预测流行趋势的方法、智能设备和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术实施例公开了一种预测流行趋势的方法，包括：获取至少一张待预测图像；通过图像提取算法提取每张待预测图像的人物图像；对每张人物图像至少一个指定部位进行测量，获取每张人物图像的廓形数据；基于廓形数据进行数据挖掘，根据数据挖掘的结果获取流行趋势。本发明专利技术还公开了智能设备和计算机可读存储介质。本发明专利技术可以有效提高了服装设计的效率，降低人力成本。

【技术实现步骤摘要】
预测流行趋势的方法、智能设备和计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及预测流行趋势的方法、智能设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
传统的服装设计过程，从布料的选型，到服装款式、廓形的处理，再到对于当下时尚潮流趋势的预判，设计师每天面对的信息量和需要处理的工作量非常大。当今服装流行趋势越来越显现出模糊性、多元性的特点。设计师需要通过分析海量不同款式的服装才能对时尚的流行元素做出较为准确的判断与分析，而这在人力与时间成本上太过昂贵。只有准确分析出当前的流行趋势与流行元素才能帮助时尚服装设计师设计出迎合潮流的时尚服装，提高用户的购买欲与满意度。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提出了预测流行趋势的方法、智能设备和计算机可读存储介质。一种预测流行趋势的方法，包括：获取至少一张待预测图像；通过图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像；对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量，获取每张所述人物图像的廓形数据；基于所述廓形数据进行数据挖掘，根据所述数据挖掘的结果获取流行趋势。其中，所述对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量的步骤，包括：确定基础人体比例，确定待测量的至少一个指定部位；对每张所述人物图像的服装廓形的对应所述至少一个指定部位的位置进行测量。其中，所述至少一个指定部位包括：身高、肩线、胸线、腰线、臀线和膝线中的至少一个。其中，所述廓形数据包括至少一项关键数据和至少一项测量数据；所述获取每张所述人物图像的廓形数据的步骤，包括：对所述人物图像的测量结果进行数据处理，获取所述至少一项关键数据和所述至少一项测量数据；所述至少一项测量数据包括：身高、肩宽与胸宽比、腰宽、臀宽、膝宽与臀膝中点宽比、肩腰处突变值、腰臀处突变值和臀膝处突变值中的至少一项；所述至少一项关键数据包括：所述人物图像中服装是否为抹胸款式和/或所述服装下摆是否过膝。其中，所述图像提取算法包括人体检测算法和图像分割算法；所述通过预训练的图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像的步骤，包括：获取所述人体检测算法的似然函数，基于所述似然函数检测出所述待预测图像的人物区域和背景区域；通过图像分割算法将所述人物区域和背景区域分割，获取所述人物图像。其中，所述图像分割算法包括图割算法。其中，所述通过预训练的图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像的步骤之后，包括：随机选取至少一张人物图像，判断所述人物图像是否提取正确。一种智能设备，包括：获取模块，用于获取至少一张待预测图像；分割模块，用于通过预训练的图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像；测量模块，用于对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量，获取每张所述人物图像的廓形数据；挖掘模块，用于基于所述测量结果进行数据挖掘，根据所述数据挖掘的结果获取流行趋势。一种智能设备，包括：处理器、存储器，所述处理器耦接所述存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上所述的方法。一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如上所述的方法。采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：通过预训练的图像提取算法提取至少一张带预测图像的人物图像，测量每张人物图像至少一个指定部位，获取每张人物图像的廓形数据，基于廓形数据进行数据挖掘，获取流行趋势，可以减少设计师对潮流趋势判断所需的时间，有效提高了服装设计的效率，降低人力成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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。其中：图1是本专利技术提供的预测流行趋势的方法的第一实施例的流程示意图；图2是本专利技术提供的预测流行趋势的方法的中获取每张人物图像的廓形数据的方法的一实施例的流程示意图；图3是本专利技术提供的预测流行趋势的方法的中获取人物图像的方法的一实施例的流程示意图；图4是本专利技术提供的智能设备的第一实施例的结构示意图；图5是本专利技术提供的智能设备的第二实施例的结构示意图；图6是本专利技术提供的计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。当今服装流行趋势越来越显现出模糊性、多元性的特点。设计师需要通过分析海量不同款式的服装才能对时尚的流行元素做出较为准确的判断与分析，而这在人力与时间成本上太过昂贵。在本实施例中，为了解决上述问题，提供了一种预测流行趋势的方法，能够有效提高服装设计的效率，降低人力成本。请参阅图1，图1是本专利技术提供的预测流行趋势的方法的第一实施例的流程示意图。本专利技术提供的预测流行趋势的方法包括如下步骤：S101：获取至少一张待预测图像。在一个具体的实施场景中，用户预先准备多张待预测图像，待预测图像均包括至少一个穿着服装的人物。此外，还可以对多张待预测图像进行预处理，例如将多张待预测图像进行尺寸调整和精度调整，使得待预测图像尺寸统一以及精度统一。还可以对多张待预测图像进行筛选，将清晰度不足，或者人物的尺寸过小的待预测图像删除。还可以对多张待预测图像的格式进行统一，例如，将多张待预测图像的格式统一设置为JEPG格式。还可以对多张待预测图像进行重新命名，例如，以统一命名标准进行重命名。在本实施场景中，至少一张待预测图像为女装品牌秀场图片，可以通过网上搜索获取，或者通过现场拍照等方法获取，还可以从视频中截图获取。进一步地，所有至少一张待预测图片应按照品牌、年份季度等基本信息进行分类归档，最终以JEPG图像格式存放于原始数据库中。例如，该原始数据库共存放18个品牌，包括根据2015秋冬至2019秋冬10季的秀场图片中筛选并预处理后获取的待预测图像。S102：通过预训练的图像提取算法提取每张待预测图像的人物图像。在本实施场景中，由于待预测图像中人物的背景可能是较为复杂的背景，为了在后续对待预测图像中人物所穿的服装的测量更为准确，通过预训练的图像提取算法提取每张待预测图像中的人物图像。具体地说，图像提取算法包括人体检测算法和图像分割算法。通过人体检测算法检测出待预测图像中的人物区域和背景区域，通过图像分割算法分割出人物区域，获取人物图像。传统的图像分割方法包括阈值分割发、边缘分割法、区域分割法等。近年来，图像分割还结合了特定理论工具，如分水岭算法、Snake模型、水平集方法、Meanshift算法、图割等。进一步地，在获取到至少一张人物图像后，将至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测流行趋势的方法，其特征在于，包括：/n获取至少一张待预测图像；/n通过图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像；/n对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量，获取每张所述人物图像的廓形数据；/n基于所述廓形数据进行数据挖掘，根据所述数据挖掘的结果获取流行趋势。/n

【技术特征摘要】
1.一种预测流行趋势的方法，其特征在于，包括：
获取至少一张待预测图像；
通过图像提取算法提取每张所述待预测图像的人物图像；
对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量，获取每张所述人物图像的廓形数据；
基于所述廓形数据进行数据挖掘，根据所述数据挖掘的结果获取流行趋势。


2.根据权利要求1所述的预测流行趋势的方法，其特征在于，所述对每张所述人物图像至少一个指定部位进行测量的步骤，包括：
确定基础人体比例，确定待测量的至少一个指定部位；
对每张所述人物图像的服装廓形的对应所述至少一个指定部位的位置进行测量。


3.根据权利要求2所述的预测流行趋势的方法，其特征在于，所述至少一个指定部位包括：
身高、肩线、胸线、腰线、臀线和膝线中的至少一个。


4.根据权利要求3所述的预测流行趋势的方法，其特征在于，所述廓形数据包括至少一项关键数据和至少一项测量数据；
所述获取每张所述人物图像的廓形数据的步骤，包括：
对所述人物图像的测量结果进行数据处理，获取所述至少一项关键数据和所述至少一项测量数据；
所述至少一项测量数据包括：
身高、肩宽与胸宽比、腰宽、臀宽、膝宽与臀膝中点宽比、肩腰处突变值、腰臀处突变值和臀膝处突变值中的至少一项；
所述至少一项关键数据包括：
所述人物图像中服装是否为抹胸款式和/或所述服装下摆是否过膝。


5.根据权利要求1所述的预测流行趋势的方法，其特征在于，所述图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞冬果，肖金华，
申请(专利权)人：赛维时代科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44