CN105550921A - 一种智能选衣方法及系统 - Google Patents

一种智能选衣方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能选衣方法及系统，包括：采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；获取用户身体的净尺码；基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。本发明所给出的技术方案，可以基于用户身体的净尺码自动与数据库中备选衣服的各项数据进行对比，不仅操作简单，省时省力，而且能够充分考虑版型、材质等影响因素，给予用户更加准确的参考建议。

Description

一种智能选衣方法及系统
技术领域
本发明涉及数字购物技术领域，尤其涉及一种智能选衣方法及系统。
背景技术
目前，为选取尺码合适的衣服，用户需要现场试穿，或者用户需要测量自身的身体参数，如肩宽，腰围等，还需要自行逐个与初步选定的衣服的参数进行比对，来判断衣服是否合身。不仅操作繁琐，费时费力，而且由于服装的版型、材质的差异，导致选定的服装的尺寸与用户并不匹配。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供了一种智能选衣方法及系统，通过将待售的备选衣服的各项数据录入数据库，并获取用户身体的净尺码，基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数，从而自动与数据库中的各项数据匹配，给出各备选衣服的匹配结果。本发明所述技术方案不仅节省时间和人力，而且能够有效选取与用户匹配度较高的备选衣服。
本发明给出了一种智能选衣方法，包括；
采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；
获取用户身体的净尺码；
基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；
将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
进一步地，所述基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
更进一步地，所述基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
进一步地，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果，包括：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
进一步地，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果之后，还包括：
分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
本发明同时给出了一种智能选衣系统，包括：
衣服数据采集模块，用于采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；
净尺码获取模块，用于获取用户身体的净尺码；
舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；
匹配模块，用于将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
结论显示模块，用于将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
进一步地，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
更进一步地，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
进一步地，所述结论显示模块，具体用于：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
进一步地，还包括：排序模块，用于分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
综上所述，本发明提供了一种智能选衣方法及系统，通过两端数字化的思想来自动完成匹配操作，即采集备选衣服的各项数据并存入数据库，同时获取用户身体的净尺码；基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数，可以将服装版型和材质差异考虑进去，从而得到更加准确的各项参数；自动完成将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数的对比，最终将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服是否合身等结论。
因此，本发明公开的技术方案不仅能够自动完成备选衣服与舒适衣服的各项参数的对比，并且设定一个参考范围，用来灵活判断所述备选衣服是否合身，尺寸是否合适。更进一步的，利用用户身体的净尺码和人体动态变量Δe等参数来共同给出舒适衣服的各项参数。利用本发明所述技术方案能够更加准确地给出备选衣服是否匹配的结论，选取的备选衣服的尺寸与用户的匹配程度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例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发明中记载的一些实施例，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。
图1为本发明提供的一种智能选衣方法实施例流程图；
图2为本发明提供的一种智能选衣系统实施例结构示意图。
具体实施方式
本发明给出了一种智能选衣方法及系统，为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明中技术方案作进一步详细的说明：
本发明提供了一种智能选衣方法实施例，如图1所示，包括：
S101采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；其中，所述各项数据为备选衣服各个尺码下的各项数据，包括但不仅限于：领围、后衣长、肩宽、袖长、胸围、腰围或者下摆围；还可以包括：季节、版型等信息；
其中，每一备选衣服的各项数据生成一个二维码，方便信息传递；
S102获取用户身体的净尺码；其中，所述用户身体的净尺码，包括但不仅限于：领围、肩宽、胸围、腰围、臀围、臂长或者腿长；
其中，可以利用3D激光扫描仪、电子体围尺、Mini卷尺等工具获取用户身体的净尺码；
S103基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；其中，本发明基于用户身体的净尺码或同时参考其他参数来得到舒适衣服的各项参数；
S104将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
S105将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
其中，所述匹配结果可以为依据匹配程度给出1-5分供用户参考。所述预设的参考范围根据衣服款式、布料等因素设置，对于大的服装品牌可以单独设置参考范围，这样使得匹配结果更加准确。
优选地，所述基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
其中，所述人体动态变量Δe可以针对不同款式给出不同的值，所述人体动态变量Δe是针对上衣各项尺码得到的值，也可以是针对上衣和裤子的各项尺码得到的值。
其中，所述人体动态变量Δe的计算方法可以但不仅限于：用户自有的舒适衣服的尺码与用户身体的净尺码的差值。可以通过引入人体动态变量Δe，用大数据加上自学习的方法思想对其迭代描述，做无限的趋近，最终给出精确的推算结果。引入人体动态变量Δe的目的在于，将用户自己对舒适度的个人感知考虑进去，从而使得计算得到的舒适衣服的尺码更加准确。
例如，所述舒适衣服的各项参数的计算方法，可以但不仅限于：用户身体的净尺码和人体动态变量Δe的和值。
更优选地，所述基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
其中，所述人体动态变量Δe更接近用户的喜好需求和个人身体特点；而面对备选衣服不同面料，所述舒适衣服的各项参数不同，所以利用面料修正系数加以修正，使得最终给出的舒适衣服的各项参数更加准确。
例如，所述舒适衣服的各项参数的计算方法，可以但不仅限于：用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数的和值。
更优选地，将上述基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数替换为：基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe、面料修正系数和平均松量得到舒适衣服的各项参数。
优选地，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果，包括：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
更为具体地，当所述各项差值均小于预设的参考范围，则给出备选衣服偏小的结论；
当所述各项差值均在预设的参考范围内，则给出备选衣服合身的结论；
当所述各项差值均大于预设的参考范围，则给出备选衣服偏大的结论。
优选地，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果之后，还包括：
分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
例如：用户喜欢宽松的款式，则匹配结果中将宽松款式的备选衣服优先展示；用户喜欢棉麻的材质，则匹配结果中将棉麻材质的备选衣服优先展示。
更为优选地，输入用户的家庭各成员的净尺寸和自有的舒适衣服的尺码并保存，方便调用家庭各成员的个人信息为其选择合适尺寸的备选衣服。
本发明提供了一种智能选衣系统实施例，如图2所示，包括：
衣服数据采集模块201，用于采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；
净尺码获取模块202，用于获取用户身体的净尺码；
舒适参数计算模块203，用于基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；
匹配模块204，用于将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
结论显示模块205，用于将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
优选地，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
更进一步地，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
优选地，所述结论显示模块，具体用于：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
更为具体地，当所述各项差值均小于预设的参考范围，则给出备选衣服偏小的结论；
当所述各项差值均在预设的参考范围内，则给出备选衣服合身的结论；
当所述各项差值均大于预设的参考范围，则给出备选衣服偏大的结论；以及，
当所述各项差值中的一项或者多项差值小于或者大于预设的参考范围，则给出备选衣服的该一项或者多项数据偏小或者偏大的结论。
优选地，还包括：排序模块，用于分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
上述实施例给出了一种智能选衣方法及系统，所述方法包括：采集备选衣服的各项数据并存入数据库；获取用户身体的净尺码；本发明所述方法不单单基于身高体重给出参考，而是基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；更为优选地，基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe共同得到舒适衣服的各项参数；将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。本发明所述技术方案不仅能够完成自动化的匹配和显示过程，而且克服了只基于身高体重等数据选取衣服的弊端，将用户身体的各项具体参数考虑进去，基于各个用户自身体型的具体参数给出更加准确和舒适的参考建议，并且能够将备选衣服中更适合用户偏好的服装优先展示。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施例用以说明而非限制本发明的技术方案。不脱离本发明精神和范围的任何修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种智能选衣方法，其特征在于，包括：
采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；
获取用户身体的净尺码；
基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；
将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数为：基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果，包括：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果之后，还包括：
分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
6.一种智能选衣系统，其特征在于，包括：
衣服数据采集模块，用于采集备选衣服的各项数据，并存入数据库；
净尺码获取模块，用于获取用户身体的净尺码；
舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码得到舒适衣服的各项参数；
匹配模块，用于将备选衣服的各项数据与舒适衣服的各项参数对比，给出各项差值；
结论显示模块，用于将各项差值与预设的参考范围相比较，给出备选衣服的匹配结果。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码和人体动态变量Δe得到舒适衣服的各项参数；
所述人体动态变量Δe的获取方法为：
获取用户自有的舒适衣服的尺码；
根据用户自有的舒适衣服的尺码和用户身体的净尺码得到人体动态变量Δe。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述舒适参数计算模块，用于基于用户身体的净尺码、人体动态变量Δe和面料修正系数得到舒适衣服的各项参数。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述结论显示模块，具体用于：
当所述各项差值中存在小于或者大于预设的参考范围的差值，则给出备选衣服的该项差值所对应的数据偏小或者偏大的结论。
10.如权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：排序模块，用于分析用户的历史购买记录和/或用户的评价信息，获取用户的偏好信息，基于用户的偏好信息对备选衣服进行排序显示。
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