CN110335104A - 一种个性化服装类订单的快速下单系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种个性化服装类订单的快速下单系统及其方法，包括订单分类单元、数据库单元、电子衣裤信息清单生成单元、统计单元、衣裤设计单元、信息推送单元、设计师端设备、用户端设备和工厂端设备。本发明提供的个性化服装类订单的快速下单系统，通过从服装行业新品种提取流行元素特征来建立流行元素的数据库，为客户提供个性化设计的参考，并通过所述数据库的流行元素特征为基础，通过提取客户订单的设计特征，利用数学模型进行侵权可能性判定和预警，使得客户在不侵权前提下最大程度彰显个性化的服装设计，并实现便捷快速完成订单的下单。

Description

一种个性化服装类订单的快速下单系统及其方法

技术领域

本发明涉及个性制衣领域，特别涉及一种个性化服装类订单的快速下单系统及其方法。

背景技术

服装设计是当今世界上潮流改变最快的设计行业之一。现代人对于服饰的要求已经不仅仅局限于御寒避体，而是追求时尚与美，因此服饰融合了众多的时尚元素，从而衍生出个性化定制。在凡事都追求个性化的今天，90后、00后已经占据了一大部分消费市场，他们更加追求的是独一无二的个性化定制；而如今市场上的服装样式相对单一且价格高昂，无法满足90后、00后对个性化服装的追求。对于个性化消费者来说，“撞衫”是难以接受的，而且服装厂商有限的服装“款式”和消费者之间的个性需求呈现的差距越来越大；而随着消费者对定制的认识逐渐提高,消费升级以及消费者需求变化推动服装产业升级,定制将成为品牌服装发展的必然趋势，但是高端定制的成本太高,并不能被大多数普通消费者所承受，而低成本的定制则普遍以印有特定图案的T恤衫为个性化定制的主流，而这只能满足实际个性化需求的最低述求；另外，大部分的用户并未接受过服装设计相关的训练，设计出的衣裤会忽视细节信息，效果不尽人意，很难充分表达自己的个性化设计理念。

因此，用户需要一款新的个性化服装类订单的快速下单系统来设计服饰，而服装厂商也需要针对个性化订单，优化订单下单和设计环境，优化下单过程管理，为用户提供便捷高效的订单下单服务。

发明内容

本发明的目的就在于解决上述问题，提供一种个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于，包括：服务平台终端、用户端设备、设计师端设备和工厂端设备；所述服务平台终端包括订单分类单元、数据库单元、电子衣裤信息清单生成单元、统计单元、衣裤设计单元、信息推送单元；所述服务平台终端设备为电脑等电子设备及其内安装的应用软件，可实现对所述服务平台终端信息的管理、维护和更新。

所述数据库单元包括物料分类数据库模块、流行元素数据库模块、设计版式数据库模块、衣裤分类数据库模块；

所述数据库单元用于对系统已有订单和市场上服装流行元素进行分析，供顾客个性化设计参考流行趋势；所述数据库还包括各大知名厂商的在售产品信息、各大时装展展示的产品信息等，且数据库连接网络，实时更新产品信息。

所述物料分类数据库模块用于存储物料种类数据，工厂端设备可以对数据库模块中与生产相关的数据进行新增、截取、更新、删除等操作，用户端设备只可以进行下单、数据调用、共享等操作；设计师端设备可供设计师与客户进行服装版式设计的沟通。

所述流行元素数据库模块用于存储流行元素种类数据；

所述设计版式数据库模块用于存储设计版式种类数据，仅仅只有系统中注册设计师可以对设计版式数据库中已有设计版式或者定制设计风格进行新增、截取、更新、删除等操作；

所述衣裤分类数据库模块用于存储衣裤种类数据；

所述电子衣裤信息清单生成单元用于按照用户自选的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

所述统计单元用于基于生产进度计划，计算出衣裤交付时间和衣裤价格；

所述衣裤设计单元用于个性化设计生成衣裤样式；

所述衣裤设计单元包括衣裤分类模块、神经网络学习模块、自选设计模块、物料选择模块；

所述衣裤分类模块用于对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

所述神经网络学习模块用于计算机对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式是系统对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

所述自选设计模块用于将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定所选装饰物的位置、大小、颜色和个数等特征信息；

所述自选设计模块还包括自选设计模式、文件模式和设计师模式；所述自选设计模式是根据衣裤分类模块所选衣裤生成的模板，进行设计、添加和删减的设计模式；所述文件模式是用户通过互联网直接上传图纸，工厂通过图纸进行加工的模式；所述设计师模式是仅供系统中注册设计师使用的模式，该模式下用户可以和设计师进行沟通，由设计师提供相应的个性化方案，并由用户提供相应费用；

所述流行元素包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、裤角设计、裤头设计等设计中的特征信息；所述物料选择模块用于将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息；

所述信息推送单元包括用户倾向模块，售后评价模块和信息发送模块；所述用户倾向模块根据用户历史的账单，推送相关的产品信息；所述售后评价模块用于用户评价衣裤，给予评分，衣裤的评分会影响到厂商报价推送的先后顺序；所述信息发送模块用于向所述工厂端设备发送所述电子衣裤信息清单，待工厂端设备生成所述电子报价单，经工厂人员核实数据，并确认最终衣裤交付时间和最终交付价格之后，向所述用户端发送最终衣裤交付时间和最终交付价格，用户确认是否接受并支付，同时也决定工厂是否生产衣裤；

所述用户端设备为用户使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述设计师端设备为系统中的注册设计师使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述工厂端设备为工厂使用的计算机及其内安装的应用软件；

所述用户端设备还用于自助录入个人的基本信息，并自选设计衣裤；

所述设计师端设备还用于自助录入注册设计师的基本信息；

所述工厂端设备还用于自助录入工厂的基本信息，生成电子报价单；

所述电子报价单包括预衣裤交付时间和预交付价格等信息；

优先的，所述统计单元包括工时统计模块和成本统计模块；

使用工时统计模块基于所述生产进度计划，分析组成衣裤的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，确定材料的加工进度和订货日程，从而生成工时信息表格和衣裤交付时间；并且使用成本统计模块基于所述生产进度计划，分析衣裤的缝制量、平均缝制时间、材料费用和运输费用等信息，确定人工成本价格和材料成本价格，从而生成成本信息表格和衣裤报价，最终计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价。

优先的，所述电子衣裤信息清单生成单元包括所述上衣模块和裤子模块；

所述上衣模块包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息等项目；

所述裤子模块包括裤角设计、裤头设计、口袋设计、拉链设计、缝合处设计、纽扣设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息等项目；

优先的，所述衣裤分类模块包括衣裤类型模块和关键词模块；

利用衣裤类型模块将衣裤分为男女类、四季类、上衣裤子类、夹克类、T恤类、卫衣类、衬衫类、毛衣类、针织衫类、小背心/吊带类、蕾丝衫/雪纺衫类、外套类、风衣类、大衣类、棉衣类、羽绒服类、皮衣类、马夹类、西装类、连衣裙类、中裙类、短裙类、背心裙类、长裙类、打底裤类、短裤类、中裤类、长裤类、七分裤类、丝袜类、连体裤类、连衣裤类、连体泳类、毛衣裙类、超短裙类、哈伦裤类、背带裤类、紧身裤类、阔腿裤、工装裤、喇叭裤、铅笔裤等；

利用关键词模块将衣裤提取关键词将衣裤分为男女、春夏秋冬、日韩、欧美、嘻哈、瑞丽、嘻皮、百搭、淑女、民族、学院、通勤、中性、田园、朋克、OL、洛丽塔、街头、简约、波西米亚等；

优先的，所述数据库单元还包括侵权预警模块；

以所述数据库单元为基础，添加了侵权预警模块，对客户最后提交的服装图纸进行侵权预警，将系统采集的流行元素作为特征变量，采用数学模型进行对比，得到侵权可能性数值，作为系统能否通过和接受订单的依据；

进一步的，一种个性化服装类订单的快速下单方法，其特征在于，包括以下步骤：

（A1）使用所述用户端设备自助录入个人的基本信息，并自选设计衣裤；并利用自选设计模块完成衣裤设计，采用所述数据库单元的侵权预警模块对最后设计的衣裤样式与数据库内的衣裤样式进行比对，将系统采集的流行元素作为特征变量，采用数学模型进行对比，当侵权可能性数值低于设定值时，系统通过和接受订单，当侵权可能性数值高低于设定值时，所述服务平台终端的技术人员介入进行人工复核，确认侵权后拒绝接受订单并反馈给用户端设备重新设计；

（A2）按照用户自选的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

使用用户倾向模块提取历史交易信息，向用户推送相关衣裤设计信息；

（A3）使用统计单元，计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价；

使用工时统计模块基于所述生产进度计划，分析组成衣裤的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，确定材料的加工进度和订货日程，从而生成工时信息表格和衣裤交付时间；并且使用成本统计模块基于所述生产进度计划，分析衣裤的缝制量、平均缝制时间、材料费用和运输费用等信息，确定人工成本价格和材料成本价格，从而生成成本信息表格和衣裤报价，最终计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价，生成电子报价单，然后通过信息发送模块发送给工厂端设备，经过一段时间，工厂方对数据进行核实，然后向用户端设备发送最终衣裤交付时间和最终衣裤报价，经用户同意并支付后，工厂立刻进行生产；

（A4）工厂生产完产品后，通过快递系统，送达用户手中；

（A5）用户使用售后评价模块，对衣裤进行评价；

售后评分会影响到系统对用户推送的衣裤设计样式和工厂订单的频率；

优先的，在步骤（A2）中还包括：

所述衣裤分类模块用于对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

所述神经网络学习模块用于计算机对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式是系统对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型随机组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

所述自选设计模块用于将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定所选装饰物的位置、大小、颜色和个数等特征信息；

所述物料选择模块用于将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及有益效果：

1、本发明提供的个性化服装类订单的快速下单系统，实现了用户个性化服装类订单的便捷下单，并根据不同用户的需要，通过自选设计模式、文件模式和设计师模式为用户提供多种可选方式，最终实现不同用户的个性化服装设计方案都得到顺利实现。

2、本发明提供的个性化服装类订单的快速下单系统，通过提取市场上流行服装的流行特征，建立了流行元素数据库，可以为用户的个性化服装设计提供灵感和参考，进一步帮助用户顺利完成下单。

3、本发明提供的个性化服装类订单的快速下单系统，能够优化服装加工厂商对整个订单信息的全流程控制，自动生成电子衣裤信息清单和生产进度计划，提高了生产图纸的可读性，方便工人查询到关键信息，提高工人查阅生产图纸的效率，提高生产流程的可追溯性。

4、本发明提供的个性化服装类订单的快速下单系统，创造性的增加了侵权预警模块，通过将流行元素作为特征变量，采用数学模型的方法将用户订单的设计方案进行相应特征变量提取，并通过与数据库中已有品牌服装比对，获得侵权可能性数值，确保所接受的个性化设计订单均不会发生侵权问题，用实际行动最大程度上维护服装行业的知识产权。

附图说明：

图1是实施例个性化服装类订单的快速下单系统内部模块连接示意图；

图2是实施例个性化服装类订单的快速下单系统衣裤设计单元内部模块连接示意图；

图3是实施例个性化服装类订单的快速下单系统信息推送单元内部模块连接示意图；

图4是实施例个性化服装类订单的快速下单系统数据库单元内部模块连接示意图。

具体实施方法：

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

参照图1，一种个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于，包括：服务平台终端、用户端设备、设计师端设备和工厂端设备；所述服务平台终端包括订单分类单元、数据库单元、电子衣裤信息清单生成单元、统计单元、衣裤设计单元、信息推送单元；所述服务平台终端设备为电脑等电子设备及其内安装的应用软件，可实现对所述服务平台终端信息的管理、维护和更新。

所述数据库单元包括物料分类数据库模块、流行元素数据库模块、设计版式数据库模块、衣裤分类数据库模块；

所述数据库单元用于对系统已有订单和市场上服装流行元素进行分析，供顾客个性化设计参考流行趋势；所述数据库还包括各大知名厂商大部分的在售产品信息、各大时装展展示的产品信息等，且数据库连接网络，实时更新产品信息。

所述物料分类数据库模块用于存储物料种类数据；

所述流行元素数据库模块用于存储流行元素种类数据；

所述设计版式数据库模块用于存储设计版式种类数据，仅仅只有系统中注册设计师可以对设计版式数据库中已有设计版式或者定制设计风格进行新增、截取、更新、删除等操作；

所述衣裤分类数据库模块用于存储衣裤种类数据；

所述电子衣裤信息清单生成单元用于按照用户自选的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

所述统计单元用于基于所述生产进度计划，计算出衣裤交付时间和衣裤价格；

所述衣裤设计单元用于个性化设计生成衣裤样式；

参照图2，所述衣裤设计单元包括衣裤分类模块、神经网络学习模块、自选设计模块、物料选择模块；

所述衣裤分类模块用于对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

所述神经网络学习模块用于计算机对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式是系统对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型随机组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

需要说明的是，服装设计包括创作设计、结构设计、工艺设计。其中创作设计又包括款式图，包括款式、面料、色彩等等的表达；结构设计又叫打版，版型处理，每个部位的具体规格尺寸；工艺设计也叫车位，一件成品的缝制过程。学习全套的服装设计需要大量的时间，往往初学者设计的衣服缺乏细节，不合理之处诸多，衣服样式令消费者缺乏认可。因此，所述神经网络学习模块对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多件不同的样式，提供给用户选择，减少了服饰的设计难度，用户之后还可用自选设计模块和物料选择模块对衣裤进一步的自定义设计，最终设计出自己满意的服饰。

所述自选设计模块用于将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定所选装饰物的位置、大小、颜色和个数等特征信息；

所述自选设计模块还包括自选设计模式、文件模式和设计师模式；所述自选设计模式是根据衣裤分类模块所选衣裤生成的模板，进行设计、添加和删减的设计模式；所述文件模式是用户通过互联网直接上传图纸，工厂通过图纸进行加工的模式；所述设计师模式是供系统中注册设计师使用的模式，该模式下用户可以和设计师进行沟通，由设计师提供相应的个性化方案，并由用户提供相应费用；

所述流行元素包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、裤角设计、裤头设计等设计中的特征信息；所述物料选择模块用于将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息；

参见图3，所述信息推送单元包括用户倾向模块，售后评价模块和信息发送模块；所述用户倾向模块根据用户历史的账单，推送相关的产品信息；所述售后评价模块用于用户评价衣裤，给予评分，衣裤的评分会影响到厂商报价推送的先后顺序；所述信息发送模块用于向所述工厂端设备发送所述电子衣裤信息清单，待工厂端设备生成所述电子报价单，经工厂人员核实数据，并确认最终衣裤交付时间和最终交付价格之后，向所述用户端发送最终衣裤交付时间和最终交付价格，用户确认是否接受并支付，同时也决定工厂是否生产衣裤；

所述用户端设备为用户使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述设计师端设备为系统中的注册设计师使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述工厂端设备为工厂使用的计算机及其内安装的应用软件；

所述用户端设备还用于自助录入个人的基本信息，并自选设计衣裤；

所述设计师端设备还用于自助录入注册设计师的基本信息；

所述工厂端设备还用于自助录入工厂的基本信息，生成电子报价单；

所述电子报价单包括预衣裤交付时间和预交付价格等信息；

优先的，所述统计单元包括工时统计模块和成本统计模块；

使用工时统计模块基于所述生产进度计划，分析组成衣裤的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，确定材料的加工进度和订货日程，从而生成工时信息表格和衣裤交付时间；并且使用成本统计模块基于所述生产进度计划，分析衣裤的缝制量、平均缝制时间、材料费用和运输费用等信息，确定人工成本价格和材料成本价格，从而生成成本信息表格和衣裤报价，最终计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价。

优先的，所述电子衣裤信息清单生成单元包括所述上衣模块和裤子模块；

所述上衣模块包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息等项目；

所述裤子模块包括裤角设计、裤头设计、口袋设计、拉链设计、缝合处设计、纽扣设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息等项目；

优先的，所述衣裤分类模块包括衣裤类型模块和关键词模块；

利用衣裤类型模块将衣裤分为男女类、四季类、上衣裤子类、夹克类、T恤类、卫衣类、衬衫类、毛衣类、针织衫类、小背心/吊带类、蕾丝衫/雪纺衫类、外套类、风衣类、大衣类、棉衣类、羽绒服类、皮衣类、马夹类、西装类、连衣裙类、中裙类、短裙类、背心裙类、长裙类、打底裤类、短裤类、中裤类、长裤类、七分裤类、丝袜类、连体裤类、连衣裤类、连体泳类、毛衣裙类、超短裙类、哈伦裤类、背带裤类、紧身裤类、阔腿裤、工装裤、喇叭裤、铅笔裤等；

利用关键词模块将衣裤提取关键词将衣裤分为男女、春夏秋冬、日韩、欧美、嘻哈、瑞丽、嘻皮、百搭、淑女、民族、学院、通勤、中性、田园、朋克、OL、洛丽塔、街头、简约、波西米亚等；

需要说明的是，例如“adidas/阿迪达斯 三叶草鹿晗同款防风衣 连帽头夹克外套DH4940”款式的衣服在衣裤类型模块的选择流程为：男-春秋-上衣-夹克-连帽或男-春秋-上衣-防风衣-连帽等，而在关键词模块的关键词提取为：三叶草、鹿晗、运动、男装、阿迪达斯等；“GXG男装 2019春季热卖蓝色水洗裤子直筒原宿风韩版牛仔长裤男”款式的裤子在衣裤类型模块的选择流程为：男-春秋-裤子-牛仔裤-直筒等，而在关键词模块的关键词提取为：GXG、热卖、原宿风、韩版、男装等；“法式复古裙两件套山本过膝很仙法国小众连衣裙子超仙森系春秋”款式的衣服在衣裤类型模块的选择流程为：女-春秋-裙子-复古裙-法式，而在关键词模块的关键词提取为：山本、过膝、法式、复古、超仙森等；利用衣裤分类模块快速找到想要的衣裤种类，神经网络学习模块自动生成模板，再根据需求利用自选设计模块进行删减或添加。

优先的，所述数据库单元还包括侵权预警模块；

以数据库为基础，添加了侵权预警模块，对客户最后提交的服装图纸进行侵权预警，针对衣裤分类模块下的每一个具体的服装版式，系统进行相应流行元素的采集，如标志性图案及其位置、图案的色彩风格、图案中所用花型、文字和字母等，将所采集的流行元素作为特征变量，采用数学模型进行对比，得到侵权可能性数值，作为系统能否通过和接受订单的依据；所述侵权预警模块还可以采用图像对比软件进行相似度识别，通过对客户最后提交的服装图纸和数据库中已有的品牌服装样式进行一一比对，对于相似度超过设定比值的订单，认定为侵权，此时技术人员再次介入进行人工复核验证。

以某一品牌的上衣为例，分别提取最能体现其设计款式和风格的袖口、领口、图案和颜色运用等作为特征变量，运用数学变量的方式进行表征，并输入所述数学模型中得到特定数值，在侵权预警模块对比时，同样将对应个性化订单中的设计方案的相应特征进行提取，以数学变量的方式同样表征后，利用上述数学模型获得相应数值，然后与已有品牌的相应数值比较，从而得到侵权可能性。

需要说明的是，侵权预警模块保护所有拥护、品牌和设计师的设计样式版权，对于造就尊重知识、尊重人才的社会风气，促进优秀作品的大量产生和传播，丰富广大人民群众的精神生活，提高中华民族的科学文化素质具有极其重要、深远的意义；所述数学模型与定制开发的规则库优化算法对接，以流行元素作为特征变量，并建立相应目标函数和现实约束条件，通过数据库中的各类基础数据进行迭代优化计算，得到一种或多种符合用户要求的衣裤版式；

进一步的，一种个性化服装类订单的快速下单方法，其特征在于，包括以下步骤：

（A1）使用所述用户端设备自助录入个人的基本信息，并自选设计衣裤；并利用自选设计模块完成衣裤设计，采用所述数据库单元的侵权预警模块对最后设计的衣裤样式与数据库内的衣裤样式进行比对，将系统采集的流行元素作为特征变量，采用数学模型进行对比，当侵权可能性数值低于设定值时，系统通过和接受订单，当侵权可能性数值高低于设定值时，所述服务平台终端的技术人员介入进行人工复核，确认侵权后拒绝接受订单并反馈给用户端设备重新设计；

（A2）按照用户自选的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

使用用户倾向模块提取历史交易信息，向用户推送相关衣裤设计信息；

（A3）使用统计单元，计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价；

使用工时统计模块基于所述生产进度计划，分析组成衣裤的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，确定材料的加工进度和订货日程，从而生成工时信息表格和衣裤交付时间；并且使用成本统计模块基于所述生产进度计划，分析衣裤的缝制量、平均缝制时间、材料费用和运输费用等信息，确定人工成本价格和材料成本价格，从而生成成本信息表格和衣裤报价，最终计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价，生成电子报价单，然后通过信息发送模块发送给工厂端设备，经过一段时间，工厂方对数据进行核实，然后向用户端设备发送最终衣裤交付时间和最终衣裤报价，经用户同意并支付后，工厂立刻进行生产；

（A4）工厂生产完产品后，通过快递系统，送达用户手中；

（A5）用户使用售后评价模块，对衣裤进行评价；

售后评分会影响到系统对用户推送的衣裤设计样式和工厂订单的频率；

优先的，在步骤（A2）中还包括：

所述衣裤分类模块用于对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

所述神经网络学习模块用于计算机对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式是系统对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型随机组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

所述自选设计模块用于将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定所选装饰物的位置、大小、颜色和个数等特征信息；

所述物料选择模块用于将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息。

上述实例均为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于，包括：服务平台终端、用户端设备、设计师端设备和工厂端设备；所述服务平台终端包括订单分类单元、数据库单元、电子衣裤信息清单生成单元、统计单元、衣裤设计单元、信息推送单元；所述数据库单元包括物料分类数据库模块、流行元素数据库模块、设计版式数据库模块、衣裤分类数据库模块；所述数据库单元用于对系统已有订单和市场上服装流行元素进行分析，供顾客个性化设计参考流行趋势；所述数据库还包括各大知名厂商的在售产品信息、各大时装展展示的产品信息等，且数据库连接网络，实时更新产品信息。

2.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述电子衣裤信息清单生成单元用于按照用户确定的的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

所述统计单元用于基于生产进度计划，计算出衣裤交付时间和衣裤价格；

所述衣裤设计单元用于个性化设计生成衣裤样式；

所述衣裤设计单元包括衣裤分类模块、神经网络学习模块、自选设计模块和物料选择模块；

所述衣裤分类模块用于对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

所述神经网络学习模块用于计算机对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式是系统对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

所述自选设计模块用于将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定至少包括所选装饰物的位置、大小、颜色和个数在内的特征信息；所述自选设计模块还包括自选设计模式、文件模式和设计师模式；所述自选设计模式是根据衣裤分类模块所选衣裤生成的模板，进行添加和删减的设计模式；所述文件模式是用户通过互联网直接上传图纸，工厂通过图纸进行加工的模式；所述设计师模式是供系统中注册设计师使用的模式，客户可直接与所述设计师端的设计师进行沟通来确定订单的个性化设计方案；

所述流行元素为至少包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、裤角设计、裤头设计中的特征信息；所述物料选择模块用于将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息。

3.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述信息推送单元用于向用户端设备、设计师端设备和工厂端设备推送信息；

所述信息推送单元包括用户倾向模块，售后评价模块和信息发送模块；所述用户倾向模块根据用户历史的账单，推送相关的产品信息；所述售后评价模块用于用户评价衣裤，给予评分；所述信息发送模块用于向所述工厂端设备发送所述电子衣裤信息清单，经工作人员核实数据，并确认最终衣裤交付时间和最终交付价格之后，向所述用户端发送最终衣裤交付时间和最终交付价格。

4.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述用户端设备为用户使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述设计师端设备为系统中注册的设计师使用的移动智能设备及其内安装的应用软件；

所述工厂端设备为工厂使用的计算机及其内安装的应用软件；

所述用户端设备还用于自助录入个人的基本信息，并设计衣裤；

所述设计师端设备还用于自助录入注册设计师的基本信息；

所述工厂端设备还用于自助录入工厂的基本信息，生成电子报价单；

所述电子报价单包括预衣裤交付时间和预交付价格等信息。

5.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述统计单元包括工时统计模块和成本统计模块；

使用工时统计模块基于所述生产进度计划，分析组成衣裤的材料结构表和库存状况，通过计算机计算所需物料的需求量和需求时间，确定材料的加工进度和订货日程，从而生成工时信息表格和衣裤交付时间；并且使用成本统计模块基于所述生产进度计划，分析衣裤的缝制量、平均缝制时间、材料费用和运输费用等信息，确定人工成本价格和材料成本价格，从而生成成本信息表格和衣裤报价，最终计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价。

6.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述电子衣裤信息清单生成单元包括所述上衣模块和裤子模块；

所述上衣模块至少包括上衣领口设计、袖口设计、肩部设计、腰部设计、帽子设计、袖子设计、口袋设计、缝合处设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息；

所述裤子模块至少包括裤角设计、裤头设计、口袋设计、拉链设计、缝合处设计、纽扣设计、装饰物设计、图案设计、材料设计和价格信息。

7.根据权利要求2所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述衣裤分类模块包括衣裤类型模块和关键词模块。

8.根据权利要求1所述个性化服装类订单的快速下单系统，其特征在于：所述数据库单元还包括侵权预警模块；

所述侵权预警模块以所述数据库单元为基础，对客户最后提交的服装图纸进行侵权预警，将系统采集的客户图纸中的流行元素作为特征变量，采用数学模型与数据库进行对比，得到侵权可能性数值，作为系统能否通过和接受订单的依据。

9.一种个性化服装类订单的快速下单方法，其特征在于，包括以下步骤：

（A1）使用所述用户端设备自助录入个人的基本信息，并利用自选设计模块完成衣裤设计，采用所述数据库单元的侵权预警模块对最后设计的衣裤样式与数据库内的衣裤样式进行比对，将系统采集的流行元素作为特征变量，采用数学模型进行对比，当侵权可能性数值低于设定值时，系统通过和接受订单，当侵权可能性数值高低于设定值时，所述服务平台终端的技术人员介入进行人工复核，确认侵权后拒绝接受订单并反馈给用户端设备重新设计；

（A2）按照用户自选的衣裤设计信息，生成电子衣裤信息清单；

（A3）使用统计单元，计算出预衣裤交付时间和预衣裤报价；

（A4）工厂生产完产品后，通过快递系统，送达用户手中；

（A5）用户使用售后评价模块，对衣裤进行评价。

10.根据权利要求9所述个性化服装类订单的快速下单方法，其特征在于：在步骤（A2）中还包括：

所述衣裤分类模块对衣裤的种类进行多重分类，以便于用户选择衣裤；

计算机利用所述神经网络学习模块对各类热销时尚衣裤图片进行神经网络学习，并根据用户所选择的衣裤种类自动设计，生成多种不同的样式，提供给用户选择；

所述生成衣裤样式在系统中对图片提取流行元素特征，以流行元素作为特征变量，采用数学模型随机组合排列，生成符合描述的衣裤样式；

所述自选设计模块将图案、饰品、文字、口袋和拉链等装饰物的信息提供给用户，进行选择设计，并确定至少包括所选装饰物的位置、大小、颜色和个数的特征信息；

所述物料选择模块将衣裤布料的种类和颜色提供给用户，进行选择设计，并确定布料的质量、厚度和大小等详细信息。