CN112417277A - 衣物的推荐方法、装置、存储介质以及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种衣物的推荐方法、装置、存储介质以及电子装置，该方法包括：接收目标消息，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物的方式，通过获取用户需要出席的场合，根据过往在该场合出现的穿搭方式向用户推荐对应的衣物。因此，可以解决相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题，达到满足用户需求、为用户提供更加贴合用户习惯的衣物，优化用户的衣物搭配体验的技术效果。

Description

衣物的推荐方法、装置、存储介质以及电子装置

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种衣物的推荐方法、装置、存储介质以及电子装置。

背景技术

随着科学技术的进步和人工智能的发展，智能算法也越来越多的应用到日常生活中，特别是对于家电而言，其智能化发展是至关重要的，而智能化的最关键问题，就在于智能解决用户的迫切需求。

日常生活中，人们的衣物种类繁多、风格多变，目前尚未存在能够智能地向用户推荐衣物的技术方案，用户在选择需要的衣物的过程中，依旧存在例如“选择困难”，或者，不知道自己适合哪些衣物搭配，导致选择着装打扮困难的问题。

针对相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种衣物的推荐方法、装置、存储介质以及电子装置，以至少解决相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种衣物的推荐方法，包括：接收目标消息；基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型；根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种衣物的推荐装置，包括：接收模块，用于接收目标消息；确定模块，用于基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型；处理模块，用于根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法实施例中的步骤。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项方法实施例中的步骤。

通过本发明，利用接收目标消息，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物的方式，通过获取用户需要出席的场合，根据过往在该场合出现的穿搭方式向用户推荐对应的衣物。因此，可以解决相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题，达到满足用户需求、为用户提供更加贴合用户习惯的衣物，优化用户的衣物搭配体验的技术效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐方法的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的另一种可选的衣物的推荐方法的流程示意图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本申请实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种衣物的推荐方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的衣物的推荐方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种运行于移动终端、计算机终端或者类似的运算装置的衣物的推荐方法，图2是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐方法的流程示意图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

S202，接收目标消息；

S204，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型；

S206，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物。

可选地，在本实施例中，上述目标消息可以包括但不限于通过音频采集设备采集到的语音信息识别后生成的消息，通过图像采集设备采集到的视频或者图片识别后生成的消息，通过键盘、鼠标等其他输入设备在对应的输入框中输入后识别得到的消息，还可以包括但不限于接收到的其他终端获取的上述目标消息。

例如，可以通过获取用户终端中的日历或者备忘录中的信息，以获取上述目标消息，或者，通过音频采集设备采集用户说出的场合信息，以获取上述目标信息。

可选地，在本实施例中，上述场合信息可以包括但不限于根据不同类型进行区分，例如，可以包括但不限于正式场合、非正式场合、运动场合、休闲场合等，还可以根据参加场合的不同意图进行区分，例如，婚礼、葬礼、相亲、聚餐等，还可以包括但不限于与场合相关联的其他场合信息，例如，天气信息、温度信息、季节信息、时间信息、同行人员信息等。

可选地，在本实施例中，上述目标穿搭类型可以包括但不限于正装、休闲装、运动装等，还可以根据用户的穿搭性格划分，例如，性感的穿搭类型、保守的穿搭类型等，可以根据用户输入的穿搭性格或者分析用户以往搭配的穿搭类型或者用户最近购买的衣物组成的穿搭类型进行确定。

上述仅是一种示例，本实施例对此不做任何限定。

可选地，在本实施例中，上述目标数据库可以包括但不限于与用户的购物帐号相关联的数据库，还可以包括但不限于保存有用户历史穿搭数据的数据库，还可以包括但不限于保存有其他用户历史穿搭数据的数据库等。

可选地，在本实施例中，上述目标衣物可以包括但不限于上衣、裤子、内衬、帽子、配饰等。

通过本发明，利用接收目标消息，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物的方式，通过获取用户需要出席的场合，根据过往在该场合出现的穿搭方式向用户推荐对应的衣物。因此，可以解决相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题，达到满足用户需求、为用户提供更加贴合用户习惯的衣物，优化用户的衣物搭配体验的技术效果。

在一个可选的实施例中，在基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的穿搭类型之前，所述方法还包括：获取均携带标注信息的第一组穿搭图片，其中，所述第一组穿搭图片中的每张图片中携带的标注信息中包含对应的第一穿搭类型以及第一场合信息；基于所述第一组穿搭图片对待训练的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型，其中，所述目标神经网络模型用于基于未携带标注信息的穿搭图片确定与所述穿搭图片对应的第二穿搭类型以及第二场合信息；根据所述第二穿搭类型以及所述第二场合信息更新所述目标数据库中的穿搭类型和场合信息。

可选地，在本实施例中，上述携带标注信息的第一组穿搭图片可以包括但不限于基于场合信息进行标注的穿搭图片，例如，对应于正式场合，将包含西装、衬衣、西裤、皮鞋等元素的穿搭图片作为上述标注信息，上述标注信息可以包括但不限于通过预先获取已完成标注的一组穿搭图片，或者，将未标注的穿搭图片输入预先训练完成的神经网络模型得到的已完成标注的一组穿搭图片。

可选地，在本实施例中，上述第一穿搭类型与上述第一场合信息相匹配，上述第一穿搭类型可以包括但不限于与一个或多个场合信息相匹配，上述第一场合信息可以包括但不限于与一个或多个穿搭类型相匹配。

可选地，在本实施例中，上述神经网络模型的框架可以包括但不限于TensorFlow，pytortch等算法框架，标注过的图片经过训练后得到上述目标神经网络模型。当用户上传图片后，将用户上传的图片与图片样本库的图片进行特征值比对，来判断用户上传的图片的穿搭类型以及对应的场合信息。

可选地，在本实施例中，可以包括但不限于将上述目标神经网络模型部署到预设服务器，上述预设服务器配置有上述目标数据库，将用户上传图片与上述目标数据库中存储的样本库的图片进行特征值比对，来判断用户上传的图片的穿搭类型。

在一个可选的实施例中，在基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型之前，所述方法还包括：获取在预定位置安装的图像采集设备采集的图片；将获取的所述图片确定为所述第二穿搭图片。

可选地，在本实施例中，上述预定位置可以包括但不限于家门口、试衣镜等需要进行穿衣搭配的预定位置，可以包括但不限于在家门口或者试衣镜等位置安置智能摄像头，每次用户进出家门或者换衣服时，摄像头对用户的穿戴进行拍摄，以生成上述第二穿搭图片。

可选地，在本实施例中，上述图像采集设备还可以包括但不限于智能设备，例如，配置有摄像头的智能试衣镜、配置有摄像头的智能衣橱等。

通过本实施例，获取在预定位置安装的图像采集设备采集的图片；将获取的图片确定为第二穿搭图片，能够解决相关技术中存在的无法灵活地将用户当前穿搭存储到上述目标数据库中的技术问题，达到便于后续的衣物推荐，满足用户需求、为用户提供更加贴合用户习惯的衣物，优化用户的衣物搭配体验，提高用户粘性的技术效果。

在一个可选的实施例中，基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型，包括：在当前登录有第一帐号的情况下，查询与所述第一帐号对应的数据库中是否存在与所述场合信息对应的第一历史穿搭类型；在所述第一帐号对应的数据库中存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述第一历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型；在所述第一帐号对应的数据库中不存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述目标数据库中与所述场合信息对应的第二历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型。

可选地，在本实施例中，上述第一帐号可以包括但不限于用户通过智能设备登录的帐号，上述第一帐号中可以记录有与当前第一帐号对应的用户或者其他用户相关联的个人信息，比如姓名，性别，年龄，身高体重等以便算法更好的匹配衣物，还可以包括但不限于历史穿搭信息，包括穿搭类型以及对应的场合信息等。

可选地，在本实施例中，第一历史穿搭类型可以包括但不限于通过图像采集设备或者外接输入设备获取到的用户历史穿搭类型，例如，在用户出门前，通过智能试衣镜上的摄像头采集用户每天的穿搭类型，并将上述穿搭类型存储于上述与第一帐号对应的数据库中。

可选地，在本实施例中，可以通过包括但不限于语音采集设备获取上述场合信息，并基于场合信息从与上述第一帐号相关联的数据库中查询上述第一历史穿搭类型，在未查找到或用户对于上述第一历史穿搭类型不满意的情况下，获取与场合信息对应的第二历史穿搭类型，上述第二历史穿搭类型可以包括但不限于由除第一帐号以外的其他帐号上传的与场合信息对应的历史穿搭类型。

例如，用户每天晚上睡觉前或者早上出门前，对带屏智能设备说“推荐着装”，带屏智能设备先询问用户需要去哪里(如果询问三次没有得到用户应答，结束询问)？用户给予回应后，带屏智能设备会自动连接服务器查询最近用户去这些场合所穿的衣物，可以包括但不限于如下内容：

1)查询到了用户去过这个场合及对应的穿着，将该用户在该场合的着装信息发送给带屏智能设备；

2)没有查询到该用户去过这个场合，则查询服务器存储的其他用户是否去过这个场合，如果查询到其他用户去过这个场合，则将其他用户在该场合的着装信息发送给带屏智能设备。

上述仅是一种示例，本实施例不做任何具体的限定。

通过本实施例，在当前登录有第一帐号的情况下，查询与所第一帐号对应的数据库中是否存在与场合信息对应的第一历史穿搭类型；在第一帐号对应的数据库中存在与第一历史穿搭类型的情况下，将第一历史穿搭类型确定为目标穿搭类型；在第一帐号对应的数据库中不存在与第一历史穿搭类型的情况下，将目标数据库中与场合信息对应的第二历史穿搭类型确定为目标穿搭类型，能够解决相关技术中存在的难以满足用户需求、无法为用户提供更加贴合用户习惯的衣物的技术问题，达到满足用户需求、为用户提供更加贴合用户习惯的衣物，优化用户的衣物搭配体验，提高用户粘性的技术效果。

在一个可选的实施例中，在根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物之前，所述方法还包括以下至少之一：向智能衣柜中添加第一衣物数据，其中，所述第一衣物数据为通过目标应用输入的衣物数据；向智能衣柜中添加第二衣物数据，其中，所述第二衣物数据为通过网络商城中的购买记录确定并添加的衣物数据。

可选地，在本实施例中，上述智能衣柜可以包括但不限于记录有当前衣柜中存储的衣物数据的衣柜，上述目标应用可以包括但不限于上述第一帐号登录的与智能衣柜相关联的应用程序，可以包括但不限于通过上述目标应用查询上述智能衣柜中存储的衣物数据。

例如，用户通过家中智能设备的软件系统(目标应用)添加自己所买的衣物，或者与网络商城联网，自动将购买记录中对应所买的衣物添加到家里的智能设备(智能衣柜)。

通过本实施例，采用向智能衣柜中添加通过目标应用输入的衣物数据，或者，向智能衣柜中添加通过网络商城中的购买记录确定并添加的衣物数据，可以达到便于根据目标穿搭类型确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物的技术效果。

在一个可选的实施例中，根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物，包括：基于所述目标衣物数据查询智能衣柜，得到查询结果；在所述查询结果表示所述智能衣柜中存在所述目标衣物的情况下，推荐所述智能衣柜中的所述目标衣物；在所述查询结果表示所述智能衣柜中不存在所述目标衣物的情况下，从网络商城中搜索所述目标衣物，并推荐所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接。

可选地，在本实施例中，上述目标衣物数据可以包括但不限于衣物的标识、衣物的类型、衣物的大小、衣物的价值等。

可选地，上述推荐智能衣柜中的目标衣物可以包括但不限于展示与目标衣物对应的影像数据、展示与目标衣物对应的衣物名称数据等。

可选地，在本实施例中，上述查询结果可以包括但不限于表示智能衣柜中存在或者不存在目标衣物，在查询结果表示智能衣柜中不存在目标衣物的情况下，从网络商城中搜索目标衣物，并推荐目标衣物在网络商城中的购物链接可以包括但不限于推荐多个网络商城中同一款产品的多个链接，或者，多个网络商城中与目标衣物类型相似的多个链接等。

通过本实施例，基于目标衣物数据查询智能衣柜，得到查询结果；在查询结果表示智能衣柜中存在目标衣物的情况下，推荐智能衣柜中的目标衣物；在查询结果表示智能衣柜中不存在目标衣物的情况下，从网络商城中搜索目标衣物，并推荐目标衣物在网络商城中的购物链接，能够达到快速、准确为用户推荐衣物的技术效果。

在一个可选的实施例中，根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物，包括：向服务器发送请求消息，其中，所述请求消息用于请求基于所述目标衣物数据查询智能衣柜；接收所述服务器基于所述请求消息返回的查询结果；在所述查询结果表示所述智能衣柜中存在所述目标衣物的情况下，接收由所述服务器发送的所述智能衣柜中的所述目标衣物；在所述查询结果表示所述智能衣柜中不存在所述目标衣物的情况下，接收由所述服务器发送的从网络商城中搜索所述目标衣物所得到的所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接；推荐所述目标衣物或所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接。

可选地，在本实施例中，上述服务器可以包括但不限于上述第一帐号注册过的服务器，或者，与上述目标数据库相连接的服务器等。

可选地，在本实施例中，上述目标衣物数据可以包括但不限于衣物的标识、衣物的类型、衣物的大小、衣物的价值等。

可选地，上述推荐智能衣柜中的目标衣物可以包括但不限于展示与目标衣物对应的影像数据、展示与目标衣物对应的衣物名称数据等。

可选地，在本实施例中，上述查询结果可以包括但不限于表示智能衣柜中存在或者不存在目标衣物，在查询结果表示智能衣柜中不存在目标衣物的情况下，从网络商城中搜索目标衣物，并推荐目标衣物在网络商城中的购物链接可以包括但不限于推荐多个网络商城中同一款产品的多个链接，或者，多个网络商城中与目标衣物类型相似的多个链接等。

下面结合具体的示例，对本发明进行进一步地解释和说明：

随着科学技术的进步和人工智能的发展，智能算法也越来越多的应用到日常生活中，特别是对于家电而言，其智能化发展是至关重要的，而智能化的最关键问题，就在于智能解决用户的迫切需求。

因此，相关技术中会存在用户不知道自己日常衣物都有哪些，上班，聚会，周末都怎么搭配的技术问题，对此，本申请提供一种智能推荐着装的方案。主要流程描述如下：

S1、用户家中已有带有屏幕和麦克风的智能设备，比如，手机，电视，带屏音箱，带屏冰箱灯。用户可以先通过智能设备注册个人信息，比如姓名，性别，年龄，身高体重等以便算法更好的匹配衣物。

S2、用户通过家中智能设备的软件系统添加自己所买的衣物，或者与淘宝，京东，商场联网，自动将自己所买的衣物添加到家里的智能设备。

S3、用户家门口或者试衣镜等位置安置智能摄像头，每次用户进出家门或者换衣服时，摄像头对用户的穿戴进行拍摄，并且询问用户今天要去哪里，比如“主人今天想去哪里”，用户回应后，比如“去上班”。然后智能摄像头将用户的穿戴照片以及要去的场合等信息，上传着装检测服务器进行着装检测。

S4、着装检测服务器对用户上传的图片进行检测，得到上衣类型，裤子类型，整体穿搭类型等。然后按照日期、场合对用户的穿戴内容进行保存。

其中，着装检测服务器存储着成千上万张衣物图片样本库，并且由工程师进行维护着(添加，修改，删除等)，这些图片样本库都经过工程师们进行标注过(比如，T恤，牛仔裤，休闲穿搭；衬衫，西服裤，商务穿搭；运动上衣，运动裤，运动套装等)。标注过的图片会由工程师们经过TensorFlow，pytortch等算法框架进行训练，训练后等到模型。模型会经过部署到着装检测服务器。当用户上传来图片后，着装检测服务器将用户上传图片与着装检测服务器图片样本库的图片进行特征值比对，来判断用户上传的图片的穿搭类型。

S5、用户每天晚上睡觉前或者早上出门前，对带屏智能设备说“推荐着装”，带屏智能设备先询问用户需要去哪里(如果询问三次没有得到用户应答，结束询问)？用户给予回应后，带屏智能设备会自动连接着装检测服务器查询最近用户去这些场合所穿的衣物，可能有下面两种情况：

1)查询到了用户去过这个场合及对应的穿着，将该用户在该场合的着装信息发送给带屏智能设备；

2)没有查询到该用户去过这个场合，那么查询服务上其他用户是否去过这个场合，如果去过将其他用户在该场合的着装信息发送给带屏智能设备，否则结束本服务流程。

S6、带屏智能设备收到步骤五的比较结果后，可以联动自己的智能衣柜。如果用户自己的智能衣柜中有对应的衣物，结合当地的天气情况，选择适合当时天气的着装，发送给用户带屏智能设备。如果用户自己的智能衣柜中没有对应的衣物类型(可能衣服被丢弃了)，带屏设备可以自动搜索网上商城相似度较高的着装并且提供购买链接。

S7、上述搜索用户智能衣柜的模块，可以由着装检测服务器完成，也可以由用户端带屏智能设备完成。

图3是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐方法的流程示意图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

S302，用户每天进出家门时，摄像头进行着装拍照，并且询问用户今天去哪里，将用户着装照片和场合信息上传服务器；

S304，用户是否说“着装推荐”，在确定结果为是的情况下，执行步骤S306，否则，重复进行监测和识别；

S306，询问用户今天要去哪里，三次没有应答结束询问；

S308，用户是否回答了想去的场合，在确定已回答的情况下，执行步骤，否则，返回步骤S306；

S310，搜索服务器，查询该用户以前去这个场合所穿的着装；

S312，确定是否查询到用户以前去该种场合的记录，在确定查询到的情况下，执行步骤S314，否则执行步骤S320；

S314，获取服务器上的着装搭配信息，搜索用户智能衣柜；

S316，确定是否具有对应的衣物，在确定结果为是的情况下，执行步骤S318，否则，执行步骤S324或S326；

S318，根据季节天气情况，输出合适的衣物在带屏智能设备上显示，之后执行步骤S326；

S320，搜索服务器，获取其他用户以前去这个场合所穿的着装；

S322，确定是否查询到其他用户去这种场合的记录，在确定结果为是的情况下，执行步骤S314，否则，执行步骤S326；

S324，搜索网上商城相似度较高的着装，并提供购买链接；

S326，结束。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本实施例中还提供了一种衣物的推荐装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是根据本发明实施例的一种可选的衣物的推荐装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：

接收模块402，用于接收目标消息；

确定模块404，用于基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型；

处理模块406，用于根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物。

在一个可选的实施例中，所述装置还用于：在基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的穿搭类型之前，获取均携带标注信息的第一组穿搭图片，其中，所述第一组穿搭图片中的每张图片中携带的标注信息中包含对应的第一穿搭类型以及第一场合信息；基于所述第一组穿搭图片对待训练的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型，其中，所述目标神经网络模型用于基于未携带标注信息的穿搭图片确定与所述穿搭图片对应的第二穿搭类型以及第二场合信息；根据所述第二穿搭类型以及所述第二场合信息更新所述目标数据库中的穿搭类型和场合信息。

在一个可选的实施例中，所述装置还用于：在基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型之前，获取在预定位置安装的图像采集设备采集的图片；将获取的所述图片确定为所述第二穿搭图片。

在一个可选的实施例中，所述确定模块404用于通过如下方式基于所述目标消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型：在当前登录有第一帐号的情况下，查询与所述第一帐号对应的数据库中是否存在与所述场合信息对应的第一历史穿搭类型；在所述第一帐号对应的数据库中存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述第一历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型；在所述第一帐号对应的数据库中不存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述目标数据库中与所述场合信息对应的第二历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型。

在一个可选的实施例中，所述装置还用于执行以下至少之一：在根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物之前，向智能衣柜中添加第一衣物数据，其中，所述第一衣物数据为通过目标应用输入的衣物数据；向智能衣柜中添加第二衣物数据，其中，所述第二衣物数据为通过网络商城中的购买记录确定并添加的衣物数据。

在一个可选的实施例中，所述处理模块406用于通过如下方式根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物：基于所述目标衣物数据查询智能衣柜，得到查询结果；在所述查询结果表示所述智能衣柜中存在所述目标衣物的情况下，推荐所述智能衣柜中的所述目标衣物；在所述查询结果表示所述智能衣柜中不存在所述目标衣物的情况下，从网络商城中搜索所述目标衣物，并推荐所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接。

在一个可选的实施例中，所述处理模块406用于通过如下方式根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的目标衣物：向服务器发送请求消息，其中，所述请求消息用于请求基于所述目标衣物数据查询智能衣柜；接收所述服务器基于所述请求消息返回的查询结果；在所述查询结果表示所述智能衣柜中存在所述目标衣物的情况下，接收由所述服务器发送的所述智能衣柜中的所述目标衣物；在所述查询结果表示所述智能衣柜中不存在所述目标衣物的情况下，接收由所述服务器发送的从网络商城中搜索所述目标衣物所得到的所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接；推荐所述目标衣物或所述目标衣物在所述网络商城中的购物链接。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，接收目标消息；

S2，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型；

S3，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物。

计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，接收目标消息；

S2，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型；

S3，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物。

在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

在一个示例性实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，接收目标消息；

S2，基于目标消息中携带的场合信息确定与场合信息对应的目标穿搭类型；

S3，根据目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与目标衣物数据匹配的目标衣物。

本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种衣物的推荐方法，其特征在于，包括：

接收由信息采集设备采集到的第一消息；

基于所述第一消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型；

根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述第一消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的穿搭类型之前，所述方法还包括：

获取均携带标注信息的第一组穿搭图片，其中，所述第一组穿搭图片中的每张图片中携带的标注信息中包含对应的第一穿搭类型以及第一场合信息；

基于所述第一组穿搭图片对待训练的初始神经网络模型进行训练，得到目标神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述第一消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型之前，所述方法还包括：

获取在预定位置安装的图像采集设备采集的第二穿搭图片；

将所述第二穿搭图片输入所述目标神经网络模型，确定与所述第二穿搭图片对应的第二穿搭类型以及第二场合信息；

根据所述第二穿搭类型以及所述第二场合信息更新所述目标数据库中的穿搭类型和场合信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

基于所述第一消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型，包括：

在当前登录有第一帐号的情况下，查询与所述第一帐号对应的数据库中是否存在与所述场合信息对应的第一历史穿搭类型；

在所述第一帐号对应的数据库中存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述第一历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型；

在所述第一帐号对应的数据库中不存在与所述第一历史穿搭类型的情况下，将所述目标数据库中与所述场合信息对应的第二历史穿搭类型确定为所述目标穿搭类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物之前，所述方法还包括以下至少之一：

向智能衣柜中添加第一衣物，其中，所述第一衣物为通过预设应用输入的衣物数据所表示的衣物；

向智能衣柜中添加第二衣物，其中，所述第二衣物为通过网络商城中的购买记录确定的衣物数据所表示的衣物。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物，包括：

基于所述目标衣物数据查询智能衣柜，得到查询结果；

在所述查询结果表示所述智能衣柜中记录有所述目标衣物数据的情况下，推荐所述智能衣柜中的与所述目标衣物数据匹配的衣物；

在所述查询结果表示所述智能衣柜中未记录有所述目标衣物数据的情况下，从网络商城中搜索所述目标衣物数据，并推荐所述目标衣物数据在所述网络商城中的购物链接。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物，包括：

向第三方服务器发送请求消息，其中，所述请求消息用于请求基于所述目标衣物数据查询智能衣柜；

接收所述第三方服务器基于所述请求消息返回的查询结果；

在所述查询结果表示所述智能衣柜中记录有所述目标衣物数据的情况下，接收由所述第三方服务器发送的所述目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物；

在所述查询结果表示所述智能衣柜中未记录有所述目标衣物数据的情况下，接收由所述第三方服务器发送的从网络商城中搜索所述目标衣物数据所得到的购物链接，并推荐所述购物链接。

8.一种衣物的推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收第一消息；

确定模块，用于基于所述第一消息中携带的场合信息确定与所述场合信息对应的目标穿搭类型；

处理模块，用于根据所述目标穿搭类型从目标数据库中确定目标衣物数据，并推荐与所述目标衣物数据匹配的衣物。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。

10.一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。

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