CN113706244A - 基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，涉及智能生活技术领域。该基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，包括云端和手机端，所述云端包括面向用户的本地衣物管理系统、服装数据库、用户个人数据库、合身衣装推荐和智能对话系统，面向商户的待售卖衣物信息管理系统，所述手机端包括面向用户的本地服装搭配推荐和面向商户的待售卖衣物属性识别。通过在现有的服装推荐系统的基础上，利用云端的计算能力，引入服装的审美知识，提出一套衣物管理搭配推荐系统，在云端为用户存储个人数据及本地衣物信息，为商户存储待售卖的衣物信息，并将网络服装的推荐以及对话式服装推荐部署在云上，值得大力推广。

Description

基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法

技术领域

本发明涉及智能生活技术领域，具体为基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法。

背景技术

近年来物联网设备连接数呈现出线性增长趋势，随着人工智能与物联网的融合及相应应用的落地，产生的数据也呈现爆发趋势，传统的云计算虽然缓解了爆发式产生的数据所带来的存储及管理问题，但由于数据的增长速度远远超过网络带宽地增长速度，网络带宽成本的下降速度赶不上硬件资源成本的下降速度，且云计算面临着网络延迟及带宽不足的问题，而边缘计算处理了部分临时数据，不需将全部数据上传至云端，不仅减轻了网络带宽的压力也减少了对计算存储资源的需求，因此利用边缘计算与现有的云计算相结合，能够更加有效地解决大数据处理问题。

传统的利用人力进行服装图像的属性标注的方法并不能完全表达并利用服装图像中的丰富信息,且传统的方式无法满足推荐所需的精度需求，并且大众在服装选择上缺乏搭配知识，在搭配与选购服装时所耗费的时间较长，大众群体服装穿搭的质量与品味较差。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，解决了大众在服装选择上缺乏搭配知识的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，包括云端和手机端，所述云端包括面向用户的本地衣物管理系统、服装数据库、用户个人数据库、合身衣装推荐和智能对话系统，面向商户的待售卖衣物信息管理系统，所述手机端包括面向用户的本地服装搭配推荐和面向商户的待售卖衣物属性识别。

优选的，所述云端面向用户的本地衣物管理系统和服装数据库之间交互，并采用web服务器的方式维护相关的数据库操作，其操作包括有增加、删除、改变和还原，所述本地衣物管理系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改，所述合身衣装推荐采用用户偏好的方式进行召回，所述智能对话系统采用对话检索模型进行计算，所述用户个人数据库储存有用户的身高、体重、身型、肤色及个人喜好数据，所述本地衣物关系系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改。

优选的，所述待售卖衣物信息管理系统的信息管理采用HTTP交互的方式维护商户的服装数据。

优选的，所述手机端面向用户的本地服装搭配推荐采用颜色概率、孪生神经网络为基础的模型进行计算和推荐。

优选的，所述手机端面向商户的待售卖衣物属性识别通过云端人工智能框架搭建服装属性识别模型，来加速个体商户上传的过程，用于商户更加快速地录入商品信息并上架。

优选的，所述基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，包括以下步骤：

S1.商户注册

商户在手机端APP上注册并通过部署在手机端的待售卖衣物属性识别来快速录入待售卖的衣物信息并上传到云端的服装数据库，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护商户上传的服装信息；

S2.用户注册

用户在手机端APP上注册并录入身材信息将个人数据上传到云端用户个人数据库内，并获得个人账号即可登陆；

S3.用户上传衣物信息

用户通过拍照加手动录入本地衣物信息上传到云端本地衣物管理系统内，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护用户上传的服装信息；Django服务器与后端AI算法模型相结合，进行高效的AI模型实时推理，并将得到的搭配结果推荐给用户并显示在手机端APP界面上；

S4.主动式推荐

利用用户偏好及用户画像对S1步骤中获得到的待售卖衣物进行召回，将适合用户的衣物主动式推荐给用户，并实时将衣物的浏览及售卖情况通过云端服务器反馈给商户；

S5.用户交互

用户在手机端APP上打开智能对话系统，并输入自己的需求，系统会根据用户画像、对话历史的问题、推荐系统反馈和用户信息的问题生成模型，将用户输入的非结构化自然语言命令转化为结构化的语义表示，维护系统和用户交互的上下文信息，与用户进行基于自然语言的交互，最终完成用户的命令。

(三)有益效果

本发明提供了基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法。具备以下有益效果：

本发明通过基于大众对于穿衣搭配中提高搭配与人的适配度与高准确度的需求，以及传统的线下个性化服装存在的市场小众、价位偏高、交货期长、品类有限的问题和当前线上购物缺少个性化针对式推荐、成交率低的问题，在现有的服装推荐系统的基础上，利用云端的计算能力，引入服装的审美知识，提出了一套以端云结合为中心的衣物管理搭配推荐系统，在云端为用户存储个人数据及本地衣物信息，为商户存储待售卖的衣物信息，并将网络服装的推荐以及对话式服装推荐部署在云上；在手机端，针对商户，利用端人工智能框架为商户上架的待售卖衣物进行属性识别，针对用户将基于本地衣物的搭配推荐部署在手机端，加入云端的计算能力，减轻云端的计算压力同时，提高了用户选衣购衣的效率，利用对话式推荐系统的交互性与实时性的特点，做到了随时随地为用户推荐合身衣装，提高用户审美，同时也为商户节省了人力成本及提高商品成交率，值得大力推广。

附图说明

图1为本发明的系统结构框图。

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。

实施例一：

如图1所示，本发明实施例提供基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，包括云端和手机端，云端包括面向用户的本地衣物管理系统、服装数据库、用户个人数据库、合身衣装推荐和智能对话系统，面向商户的待售卖衣物信息管理系统，手机端包括面向用户的本地服装搭配推荐和面向商户的待售卖衣物属性识别。

云端面向用户的本地衣物管理系统和服装数据库之间交互，并采用web服务器的方式维护相关的数据库操作，其操作包括有增加、删除、改变和还原，本地衣物管理系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改，合身衣装推荐采用用户偏好的方式进行召回，利用存储的用户个人数据及喜好构建用户画像，基于用户画像在服装数据库中为用户推荐适合用户身材购买的衣物，智能对话系统采用对话检索模型进行计算，并用于线上导购，通过与用户进行多轮对话为用户推荐符合用户描述的衣物，用户个人数据库储存有用户的身高、体重、身型、肤色及个人喜好数据，本地衣物关系系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改。

待售卖衣物信息管理系统的信息管理采用HTTP交互的方式维护商户的服装数据，面向商户的待售卖衣物信息的管理，用于存储待售卖衣物的适用季节、尺码、颜色、款式等衣物基础信息，包括衣物信息的录入、删除、查找及修改。

手机端面向用户的本地服装搭配推荐采用颜色概率、孪生神经网络为基础的模型进行计算和推荐，基于本地衣物的搭配推荐利用用户录入的本地衣物管理系统及审美知识为用户搭配出较合适的当季搭配。

手机端面向商户的待售卖衣物属性识别通过云端人工智能框架搭建服装属性识别模型，来加速个体商户上传的过程，用于商户更加快速地录入商品信息并上架。

基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，包括以下步骤：

S1.商户注册

商户在手机端APP上注册并通过部署在手机端的待售卖衣物属性识别来快速录入待售卖的衣物信息并上传到云端的服装数据库，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护商户上传的服装信息；

S2.用户注册

用户在手机端APP上注册并录入身材信息将个人数据上传到云端用户个人数据库内，并获得个人账号即可登陆；

S3.用户上传衣物信息

用户通过拍照加手动录入本地衣物信息上传到云端本地衣物管理系统内，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护用户上传的服装信息；Django服务器与后端AI算法模型相结合，进行高效的AI模型实时推理，并将得到的搭配结果推荐给用户并显示在手机端APP界面上；

S4.主动式推荐

利用用户偏好及用户画像对S1步骤中获得到的待售卖衣物进行召回，将适合用户的衣物主动式推荐给用户，并实时将衣物的浏览及售卖情况通过云端服务器反馈给商户；

S5.用户交互

用户在手机端APP上打开智能对话系统，并输入自己的需求，系统会根据用户画像、对话历史的问题、推荐系统反馈和用户信息的问题生成模型，将用户输入的非结构化自然语言命令转化为结构化的语义表示，维护系统和用户交互的上下文信息，与用户进行基于自然语言的交互，最终完成用户的命令。

综上所述，通过基于大众对于穿衣搭配中提高搭配与人的适配度与高准确度的需求，以及传统的线下个性化服装存在的市场小众、价位偏高、交货期长、品类有限的问题和当前线上购物缺少个性化针对式推荐、成交率低的问题，在现有的服装推荐系统的基础上，利用云端的计算能力，引入服装的审美知识，提出了一套以端云结合为中心的衣物管理搭配推荐系统，在云端为用户存储个人数据及本地衣物信息，为商户存储待售卖的衣物信息，并将网络服装的推荐以及对话式服装推荐部署在云上；在手机端，针对商户，利用端人工智能框架为商户上架的待售卖衣物进行属性识别，针对用户将基于本地衣物的搭配推荐部署在手机端，加入云端的计算能力，减轻云端的计算压力同时，提高了用户选衣购衣的效率，利用对话式推荐系统的交互性与实时性的特点，做到了随时随地为用户推荐合身衣装，提高用户审美，同时也为商户节省了人力成本及提高商品成交率。

实施例二：

如图1所示，本发明实施例提供基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，包括云端和手机端，云端包括面向用户的本地衣物管理系统、服装数据库、用户个人数据库、合身衣装推荐和智能对话系统，面向商户的待售卖衣物信息管理系统，手机端包括面向用户的本地服装搭配推荐和面向商户的待售卖衣物属性识别。

云端面向用户的本地衣物管理系统和服装数据库之间交互，并采用web服务器的方式维护相关的数据库操作，其操作包括有增加、删除、改变和还原，本地衣物管理系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改，合身衣装推荐采用用户偏好的方式进行召回，利用存储的用户个人数据及喜好构建用户画像，基于用户画像在服装数据库中为用户推荐适合用户身材购买的衣物，智能对话系统采用对话检索模型进行计算，并用于线上导购，通过与用户进行多轮对话为用户推荐符合用户描述的衣物，用户个人数据库储存有用户的身高、体重、身型、肤色及个人喜好数据，本地衣物关系系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改。

待售卖衣物信息管理系统的信息管理采用HTTP交互的方式维护商户的服装数据，面向商户的待售卖衣物信息的管理，用于存储待售卖衣物的适用季节、尺码、颜色、款式等衣物基础信息，包括衣物信息的录入、删除、查找及修改。

手机端面向用户的本地服装搭配推荐采用颜色概率、孪生神经网络为基础的模型进行计算和推荐，基于本地衣物的搭配推荐利用用户录入的本地衣物管理系统及审美知识为用户搭配出较合适的当季搭配。

手机端面向商户的待售卖衣物属性识别通过云端人工智能框架搭建服装属性识别模型，来加速个体商户上传的过程，用于商户更加快速地录入商品信息并上架。

基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，包括以下步骤：

S1.商户注册

商户在手机端APP上注册并通过部署在手机端的待售卖衣物属性识别来快速录入待售卖的衣物信息并上传到云端的服装数据库，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护商户上传的服装信息；

S2.用户注册

用户在手机端APP上注册并录入身材信息将个人数据上传到云端用户个人数据库内，并获得个人账号即可登陆；

S3.用户上传衣物信息

用户通过拍照加手动录入本地衣物信息上传到云端本地衣物管理系统内，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护用户上传的服装信息；Django服务器与后端AI算法模型相结合，进行高效的AI模型实时推理，并将得到的搭配结果推荐给用户并显示在手机端APP界面上；

S4.主动式推荐

利用用户偏好及用户画像对S1步骤中获得到的待售卖衣物进行召回，将适合用户的衣物主动式推荐给用户，并实时将衣物的浏览及售卖情况通过云端服务器反馈给商户；

S5.用户交互

用户在手机端APP上打开智能对话系统，并输入自己的需求，系统会根据用户画像、对话历史的问题、推荐系统反馈和用户信息的问题生成模型，将用户输入的非结构化自然语言命令转化为结构化的语义表示，维护系统和用户交互的上下文信息，与用户进行基于自然语言的交互，最终完成用户的命令。

综上所述，通过基于大众对于穿衣搭配中提高搭配与人的适配度与高准确度的需求，以及传统的线下个性化服装存在的市场小众、价位偏高、交货期长、品类有限的问题和当前线上购物缺少个性化针对式推荐、成交率低的问题，在现有的服装推荐系统的基础上，利用云端的计算能力，引入服装的审美知识，提出了一套以端云结合为中心的衣物管理搭配推荐系统，在云端为用户存储个人数据及本地衣物信息，为商户存储待售卖的衣物信息，并将网络服装的推荐以及对话式服装推荐部署在云上；在手机端，针对商户，利用端人工智能框架为商户上架的待售卖衣物进行属性识别，针对用户将基于本地衣物的搭配推荐部署在手机端，加入云端的计算能力，减轻云端的计算压力同时，提高了用户选衣购衣的效率，利用对话式推荐系统的交互性与实时性的特点，做到了随时随地为用户推荐合身衣装，提高用户审美，同时也为商户节省了人力成本及提高商品成交率。

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 (6)

1.基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，包括云端和手机端，其特征在于：所述云端包括面向用户的本地衣物管理系统、服装数据库、用户个人数据库、合身衣装推荐和智能对话系统，面向商户的待售卖衣物信息管理系统，所述手机端包括面向用户的本地服装搭配推荐和面向商户的待售卖衣物属性识别。

2.根据权利要求1所述的基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，其特征在于：所述云端面向用户的本地衣物管理系统和服装数据库之间交互，并采用web服务器的方式维护相关的数据库操作，其操作包括有增加、删除、改变和还原，所述本地衣物管理系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改，所述合身衣装推荐采用用户偏好的方式进行召回，所述智能对话系统采用对话检索模型进行计算，所述用户个人数据库储存有用户的身高、体重、身型、肤色及个人喜好数据，所述本地衣物关系系统包括用户本地衣物的信息录入、删除、查找及修改。

3.根据权利要求1所述的基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，其特征在于：所述待售卖衣物信息管理系统的信息管理采用HTTP交互的方式维护商户的服装数据。

4.根据权利要求1所述的基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，其特征在于：所述手机端面向用户的本地服装搭配推荐采用颜色概率、孪生神经网络为基础的模型进行计算和推荐。

5.根据权利要求1所述的基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统，其特征在于：所述手机端面向商户的待售卖衣物属性识别通过云端人工智能框架搭建服装属性识别模型，来加速个体商户上传的过程，用于商户更加快速地录入商品信息并上架。

6.根据权利要求1所述的基于端云融合的智能衣物管理搭配推荐系统的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.商户注册

商户在手机端APP上注册并通过部署在手机端的待售卖衣物属性识别来快速录入待售卖的衣物信息并上传到云端的服装数据库，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护商户上传的服装信息；

S2.用户注册

用户在手机端APP上注册并录入身材信息将个人数据上传到云端用户个人数据库内，并获得个人账号即可登陆；

S3.用户上传衣物信息

用户通过拍照加手动录入本地衣物信息上传到云端本地衣物管理系统内，云端服务器维护PHP数据库服务器和Django算法推理服务器，同时PHP数据库服务器与服务器中的SQL数据库进行交互，维护用户上传的服装信息；Django服务器与后端AI算法模型相结合，进行高效的AI模型实时推理，并将得到的搭配结果推荐给用户并显示在手机端APP界面上；

S4.主动式推荐

利用用户偏好及用户画像对S1步骤中获得到的待售卖衣物进行召回，将适合用户的衣物主动式推荐给用户，并实时将衣物的浏览及售卖情况通过云端服务器反馈给商户；

S5.用户交互

用户在手机端APP上打开智能对话系统，并输入自己的需求，系统会根据用户画像、对话历史的问题、推荐系统反馈和用户信息的问题生成模型，将用户输入的非结构化自然语言命令转化为结构化的语义表示，维护系统和用户交互的上下文信息，与用户进行基于自然语言的交互，最终完成用户的命令。

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