CN113010931A - 一种服装设计优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种服装设计优化方法及系统，其方法包括：获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码，获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式，基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案，根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。无需用户在设计过程中参与即可智能地生成服装设计方案，提高了用户的体验感，保证最终设计的服装对目标用户来说更加合身。

Description

一种服装设计优化方法及系统

技术领域

本发明涉及方案智能优化技术领域，尤其涉及一种服装设计优化方法及系统。

背景技术

随着时代的前进，人们对服装的款式越来越追求个性化、时装化，因此款式的变化周期越来越短，这就迫使服装行业加快设计和裁剪的速度，传统的服装裁剪是裁剪师首先用手工量取某个用户的人体相关尺寸，再根据所量取的尺寸根据自己的经验在布料上画出构成服装的各个部件的展开图，最后用剪刀裁剪。缝制好的服装经用户试穿后，如果发现某个部位不合适，必须将相关的部件拆开修改后再缝制，上述方法太损耗人力，于是衍生出了在服装设计流程，即根据用户的喜好和身材设计出符合自己的服装，其方法为服装设计CAD软件和计算机相结合，再加上人体三维扫描仪和绘图仪，完成人体的测量、款式设计及放码、排料和制作裁片样板等工作，但是这种方法存在以下缺点：在设计的过程中必须需要用户人工参与，自己选择样式或者尺码以及材料，严重地影响了用户的体验感。

发明内容

针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种服装设计优化方法及系统用以解决背景技术中提到的在设计的过程中必须需要用户人工参与，自己选择样式或者尺码以及材料，严重地影响了用户的体验感的问题。

一种服装设计优化方法，包括以下步骤：

获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

优选的，所述获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码，包括：

在预设模型库中获得与所述身形参数相匹配的三维人体模型，获取三维人体模型中的人体特征点；

根据所述人体特征点对三维人体模型进行分割处理，获得多个人体部位信息；

根据所述身形参数确定目标用户的身高比例和围度信息，根据目标用户的身高比例和围度信息和多个人体部位信息获得目标用户每个部位对应的目标人体信息；

根据目标用户每个部位对应的目标人体信息获得目标用户的服装设计标准尺码。

优选的，所述获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式，包括：

将所述用户数据存入到预设数据库中，获取不同类型的服装样型；

基于不同类型的服装样型，所述利用预设服务器分析所述用户数据，获取分析结果；

解析所述分析结果以获得目标用户对不同类型的服装样型评价度最高与次高的第一类型服装样型和第二类型服装样型；

将所述第一类型服装样型和第二类型服装样型发送至目标用户终端，获取目标用户选择的目标类型服装样型，获取目标类型服装样型对应的服装设计样式。

优选的，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

根据所述服装设计样式的加工特征获得服装设计样式的加工策略和加工精度；

基于服装设计样式的加工策略和加工精度，结合目标用户的身形参数建立服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系；

获取目标用户的期望成本信息，根据所述期望成本信息以及服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系建立服装优化设计函数；

利用所述服装优化设计函数以目标用户的身形参数为基础计算出服装精度设计参考值。

优选的，根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案，包括：

根据服装精度设计参考值确定设计目标；

构建多指标的服装设计模型，将所述多指标的服装设计模型分解为多个单指标的服装设计模型；

对每个单指标的服装设计模型进行求解，获得求解结果；

根据各个单指标的服装设计模型的求解结果确定设计目标中各指标所占的权重值；

根据所述设计目标和设计目标中各指标所占的权重值生成所述第一服装设计方案。

优选的，所述根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案的步骤包括：

从所述用户数据中获取目标用户的日常行为，在所述日常行为中获取出现频率相对较高的多个目标动作；

对每个目标动作进行慢动作捕捉，获得每个目标动作的专业动作；

根据目标用户的身形参数构建三维模型，根据所述第一服装设计方案生成目标设计服装，获取目标设计服装的初始特征参数，将所述特征参数输入到所述三维模型中；

利用所述三维模型模拟每个目标动作的专业动作，获取模拟流程；

根据所述模拟流程确定三维模型模拟每个目标动作的流畅度，根据三维模型模拟每个目标动作的流畅度确定目标设计服装的修改特征参数；

利用所述修改特征参数对所述初始特征参数进行修正，修正完毕后获得所述第二服装设计方案。

优选的，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

根据所述服装设计样式的加工特征和结构特点制定特定的识别规则；

将所述特定的识别规则转换为算法识别程序，利用所述算法识别程序对服装设计样式的加工特征进行计算，获得服装设计样式的加工信息；

根据所述加工信息建立服装设计样式的细加工曲线方程；

对所述细加工曲线方程进行离散操作，获得服装设计样式的多个设计加工点；

根据所述目标用户的身形参数确定每个设计加工点的服装期望设计参考值；

确定服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数的变化关系，根据所述变化关系构建服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数变化的曲线图；

在所述曲线图中获取多个拐点数据，对所述多个拐点数据进行数据拟合以获得在标准身形参数下的标准设计参考值；

根据目标用户的身形参数与标准身形参数各个指标的比例获得每个设计加工点的服装实际设计参考值；

计算所述每个设计加工点的服装实际设计参考值与每个设计加工点的服装期望设计参考值的偏差度，根据所述偏差度在每个设计加工点的服装实际设计参考值和服装期望设计参考值选择某一设计参考值作为该设计加工点的服装目标设计参考值；

将多个设计加工点的目标设计参考值进行统计以获得所述服装精度设计参考值。

优选的，在根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案之后，根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案之前，所述方法还包括：评估所述第一服装设计方案的合理性指数，评估步骤包括：

解析所述第一服装设计方案，获得第一服装设计方案对应的多个设计指标；

确定每个设计指标对应的加工指标，根据多个加工指标构建加工指标序列；

确定加工指标序列中相邻加工指标的关联系数，根据相邻加工指标的关联系数确定加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据所述加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数计算出多个设计指标的关联度：

其中，F表示为多个设计指标的关联度，M表示为设计指标的数量，S_i表示为第i个设计指标在整个服装设计方案中所占的权重值，δ表示为第一服装设计方案对应设计服装的美观指数，g表示为加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据多个设计指标的关联度计算出第一服装设计方案的合理性指数：

其中，Q表示为第一服装设计方案的合理性指数，p表示为第一服装设计方案的创新性指数，q表示为第一服装设计方案的实用性指数，a表示为第一服装设计方案的经济性指数，b表示为第一服装设计方案的成本指数，∈表示为客观评价影响因子；

当所述第一服装设计方案的合理性指数大于等于预设阈值时，确认所述第一服装设计方案符合标准，否则，确认所述第一服装设计方案不符合标准。

一种服装设计优化系统，该系统包括：

第一获得模块，用于获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

第二获得模块，用于获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

计算模块，用于基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

生成模块，用于根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

优化模块，用于根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明所提供的一种服装设计优化方法的工作流程图；

图2为本发明所提供的一种服装设计优化方法的另一工作流程图；

图3为本发明所提供的一种服装设计优化方法的又一工作流程图；

图4为本发明所提供的一种服装设计优化系统的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

随着时代的前进，人们对服装的款式越来越追求个性化、时装化，因此款式的变化周期越来越短，这就迫使服装行业加快设计和裁剪的速度，传统的服装裁剪是裁剪师首先用手工量取某个用户的人体相关尺寸，再根据所量取的尺寸根据自己的经验在布料上画出构成服装的各个部件的展开图，最后用剪刀裁剪。缝制好的服装经用户试穿后，如果发现某个部位不合适，必须将相关的部件拆开修改后再缝制，上述方法太损耗人力，于是衍生出了在服装设计流程，即根据用户的喜好和身材设计出符合自己的服装，其方法为服装设计CAD软件和计算机相结合，再加上人体三维扫描仪和绘图仪，完成人体的测量、款式设计及放码、排料和制作裁片样板等工作，但是这种方法存在以下缺点：在设计的过程中必须需要用户人工参与，自己选择样式或者尺码以及材料，严重地影响了用户的体验感。为了解决上述问题，本实施例公开了一种服装设计优化方法。

一种服装设计优化方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S101、获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

步骤S102、获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

步骤S103、基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

步骤S104、根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

步骤S105、根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

上述技术方案的工作原理为：获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码，获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式，基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案，根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

上述技术方案的有益效果为：通过根据目标用户上传的身形参数和用户数据来智能地生成第一服装设计方案可以无需用户在设计过程中参与即可智能地生成服装设计方案，提高了用户的体验感，进一步地，通过对第一服装设计方案进行优化可以根据目标用户的实际情况来获得与其相符的第二服装设计方案，保证最终设计的服装对目标用户来说更加合身，进一步地提高了用户的体验感，解决了现有技术中在设计的过程中必须需要用户人工参与，自己选择样式或者尺码以及材料，严重地影响了用户的体验感的问题。

在一个实施例中，如图2所示，所述获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码，包括：

步骤S201、在预设模型库中获得与所述身形参数相匹配的三维人体模型，获取三维人体模型中的人体特征点；

步骤S202、根据所述人体特征点对三维人体模型进行分割处理，获得多个人体部位信息；

步骤S203、根据所述身形参数确定目标用户的身高比例和围度信息，根据目标用户的身高比例和围度信息和多个人体部位信息获得目标用户每个部位对应的目标人体信息；

步骤S204、根据目标用户每个部位对应的目标人体信息获得目标用户的服装设计标准尺码。

上述技术方案的有益效果为：通过获取目标用户身形参数对应的三维人体模型可以使得最终的尺码更加标准，保证设计出来的服装对于目标用户来说更加合身，进一步地，通过获取目标用户每个部位的目标人体信息可以根据三维人体模型的预设人体部位信息结合目标用户的身高比例和围度信息精准地评估出目标用户在每个部位的人体信息，保证了评估结果的准确性和实际性。

在一个实施例中，所述获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式，包括：

将所述用户数据存入到预设数据库中，获取不同类型的服装样型；

基于不同类型的服装样型，所述利用预设服务器分析所述用户数据，获取分析结果；

解析所述分析结果以获得目标用户对不同类型的服装样型评价度最高与次高的第一类型服装样型和第二类型服装样型；

将所述第一类型服装样型和第二类型服装样型发送至目标用户终端，获取目标用户选择的目标类型服装样型，获取目标类型服装样型对应的服装设计样式。

上述技术方案的有益效果为：通过根据用户数据中的目标用户的历史穿衣风格以及目标用户对于不同类型的服装样型的评价度来预测出目标用户中意的两款服装样型进而供用户进行选择，无需用户自己挑选风格和衣服材料，进一步地提高了用户的体验感，可智能地生成目标用户需求的目标类型服装样型，提高了智能性。

在一个实施例中，如图3所示，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

步骤S301、根据所述服装设计样式的加工特征获得服装设计样式的加工策略和加工精度；

步骤S302、基于服装设计样式的加工策略和加工精度，结合目标用户的身形参数建立服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系；

步骤S303、获取目标用户的期望成本信息，根据所述期望成本信息以及服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系建立服装优化设计函数；

步骤S304、利用所述服装优化设计函数以目标用户的身形参数为基础计算出服装精度设计参考值。

上述技术方案的有益效果为：既考虑到成本问题，又考虑到设计服装的加工精度以保证最终设计的服装性价比更高，进一步地提高了用户的体验感，一定程度上也节省了成本损耗。

在一个实施例中，根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案，包括：

根据服装精度设计参考值确定设计目标；

构建多指标的服装设计模型，将所述多指标的服装设计模型分解为多个单指标的服装设计模型；

对每个单指标的服装设计模型进行求解，获得求解结果；

根据各个单指标的服装设计模型的求解结果确定设计目标中各指标所占的权重值；

根据所述设计目标和设计目标中各指标所占的权重值生成所述第一服装设计方案。

上述技术方案的有益效果为：通过利用服装设计模型来确定设计服装中各个指标的权重值可以对最终设计的服装进行每个指标的分配，保证了最终设计的服装的精度以及第一服装设计方案的严谨度。

在一个实施例中，所述根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案的步骤包括：

从所述用户数据中获取目标用户的日常行为，在所述日常行为中获取出现频率相对较高的多个目标动作；

对每个目标动作进行慢动作捕捉，获得每个目标动作的专业动作；

根据目标用户的身形参数构建三维模型，根据所述第一服装设计方案生成目标设计服装，获取目标设计服装的初始特征参数，将所述特征参数输入到所述三维模型中；

利用所述三维模型模拟每个目标动作的专业动作，获取模拟流程；

根据所述模拟流程确定三维模型模拟每个目标动作的流畅度，根据三维模型模拟每个目标动作的流畅度确定目标设计服装的修改特征参数；

利用所述修改特征参数对所述初始特征参数进行修正，修正完毕后获得所述第二服装设计方案。

上述技术方案的有益效果为：可以保证最终设计出来的衣服符合目标用户在日常生活和工作所做动作的需求，保证了设计出来的衣服的质量，提高了实用性。

在一个实施例中，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

根据所述服装设计样式的加工特征和结构特点制定特定的识别规则；

将所述特定的识别规则转换为算法识别程序，利用所述算法识别程序对服装设计样式的加工特征进行计算，获得服装设计样式的加工信息；

根据所述加工信息建立服装设计样式的细加工曲线方程；

对所述细加工曲线方程进行离散操作，获得服装设计样式的多个设计加工点；

根据所述目标用户的身形参数确定每个设计加工点的服装期望设计参考值；

确定服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数的变化关系，根据所述变化关系构建服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数变化的曲线图；

在所述曲线图中获取多个拐点数据，对所述多个拐点数据进行数据拟合以获得在标准身形参数下的标准设计参考值；

根据目标用户的身形参数与标准身形参数各个指标的比例获得每个设计加工点的服装实际设计参考值；

计算所述每个设计加工点的服装实际设计参考值与每个设计加工点的服装期望设计参考值的偏差度，根据所述偏差度在每个设计加工点的服装实际设计参考值和服装期望设计参考值选择某一设计参考值作为该设计加工点的服装目标设计参考值；

将多个设计加工点的目标设计参考值进行统计以获得所述服装精度设计参考值。

上述技术方案的有益效果为：通过根据目标用户的身形参数确定多个设计加工店的期望设计参考值可以针对目标用户的真实身形来获得期望的服装设计参考值，进一步地保证了设计出来的服装对于目标用户的合身，进一步地，通过标准身形参数与目标用户身形参数的比例来获得多个设计加工点的服装实际设计参考值可以严谨地获得符合目标用户需要的设计参考值，进一步地，通过从服装实际设计参考值和服装期望设计参考值中选择合适的设计参考值可以灵活地从使目标用户穿着舒适的角度来获得相对于合理的设计参考值，进一步地保证了实用性以及用户的体验感。

在一个实施例中，在根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案之后，根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案之前，所述方法还包括：评估所述第一服装设计方案的合理性指数，评估步骤包括：

解析所述第一服装设计方案，获得第一服装设计方案对应的多个设计指标；

确定每个设计指标对应的加工指标，根据多个加工指标构建加工指标序列；

确定加工指标序列中相邻加工指标的关联系数，根据相邻加工指标的关联系数确定加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据所述加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数计算出多个设计指标的关联度：

其中，F表示为多个设计指标的关联度，M表示为设计指标的数量，S_i表示为第i个设计指标在整个服装设计方案中所占的权重值，δ表示为第一服装设计方案对应设计服装的美观指数，g表示为加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据多个设计指标的关联度计算出第一服装设计方案的合理性指数：

其中，Q表示为第一服装设计方案的合理性指数，p表示为第一服装设计方案的创新性指数，q表示为第一服装设计方案的实用性指数，a表示为第一服装设计方案的经济性指数，b表示为第一服装设计方案的成本指数，∈表示为客观评价影响因子；

当所述第一服装设计方案的合理性指数大于等于预设阈值时，确认所述第一服装设计方案符合标准，否则，确认所述第一服装设计方案不符合标准。

上述技术方案的有益效果为：通过计算出多个设计指标的关联度可以有效地根据关联度评估出第一服装设计方案所设计服装的搭配指数，即是否符合大众用户的审美观，保证了设计服装服装的美观性的同时避免了衣料成本的浪费，进一步地，通过从成本、创新等多个方面计算出第一服装设计方案的合理性指数可以更加客观地评估出第一服装设计方案是否合理，保证了设计的服装符合标准以及目标用户需要，进一步地节省了成本。

本实施例还公开了一种服装设计优化系统，如图4所示，该系统包括：

第一获得模块401，用于获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

第二获得模块402，用于获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

计算模块403，用于基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

生成模块404，用于根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

优化模块405，用于根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

本领域技术人员应当理解的是，本发明中的第一、第二指的是不同应用阶段而已。

本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种服装设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

2.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，所述获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码，包括：

在预设模型库中获得与所述身形参数相匹配的三维人体模型，获取三维人体模型中的人体特征点；

根据所述人体特征点对三维人体模型进行分割处理，获得多个人体部位信息；

根据所述身形参数确定目标用户的身高比例和围度信息，根据目标用户的身高比例和围度信息和多个人体部位信息获得目标用户每个部位对应的目标人体信息；

根据目标用户每个部位对应的目标人体信息获得目标用户的服装设计标准尺码。

3.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，所述获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式，包括：

将所述用户数据存入到预设数据库中，获取不同类型的服装样型；

基于不同类型的服装样型，所述利用预设服务器分析所述用户数据，获取分析结果；

解析所述分析结果以获得目标用户对不同类型的服装样型评价度最高与次高的第一类型服装样型和第二类型服装样型；

将所述第一类型服装样型和第二类型服装样型发送至目标用户终端，获取目标用户选择的目标类型服装样型，获取目标类型服装样型对应的服装设计样式。

4.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

根据所述服装设计样式的加工特征获得服装设计样式的加工策略和加工精度；

基于服装设计样式的加工策略和加工精度，结合目标用户的身形参数建立服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系；

获取目标用户的期望成本信息，根据所述期望成本信息以及服装加工策略和目标用户身形参数的约束关系建立服装优化设计函数；

利用所述服装优化设计函数以目标用户的身形参数为基础计算出服装精度设计参考值。

5.根据权利要求4所述服装设计优化方法，其特征在于，根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案，包括：

根据服装精度设计参考值确定设计目标；

构建多指标的服装设计模型，将所述多指标的服装设计模型分解为多个单指标的服装设计模型；

对每个单指标的服装设计模型进行求解，获得求解结果；

根据各个单指标的服装设计模型的求解结果确定设计目标中各指标所占的权重值；

根据所述设计目标和设计目标中各指标所占的权重值生成所述第一服装设计方案。

6.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，所述根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案的步骤包括：

从所述用户数据中获取目标用户的日常行为，在所述日常行为中获取出现频率相对较高的多个目标动作；

对每个目标动作进行慢动作捕捉，获得每个目标动作的专业动作；

根据目标用户的身形参数构建三维模型，根据所述第一服装设计方案生成目标设计服装，获取目标设计服装的初始特征参数，将所述特征参数输入到所述三维模型中；

利用所述三维模型模拟每个目标动作的专业动作，获取模拟流程；

根据所述模拟流程确定三维模型模拟每个目标动作的流畅度，根据三维模型模拟每个目标动作的流畅度确定目标设计服装的修改特征参数；

利用所述修改特征参数对所述初始特征参数进行修正，修正完毕后获得所述第二服装设计方案。

7.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，所述基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值，包括：

根据所述服装设计样式的加工特征和结构特点制定特定的识别规则；

将所述特定的识别规则转换为算法识别程序，利用所述算法识别程序对服装设计样式的加工特征进行计算，获得服装设计样式的加工信息；

根据所述加工信息建立服装设计样式的细加工曲线方程；

对所述细加工曲线方程进行离散操作，获得服装设计样式的多个设计加工点；

根据所述目标用户的身形参数确定每个设计加工点的服装期望设计参考值；

确定服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数的变化关系，根据所述变化关系构建服装设计样式的加工特征随目标用户身形参数变化的曲线图；

在所述曲线图中获取多个拐点数据，对所述多个拐点数据进行数据拟合以获得在标准身形参数下的标准设计参考值；

根据目标用户的身形参数与标准身形参数各个指标的比例获得每个设计加工点的服装实际设计参考值；

计算所述每个设计加工点的服装实际设计参考值与每个设计加工点的服装期望设计参考值的偏差度，根据所述偏差度在每个设计加工点的服装实际设计参考值和服装期望设计参考值选择某一设计参考值作为该设计加工点的服装目标设计参考值；

将多个设计加工点的目标设计参考值进行统计以获得所述服装精度设计参考值。

8.根据权利要求1所述服装设计优化方法，其特征在于，在根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案之后，根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案之前，所述方法还包括：评估所述第一服装设计方案的合理性指数，评估步骤包括：

解析所述第一服装设计方案，获得第一服装设计方案对应的多个设计指标；

确定每个设计指标对应的加工指标，根据多个加工指标构建加工指标序列；

确定加工指标序列中相邻加工指标的关联系数，根据相邻加工指标的关联系数确定加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据所述加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数计算出多个设计指标的关联度：

其中，F表示为多个设计指标的关联度，M表示为设计指标的数量，S_i表示为第i个设计指标在整个服装设计方案中所占的权重值，δ表示为第一服装设计方案对应设计服装的美观指数，g表示为加工指标序列中多个加工指标的平均关联系数；

根据多个设计指标的关联度计算出第一服装设计方案的合理性指数：

其中，Q表示为第一服装设计方案的合理性指数，p表示为第一服装设计方案的创新性指数，q表示为第一服装设计方案的实用性指数，a表示为第一服装设计方案的经济性指数，b表示为第一服装设计方案的成本指数，∈表示为客观评价影响因子；

当所述第一服装设计方案的合理性指数大于等于预设阈值时，确认所述第一服装设计方案符合标准，否则，确认所述第一服装设计方案不符合标准。

9.一种服装设计优化系统，其特征在于，该系统包括：

第一获得模块，用于获取目标用户的身形参数，根据所述身形参数获得目标用户的服装设计标准尺码；

第二获得模块，用于获取用户数据，根据所述用户数据获得适宜目标用户的服装设计样式；

计算模块，用于基于服装设计样式的加工特征，结合目标用户的身形参数计算出服装精度设计参考值；

生成模块，用于根据所述服装精度设计参考值生成第一服装设计方案；

优化模块，用于根据所述用户数据对第一服装设计方案进行优化，获得第二服装设计方案，将所述第二服装设计方案确认为目标用户的最终服装设计方案。

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