面并有针对性的衡量一件服装的整体特性，其次，将设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别，即由预先训练的视觉畅销模型来对设计特征信息进行有效识别，之后，根据识别的结果得到服装的销售预测信息，即根据上述设计特征信息在预先训练的视觉畅销模型中的识别结果来预测该件服装在市场上可能的销售量，处理过程简便快捷，能够通过得到的销售预测信息来对服装设计的过程进行指导。本专利技术的其他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，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的服装销量的预测方法的第一流程图；图2示出了本专利技术实施例所提供的服装销量的预测方法中步骤S101的第一子流程图；图3示出了本专利技术实施例所提供的服装销量的预测方法中步骤S101的第二子流程图；图4示出了本专利技术实施例所提供的服装销量的预测装置的结构连接图。图标：1-特征获取模块；2-识别模块；3-预测模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在现代社会中，服装已经不仅是人们装饰自己，保护自己的必用品，不仅仅为穿，还是一个身份、一种生活态度、一个展示个人魅力的表现。另外，加上现代社会中逐步加快的生活节奏导致的时尚潮流的快速更迭，对目前的服装设计提出了更高的要求。如何使设计出来的服装能够跟上时尚潮流的变动，如何使设计的服装能够符合人们当下的审美，并使服装获得一个良好的销量，对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.服装销量的预测方法，其特征在于，包括：获取一件服装中的设计特征信息；将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别；根据识别的结果得到服装的销售预测信息。

【技术特征摘要】
1.服装销量的预测方法，其特征在于，包括：获取一件服装中的设计特征信息；将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别；根据识别的结果得到服装的销售预测信息。2.根据权利要求1所述的服装销量的预测方法，其特征在于，所述获取一件服装中的设计特征信息的步骤，包括：获取所述一件服装对应的样版资料；运用摄像头对所述样版资料进行拍摄，获取所述样版资料的图片；从所述图片中提取所述样版资料中包含的多个不同的设计要素信息；多个不同的所述设计要素信息通过预先训练的服装识别模型进行识别获取所述设计特征信息。3.根据权利要求1所述的服装销量的预测方法，其特征在于，所述获取一件服装中的设计特征信息的步骤，包括：查找所述一件服装对应的设计档案信息；从所述设计档案信息中提取多个不同的档案要素信息；多个不同的所述档案要素信息通过预先训练的服装识别模型进行识别获取所述设计特征信息。4.根据权利要求2或3所述的服装销量的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：分别对多套服装进行拍摄，获取多张服装图片；对多张所述服装图片的时尚因素进行训练，获得时尚标签识别模型；对多张所述服装图片的分类因素进行训练，获得分类识别模型；对多张所述服装图片的颜色因素进行训练，获得颜色识别模型；结合所述时尚标签识别模型、所述分类识别模型和所述颜色识别模型生成服装识别模型。5.根据权利要求4所述的服装销量的预测方法，其特征在于，所述将所述设计特征信息通过预先训练的视觉畅销模型进行识别的步骤之前，还包括：获取所述多套服装的销量信息；在所述服装识别模型的基础上...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修·罗伯特·斯科特，黄鼎隆，刘政杰，胡晓军，
申请(专利权)人：深圳码隆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44