CN106202724A - 一种成衣制造数据生成方法 - Google Patents

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彭星
彭炫皓
李光伟
程天啸
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了一种成衣制造数据生成方法，包括以下步骤：A、收集一定时期内大量的数据样本；B、训练成衣数据生成转换器；C、对人的身高、体重、腰围进行测量；D、把测量得到的身高、体重、腰围数据输入到成衣数据生成器，通过与制造信息系统相连接，得到成衣数据，本发明是采用机器学习算法和大数据分析算法，在难以测量到准确的人体数据和成衣数据的情况下，用容易测得准确值的身高、体重、腰围数据计算出较准确的人体数据，并进而计算出成衣数据，本发明解决了个人测量人体数据不准的难题，使单人测量、远程测量成为可能，并同时大大减少了制造方的制造成本和客户的等待时间，在服装定制等领域创造经济价值。

Description

一种成衣制造数据生成方法
技术领域
本发明涉及设计工艺数据处理技术领域，具体为一种成衣制造数据生成方法。
背景技术
传统的成衣制造数据生成是人工使用卷尺进行直接测量。这种方法往往由于测量师的人为因素如位置不准、卷尺的松紧度差异度较大、人工读数不准等原因，造成包括胸围在内的测量值不准确；同时大量使用人工测量也增加了生产运营的成本，导致需要大量的测量师介入客户数据的采集工作；而无论是上门测量或是客户到厂家指定的地点测量，均会增加客户的时间成本并导致交货时间的增加。因此， 传统的测量方法会导致不准确的测量值，较高的人工成本和较长的等待时间，这些因素会造成服装的生产在综合成本和用户体验方面无法符合当前个性化设计工艺技术要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种成衣制造数据生成方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种成衣制造数据生成方法,包括以下步骤：
A、收集一定时期内大量的数据样本；
B、训练成衣数据生成转换器；
C、对人的身高、体重、腰围进行测量；
D、把测量得到的身高、体重、腰围数据输入到成衣数据生成器，通过与制造信息系统相连接，得到成衣数据。
优选的，所述步骤A中数据样本覆盖各种类型的人群，且收集的数据包括人的身高、体重、腰围、胸围、臂长、肩宽、臂宽、颈围、腰高、内胯高的准确数值。
优选的，所述步骤B中，根据人体类型分类标准，把人体分为五种类型；然后基于回归分析，统计分析，神经网络和基于大数据的处理方法将收集的成衣数据生成转换器。
优选的，所述成衣种类包括衬衫、棉服、夹克衫、西服、西裤、风衣、睡衣、裙装。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明是采用机器学习算法和大数据分析算法，在难以测量到准确的人体数据和成衣数据的情况下，用容易测得准确值的身高、体重、腰围数据计算出较准确的人体数据，并进而计算出成衣数据，本发明解决了个人测量人体数据不准的难题，使单人测量、远程测量成为可能，并同时大大减少了制造方的制造成本和客户的等待时间，在服装定制等领域创造经济价值。
附图说明
图1为本发明的数据生成流程图。
具体实施方式
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。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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种成衣制造数据生成方法,包括以下步骤：
A、收集一定时期内大量的数据样本；
B、训练成衣数据生成转换器；
C、对人的身高、体重、腰围进行测量；
D、把测量得到的身高、体重、腰围数据输入到成衣数据生成器，通过与制造信息系统相连接，得到成衣数据，成衣种类包括衬衫、棉服、夹克衫、西服、西裤、风衣、睡衣、裙装。
本实施例中，步骤A中数据样本覆盖各种类型的人群，且收集的数据包括人的身高、体重、腰围、胸围、臂长、肩宽、臂宽、颈围、腰高、内胯高的准确数值，在收集数据前，需要预先获取人体各个体位的尺寸数据，组成原始数据组，为了提高准确性，需要获取多次人体各个体位的尺寸数据，一般为3或4次，即由多个数据组成的身高组、体重组、颈围组、胸围组、腰围组、臀围组、总肩宽组、背宽组、臂长组、腰高组和内跨高组组成了原始数据组，实际应用中，需要用户提供身高、体重、腰围的准确值。
本实施例中，步骤B中，根据人体类型分类标准，把人体分为五种类型；然后基于回归分析，统计分析，神经网络和基于大数据的处理方法将收集的成衣数据生成转换器。
使用时，对步骤A中的数据进行训练，以身高、体重、腰围为输入，其它身体和成衣数据为输出，构建模型数据，并输入胸围转换器；把步骤A、步骤B、步骤C三点数据输入到数据转换器，得到用户胸围、肩宽等身体数据及衣长、袖长等成衣数据。
本发明是采用机器学习算法和大数据分析算法，在难以测量到准确的人体数据和成衣数据的情况下，用容易测得准确值的身高、体重、腰围数据计算出较准确的人体数据，并进而计算出成衣数据，本发明解决了个人测量人体数据不准的难题，使单人测量、远程测量成为可能，并同时大大减少了制造方的制造成本和客户的等待时间，在服装定制等领域创造经济价值。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种成衣制造数据生成方法,其特征在于：包括以下步骤：
A、收集一定时期内大量的数据样本；
B、训练成衣数据生成转换器；
C、对人的身高、体重、腰围进行测量；
D、把测量得到的身高、体重、腰围数据输入到成衣数据生成器，通过与制造信息系统相连接，得到成衣数据。
2.根据权利要求1所述的一种成衣制造数据生成方法，其特征在于：所述步骤A中数据样本覆盖各种类型的人群，且收集的数据包括人的身高、体重、腰围、胸围、臂长、肩宽、臂宽、颈围、腰高、内胯高的准确数值。
3.根据权利要求1所述的一种成衣制造数据生成方法，其特征在于：所述步骤B中，根据人体类型分类标准，把人体分为五种类型；然后基于回归分析，统计分析，神经网络和基于大数据的处理方法将收集的成衣数据生成转换器。
4.根据权利要求1所述的一种成衣制造数据生成方法，其特征在于：所述成衣种类包括衬衫、棉服、夹克衫、西服、西裤、风衣、睡衣、裙装。
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