CN113763453A - 一种人工智能量体系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能量体技术领域，具体地说，涉及一种人工智能量体系统及方法，方法包括：一、构建人体部位的训练学习模型；二、通过导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；三、用户根据自己的身体选择相关特体信息；四、用户用手机拍摄指定姿势的照片，通过人工智能图像识别，识别出人体的身体轮廓；五、模型根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。本发明能方便的量体。
Description
技术领域
本发明涉及智能量体技术领域，具体地说，涉及一种人工智能量体系统及方法。
背景技术
服装行业是与市场息息相关的行业。随着信息技术的快速发展及其领域的不断更新，在服装行业的运行模式发生变化时，为了要满足消费者日益增长的需求时，利用互联网、物联网，能使服装的个人定制、批量定制服务将成为服装领域的发展新趋势。
目前，对于人体精准数据的采集，大多使用3D红外线量体技术，通过红外线，扫描人体身体模型，但是有如下缺点：
(1)需要采购硬件设备，硬件设备成本较高，需要专人维护，对中小商家成本过高；
(2)机器放置需要场地，商家场地寸土寸金，对很多中小商家来讲成本过高；
(3)扫描者需穿紧身衣或者很少的衣物，不利于此设备的推广使用。
发明内容
本发明的内容是提供一种人工智能量体系统及方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。
根据本发明的一种人工智能量体方法，其包括以下步骤：
一、构建人体部位的训练学习模型；
二、通过导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
三、用户根据自己的身体选择相关特体信息；
四、用户用手机拍摄指定姿势的照片，通过人工智能图像识别，识别出人体的身体轮廓；
五、模型根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
作为优选，相关特体信息包括身高、体重、身型、肩型的一种或多种。
作为优选，步骤一中，根据机器深度学习和大数据分析技术构建人体部位的训练学习模型。
作为优选，步骤四中，指定姿势的照片需拍摄两张以上。
作为优选，步骤五中，模型将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析，先筛选出对应的身体尺寸部位数据，然后根据筛选结果匹配出对应的衣服尺寸。
本发明还提供了一种人工智能量体系统，其采用上述的一种人工智能量体方法，并包括：
训练学习模型，用于导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
特体信息选择模块，用于用户根据自己的身体选择相关特体信息；
手机摄像模块，用于用户用手机拍摄两张以上的指定姿势的照片；
图像识别模块，用于识别出人体的身体轮廓；
匹配模块，用于根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
作为优选，训练学习模型中包括对比分析模块和筛选模块；
对比分析模块用于将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析；
筛选模块用于筛选出对应的身体尺寸部位数据。
本发明可解决AI量体的使用局限性，只需要一台手机即可，极大程度上解决了使用成本；本发明不需要专业的量体人员和专业的量体知识，降低了AI量体的服务成本，通过AI量体可以更准确的判断自身适合的衣服尺码等。
本发明的具体有益效果如下：
1)随时随地，快速测量；
AI量体能够突破时间和空间的局限性，一台智能手机，按照提示操作即可在2分钟内完成量体。
2)无需人工，降低量体服务成本；
AI量体可以轻松实现一天数千个数据的录入，定制平台可以大幅度降低量体师团队的工资及管理成本，构建新的竞争优势。
3)净体尺寸应用，形成增量市场；
AI量体提供的净体尺寸，并可按照不同工厂生产标准进行自动匹配，突破西装、衬衫等品类低频消费的局限性，扩充女装、童装等新品类定制服务，从而形成巨额增量市场。
附图说明
图1为实施例1中一种人工智能量体方法的流程图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。应当理解的是，实施例仅仅是对本发明进行解释而并非限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种人工智能量体方法，其包括以下步骤：
一、构建人体部位的训练学习模型；
二、通过导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
三、用户根据自己的身体选择相关特体信息；
四、用户用手机拍摄指定姿势的照片，通过人工智能图像识别，识别出人体的身体轮廓；
五、模型根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
相关特体信息包括身高、体重、身型、肩型的一种或多种。
步骤一中，根据机器深度学习和大数据分析技术构建人体部位的训练学习模型。
步骤四中，指定姿势的照片需拍摄两张以上。
步骤五中，模型将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析，先筛选出对应的身体尺寸部位数据，然后根据筛选结果匹配出对应的衣服尺寸。
本实施例通过让用户选择关键数据：身高，体重，身型，肩型，在结合数千万人的身材比例匹配出最适合用户的一个尺寸，这样才算真正的完成智能AI量体的全过程，实际上，在用户选择完成之后，后台数据还要经过不断地分析和筛选才能够真正的完成量体过程，只不过后续的过程是不需要用户来完成的，因此，也就实现了这种所谓30秒轻松定制的说法。
本实施例还提供了一种人工智能量体系统，其采用上述的一种人工智能量体方法，并包括：
训练学习模型，用于导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
特体信息选择模块，用于用户根据自己的身体选择相关特体信息；
手机摄像模块，用于用户用手机拍摄两张以上的指定姿势的照片；
图像识别模块，用于识别出人体的身体轮廓；
匹配模块，用于根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
训练学习模型中包括对比分析模块和筛选模块；
对比分析模块用于将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析；
筛选模块用于筛选出对应的身体尺寸部位数据。
训练学习模型包括参数服务器以及至少一个工作服务器，所述参数服务器与工作服务器之间通过通信模块进行数据传递：工作服务器，用于获取所述参数服务器上存储的初始化的模型参数及训练样本子集，基于训练样本子集，使用初始化的模型参数对所述模型副本进行训练；计算出当前参数的梯度，将梯度进行量化、编码，然后计算量化误差并保存在本地，并将量化后的梯度数据发送至参数服务器；
参数服务器，用于收集各个计算节点的梯度数据，根据收集到的梯度数据更新参数服务器上的模型参数，更新完成后将最新的参数发送至各工作服务器。
所述工作服务器包括：
获取模块，用于从参数服务器上获取训练样本子集、初始化的模型参数、最大迭代轮次、每次训练的数量批次、学习率、量化区间数及参数平均间隔的数据，并发送至存储模块；
存储模块，用于对从数据获取模块发送的数据分别进行存储；
训练数据确定模块，用于从存储模块中的取训练样本子集中获取出一批量的训练数据，作为第t次训练数据；
训练模块，用于分别获取存储模块中初始化的模型参数及深度学习模型副本和训练数据确定模块中的训练数据，基于训练数据，使用初始化的模型参数对深度学习模型副本进行训练，得到训练后的模型参数；
处理模块，用于获取训练模块发送的训练后的模型参数及存储模块中存储的学习率、量化区间数及参数平均间隔的数据；并对当前模型参数计算得到梯度，将梯度进行量化、编码，将量化后的梯度上传至参数服务器上，并计算量化误差，将量化误差发送至存储模块；
训练轮次判断模块，用于当本次训练轮次未达到最大训练轮次。
人工智能图像识别中，将原始图像经过Gabor滤波器进行预处理后再传入卷积神经网络，利用Gabor特征与卷积神经网络相结合实现了更精确的人体轮廓提取。
本实施例能随时随地，快速测量；AI量体能够突破时间和空间的局限性，一台智能手机，按照提示操作即可在2分钟内完成量体；无需人工，降低量体服务成本；AI量体可以轻松实现一天数千个数据的录入，定制平台可以大幅度降低量体师团队的工资及管理成本，构建新的竞争优势；净体尺寸应用，形成增量市场；AI量体提供的净体尺寸，并可按照不同工厂生产标准进行自动匹配，突破西装、衬衫等品类低频消费的局限性，扩充女装、童装等新品类定制服务，从而形成巨额增量市场。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种人工智能量体方法，其特征在于：包括以下步骤：
一、构建人体部位的训练学习模型；
二、通过导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
三、用户根据自己的身体选择相关特体信息；
四、用户用手机拍摄指定姿势的照片，通过人工智能图像识别，识别出人体的身体轮廓；
五、模型根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能量体方法，其特征在于：相关特体信息包括身高、体重、身型、肩型的一种或多种。
3.根据权利要求2所述的一种人工智能量体方法，其特征在于：步骤一中，根据机器深度学习和大数据分析技术构建人体部位的训练学习模型。
4.根据权利要求3所述的一种人工智能量体方法，其特征在于：步骤四中，指定姿势的照片需拍摄两张以上。
5.根据权利要求4所述的一种人工智能量体方法，其特征在于：步骤五中，模型将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析，先筛选出对应的身体尺寸部位数据，然后根据筛选结果匹配出对应的衣服尺寸。
6.一种人工智能量体系统，其特征在于：其采用如权利要求1-5中所述的任意一种人工智能量体方法，并包括：
训练学习模型，用于导入身体尺寸部位大数据进行模型训练；
特体信息选择模块，用于用户根据自己的身体选择相关特体信息；
手机摄像模块，用于用户用手机拍摄两张以上的指定姿势的照片；
图像识别模块，用于识别出人体的身体轮廓；
匹配模块，用于根据人体的身体轮廓匹配出适合用户的衣服尺寸。
7.根据权利要求6所述的一种人工智能量体装置，其特征在于：训练学习模型中包括对比分析模块和筛选模块；
对比分析模块用于将身体轮廓数据与训练完成的身体尺寸部位大数据进行对比分析；
筛选模块用于筛选出对应的身体尺寸部位数据。
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