CN114120087A - 智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能家居或智能推荐技术领域。具体实现方案为：响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议，智能衣橱使用建议包括衣物存放建议和/或衣物推荐建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

Description

智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能家居或智能推荐技术领域，具体而言，本公开涉及一种智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

衣橱是在家居生活中的一种常见家具，提供衣物的存放功能，用户可以将衣物存放于衣橱内，并在需要取用衣物时从衣橱中拿取衣物。

随着生活水平的提高，用户对衣橱的使用需求也越来越复杂，容易出现衣橱使用不合理的情况，影响用户对衣橱的使用体验。

发明内容

本公开为了解决上述缺陷中的至少一项，提供了一种智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种智能推荐方法，该方法包括：

响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。

根据本公开的第二方面，提供了一种智能推荐装置，该装置包括：

特征获取模块，用于响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

衣橱使用建议确定模块，用于基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述智能推荐方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使计算机执行上述智能推荐方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现上述智能推荐方法。

根据本公开的第六方面，提供了一种智能衣橱，包括上述第三方面描述的电子设备。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开实施例提供的一种智能推荐方法的流程示意图；

图2是本公开实施例提供的智能推荐方法的一种具体实施方式的流程示意图；

图3是根据本公开提供的一种智能推荐装置的结构示意图；

图4是用来实现本公开实施例的智能推荐方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

随着生活水平的提高，用户的衣物的数量与种类也越来越多，用户在使用衣橱存放衣服时，如果用户没有衣物存放经验或者相关知识，则可能会将衣物进行不合理的存放，导致衣橱内空间利用不合理。另外，不同种类的衣物具有不同的折叠方式，用户如果对衣物进行不合理的折叠，则可能会影响衣物的存放效果，如导致衣物收纳变形等。用户在从衣橱中拿取衣服时，由于衣物较多，用户在选择衣物时可能存在困难。因此，目前用户对衣橱的使用需求越来越复杂，如果能够为用户提供合理衣橱使用建议，来引导用户合理地使用衣橱，则有助于提升用户对衣橱的使用体验。

本申请实施例提供的智能推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。

图1示出了本公开实施例提供的一种智能推荐方法的流程示意图，如图1中所示，该方法主要可以包括：

步骤S110：响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

步骤S120：基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议；智能衣橱使用建议包括衣物存放建议和/或衣物推荐建议。

本公开实施例提供的方法可以应用于智能衣橱，用户可以向智能衣橱发起针对衣橱的不同功能的智能衣橱使用请求。

智能衣橱使用特征能够反映用户在使用智能衣橱的某项功能时的特征信息，基于智能衣橱使用特征能够分析出该项功能的智能衣橱使用建议。智能衣橱使用建议用于对用户进行引导，使得用户能够对智能衣橱进行合理使用。

本公开实施例中，智能衣橱使用建议可以包括在用户存放衣服时提供的衣物存放建议，和/或，即用户需要选择衣服时提供的衣物推荐建议。

本公开实施例提供的方法，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

作为一个示例，用户可以通过智能手机等终端设备发起智能衣橱使用请求。用户也可以通过语音的形式发起智能衣橱使用请求。

本公开的一种可选方式中，若智能衣橱使用请求包括衣物存放请求，则获取智能衣橱使用特征，包括：

获取目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征；

基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议，包括：

基于目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议。

本公开实施例中，智能衣橱使用请求包括针对待存放衣物的衣物存放请求，即用户需要将待存放衣物存放至智能衣橱中时，可以发起衣物存放请求。

本公开实施例中，当智能衣橱使用请求为衣物存放请求时，智能衣橱使用特征可以包括待存放衣物的衣物特征以及目标衣橱的衣橱特征。

其中，衣物特征可以包括衣物的风格、材质、种类、颜色、适用场合等特征。衣物特征可以通过衣物图像中提取。

本公开实施例中，智能衣橱可以配置图像采集装置，用于采集衣物图像。

目标衣橱即当前被使用的智能衣橱。衣橱特征可以包括衣橱的尺寸、衣橱中所包括的存放分区、衣橱的布局等特征。衣橱特征可以通过衣橱整体图像以及衣橱分区图像提取。

本公开实施例中，通过将待存放衣物的衣物特征与目标衣橱的衣橱特征进行综合分析，从而向用户提供待存放衣物在目标衣橱中的衣物存放建议。用户可以在衣物存放建议的引导下将待存放衣物合理的存放于目标衣橱中，避免衣物存放不合理的情况出现，提升用户对衣橱的使用体验。

本公开的一种可选方式中，衣物存放建议包括以下至少一项：

待存放衣物的衣物折叠建议；

待存放衣物在目标衣橱中的存放信息。

本公开实施例中，衣物折叠建议用于引导用于在将待存放衣物放入目标衣橱之前，对待存放衣物进行合理地折叠。

存放信息为待存放衣物在目标衣橱内的合理存放位置，例如，位于目标衣橱内的某个存放分区。

本公开实施例中，用户可以在衣物折叠建议的引导下将待存放衣物进行合理地折叠，而后依照存放信息将待存放衣物在目标衣橱内的合理存放位置。通过将待存放衣物进行合理地折叠，避免出现衣物收纳变形等情况。通过对将待存放衣物在目标衣橱内的合理存放位置，避免出现衣橱内空间利用不合理的情况。

本公开实施例中，可以采用文字、语音、图像或者视频等任意方式进行衣物存放建议的展示。作为一个示例，可以生成衣物的叠放演示视频，用以展示衣物折叠建议；可以生成虚拟的衣橱三维模型，通过衣橱三维模型展示待存放衣物在目标衣橱内的存放位置。

本公开的一种可选方式中，基于目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议，包括：

将目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征输入预训练的衣物存放建议模型，得到衣物存放建议模型输出的待存放衣物的衣物存放建议。

本公开实施例中，可以预训练衣物存放建议模型，对目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征输入该衣物存放建议模型，从而得到衣物存放建议模型输出的待存放衣物的衣物存放建议。

本公开的一种可选方式中，衣物存放建议模型通过如下步骤获得：

将样本衣物的衣物特征以及样本衣橱的衣橱特征作为输入，预置的样本衣物的衣物存放建议作为输出，进行模型训练，得到衣物存放建议模型。

本公开实施例中，可以对样本衣物的衣物存放建议进行人工标注，也可以获取专业的收纳知识，根据专业的收纳知识对样本衣物的衣物存放建议进行标注。例如，专业的收纳知识中给出了衬衫的折叠建议，可以根据专业的收纳知识中给出的衬衫的折叠建议来标注样本衣物的衬衫类衣物。

本公开实施例中，通过将样本衣物的衣物特征以及样本衣橱的衣橱特征作为模型的输入，将样本衣物的衣物存放建议作为模型的输出，从而训练得到衣物存放建议模型。

本公开的一种可选方式中，上述方法还包括：

响应于预设条件，确定目标衣橱中的已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放；

若已存放衣物中存在未依照对应的衣物存放建议的目标衣物，则生成目标衣物的存放提示信息。

本公开实施例中，预设条件可以为检测到用户完成存放衣物，或者是间隔预设的时长。

已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放，即已存放衣物是否依照衣物折叠建议进行折叠，和/或，已存放衣物是否依照存放信息将放置于目标衣橱内的合理存放位置。

本公开实施例中，可以在在检测到用户完成存放衣服之后，或者间隔预设时长周期性的确定目标衣橱中的已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放，如果存在未依照对应的衣物存放建议进行存放的目标衣物，则生成目标衣物的存放提示信息。存放提示信息用于向用户提示目标衣物存放不合理，以引导用户对目标衣物的存放进行调整。

本公开实施例中，目标衣橱内可以设置摄像头或者红外线感应器等感应装置，用于感应用户拿取或者存放的衣物的动作，摄像头还可以采集目标衣橱内存放衣物的图像，以便根据已存放衣物的图像判断其是否依照对应的衣物存放建议进行存放。

本公开的一种可选方式中，获取目标衣橱的衣橱特征，包括：

生成目标衣橱的衣橱三维模型；

基于衣橱三维模型获取目标衣橱的衣橱特征。

本公开实施例中，可以构建目标衣橱的衣橱三维模型，如获取目标衣橱体的图像，例如可以包括目标衣橱外部的整体图像以及内部的布局图像，根据目标衣橱体的图像构建衣橱三维模型。在得到衣橱三维模型可以基于衣橱三维模型来提取目标衣橱的衣橱特征。

本公开的一种可选方式中，若智能衣橱使用请求包括衣物推荐请求，则获取智能衣橱使用特征，包括：

获取用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征；

基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议，包括：

基于用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征，确定衣物推荐建议。

本公开实施例中，智能衣橱使用请求包括衣物推荐请求，即用户需要选择衣服时，可以发起衣物推荐请求。

本公开实施例中，当智能衣橱使用请求为衣物推荐请求时，智能衣橱使用特征可以包括用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征。

其中，用户特征可以包括用户的身体特征，可以通过采集用户图像，从用户图像中提取用户特征。

当前的环境特征可以包括当天的天气、气温等特征。

待推荐衣物可以为目标衣橱内已存储的衣物，衣物特征可以包括衣物的风格、材质、种类、颜色、适用场合等特征。衣物特征可以通过衣物图像中提取。

用户的偏好特征，可以包括用户对衣物的拿取频次特征，可以通过摄像头采集用户从衣橱中拿取衣物的视频，得到衣物的拿取记录，从而生成拿取频次特征。用户的偏好特征还可以从用户的一些社交媒体软件中获取，例如，在获取用户授权后，根据用户所关注的内容中包含的衣物图像中获取。

本公开实施例中，通过对用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征进行综合分析，从而向用户提供衣物推荐建议，使得用户能够在衣物推荐建议的引导下在目标衣橱中选择适合的衣物，避免因衣物较多导致用户在选择衣物时的困难，提升用户对衣橱的使用体验。

本公开的一种可选方式中，基于用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征，确定衣物推荐建议，包括：

将用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征输入预训练的衣物推荐模型，得到衣物推荐模型输出的被推荐衣物。

本公开实施例中，可以预训练衣物推荐模型，将将用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征输入该衣物推荐模型，输出被推荐衣物，从而引导用户从目标衣橱中拿取被推荐衣物。

本公开的一种可选方式中，衣物推荐建议还包括被推荐衣物在目标衣橱中的存放信息。

本公开实施例中，衣物推荐建议还可以包括被推荐衣物在目标衣橱中的存放信息，以便用户依照被推荐衣物的存放信息从目标衣橱内拿取被推荐衣物。

存放信息为衣物在目标衣橱内的存放位置，例如，位于目标衣橱内的某个存放分区。

本公开实施例中，可以采用文字、语音、图像或者视频等任意方式进行衣物推荐建议的展示。作为一个示例，可以生成虚拟的衣橱三维模型，在确定被推荐衣物后，通过衣橱三维模型展示被推荐衣物在目标衣橱内的存放位置，以便引导用户从目标衣橱内拿取被推荐衣物。

本公开的一种可选方式中，衣物推荐模型通过如下步骤获得：

基于用户的用户特征、指定时段内的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征构建训练集；

基于训练集进行模型训练，得到衣物推荐模型。

本公开实施例中，指定时段内的环境特征可以为在指定时段内采集的天气、气温等特征。

本公开实施例中，通过用户的用户特征、环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征构建训练集；基于训练集进行模型训练，得到衣物推荐模型，该衣物推荐模型是针对该用户以及待推荐衣物的个性化模型，能够向用户提供合理的衣物推荐建议。

本公开的一种可选方式中，在确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议之后，上述方法还包括：

将智能衣橱使用建议发送至终端设备，以使终端设备向用户展示智能衣橱使用建议。

本公开实施例中，如果智能衣橱配置有展示装置，如显示屏等，可以通过智能衣橱的展示装置进行智能衣橱使用建议的展示。智能衣橱也可以与用户的手机等终端设备进行交互，将智能衣橱使用建议发送至终端设备，通过终端设备向用户展示智能衣橱使用建议。

作为一个示例，图2中示出了本公开实施例提供的智能推荐方法的一种具体实施方式的流程示意图。

如图2中所示，数据采集，即通过摄像头采集衣橱图像或者视频，衣物图像或者视频，以及用户图像，并获取收纳物料以及穿搭物料。其中收纳物料即用于提取衣物存放建议所需特征的数据，穿搭物料即用于提取衣物推荐建议所需特征的数据。特征提取，即提取智能衣橱使用特征，包括3D建模提取衣橱特征，图像识别提取衣物特征以及感应器提取穿搭频次特征。预训练的模型，即包括衣物存放建议模型以及衣物推荐模型。智能推荐，即向用户提供智能衣橱使用建议，包括衣物推荐(即被推荐衣物)，衣物收纳(即衣物折叠建议)以及衣柜分区(即待存放衣物的存放信息)。可视化交互，即通过终端设备或者智能衣橱上配置的可视化屏幕展示智能衣橱使用建议。摄像头可以用于采集图像或视频。

基于与图1中所示的方法相同的原理，图3示出了本公开实施例提供的一种智能推荐装置的结构示意图，如图3所示，该智能推荐装置30可以包括：

特征获取模块310，用于响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

衣橱使用建议确定模块320，用于基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议；智能衣橱使用建议包括衣物存放建议和/或衣物推荐建议。

本公开实施例提供的装置，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

可选地，若智能衣橱使用请求包括智能衣物存放请求，则特征获取模块在获取智能衣橱使用特征时，具体用于：

获取目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征；

衣橱使用建议确定模块具体用于：

基于目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议。

可选地，衣物存放建议包括以下至少一项：

待存放衣物的衣物折叠建议；

待存放衣物在目标衣橱中的存放信息。

可选地，衣橱使用建议确定模块在基于目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议时，具体用于：

将目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征输入预训练的衣物存放建议模型，得到衣物存放建议模型输出的待存放衣物的衣物存放建议。

可选地，衣物存放建议模型通过如下步骤获得：

将样本衣物的衣物特征以及样本衣橱的衣橱特征作为输入，预置的样本衣物的衣物存放建议作为输出，进行模型训练，得到衣物存放建议模型。

可选地，上述装置还包括存放提示模块，存放提示模块用于：

响应于预设条件，确定目标衣橱中的已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放；

若已存放衣物中存在未依照对应的衣物存放建议进行存放的目标衣物，则生成目标衣物的存放提示信息。

可选地，若智能衣橱使用请求包括衣物推荐请求，则特征获取模块在获取智能衣橱使用特征时具体用于：

获取用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征；

衣橱使用建议确定模块具体用于：

基于用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征，确定衣物推荐建议。

可选地，衣橱使用建议确定模块在基于用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征，确定衣物推荐建议时，具体用于：

将用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征输入预训练的衣物推荐模型，得到衣物推荐模型输出的被推荐衣物。

可选地，衣物推荐建议还包括被推荐衣物在目标衣橱中的存放信息。

可选地，衣物推荐模型通过如下步骤获得：

基于用户的用户特征、指定时段内的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征构建训练集；

基于训练集进行模型训练，得到衣物推荐模型。

可选地，上述装置还包括：

智能衣橱使用建议发送模块，用于在确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议之后，将智能衣橱使用建议发送至终端设备，以使终端设备向用户展示智能衣橱使用建议。

可以理解的是，本公开实施例中的智能推荐装置的上述各模块具有实现图1中所示的实施例中的智能推荐方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述智能推荐装置的各模块的功能描述具体可以参见图1中所示实施例中的智能推荐方法的对应描述，在此不再赘述。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质、一种计算机程序产品和一种智能衣橱。

该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如本公开实施例提供的智能推荐方法。

该电子设备与现有技术相比，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

该可读存储介质为存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开实施例提供的智能推荐方法。

该可读存储介质与现有技术相比，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

该计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开实施例提供的智能推荐方法。

该计算机程序产品与现有技术相比，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

该智能衣橱，包括上述的电子设备。

该智能衣橱与现有技术相比，通过响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征，并基于智能衣橱使用特征，确定与智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议。基于本方案，能够根据智能衣橱使用特征分析出智能衣橱使用建议，使得用户能够在智能衣橱使用建议的引导下对智能衣橱进行合理使用，提升了用户对智能衣橱的使用体验。

图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备2000的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图4所示，设备2000包括计算单元2010，其可以根据存储在只读存储器(ROM)2020中的计算机程序或者从存储单元2080加载到随机访问存储器(RAM)2030中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 2030中，还可存储设备2000操作所需的各种程序和数据。计算单元2010、ROM 2020以及RAM 2030通过总线2040彼此相连。输入/输出(I/O)接口2050也连接至总线2040。

设备2000中的多个部件连接至I/O接口2050，包括：输入单元2060，例如键盘、鼠标等；输出单元2070，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元2080，例如磁盘、光盘等；以及通信单元2090，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元2090允许设备2000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元2010可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元2010的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元2010执行本公开实施例中所提供的智能推荐方法。例如，在一些实施例中，执行本公开实施例中所提供的智能推荐方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元2080。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 2020和/或通信单元2090而被载入和/或安装到设备2000上。当计算机程序加载到RAM 2030并由计算单元2010执行时，可以执行本公开实施例中所提供的智能推荐方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元2010可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行本公开实施例中所提供的智能推荐方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (20)

1.一种智能推荐方法，包括：

响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

基于所述智能衣橱使用特征，确定与所述智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议；

所述智能衣橱使用建议包括衣物存放建议和/或衣物推荐建议。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，若所述智能衣橱使用请求包括衣物存放请求，则所述获取智能衣橱使用特征，包括：

获取目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征；

所述基于所述智能衣橱使用特征，确定与所述智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议，包括：

基于所述目标衣橱的衣橱特征以及所述待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述衣物存放建议包括以下至少一项：

所述待存放衣物的衣物折叠建议；

所述待存放衣物在所述目标衣橱中的存放信息。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述目标衣橱的衣橱特征以及所述待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议，包括：

将所述目标衣橱的衣橱特征以及所述待存放衣物的衣物特征输入预训练的衣物存放建议模型，得到所述衣物存放建议模型输出的所述待存放衣物的衣物存放建议。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述衣物存放建议模型通过如下步骤获得：

将样本衣物的衣物特征以及样本衣橱的衣橱特征作为输入，预置的所述样本衣物的衣物存放建议作为输出，进行模型训练，得到所述衣物存放建议模型。

6.根据权利要求2-5中任一项所述的方法，所述方法还包括：

响应于预设条件，确定所述目标衣橱中的已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放；

若所述已存放衣物中存在未依照对应的衣物存放建议进行存放的目标衣物，则生成所述目标衣物的存放提示信息。

7.根据权利要求2-5中任一项所述的方法，其中，所述获取目标衣橱的衣橱特征，包括：

生成所述目标衣橱的衣橱三维模型；

基于所述衣橱三维模型获取目标衣橱的衣橱特征。

8.根据权利要求2-7中任一项所述的方法，其中，若所述智能衣橱使用请求包括衣物推荐请求，则所述获取智能衣橱使用特征，包括：

获取用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征；

所述基于所述智能衣橱使用特征，确定与所述智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议，包括：

基于所述用户的用户特征、所述当前的环境特征、所述待推荐衣物的衣物特征以及所述用户的偏好特征，确定衣物推荐建议。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述用户的用户特征、所述当前的环境特征、所述待推荐衣物的衣物特征以及所述用户的偏好特征，确定衣物推荐建议，包括：

将所述用户的用户特征、所述当前的环境特征、所述待推荐衣物的衣物特征以及所述用户的偏好特征输入预训练的衣物推荐模型，得到所述衣物推荐模型输出的被推荐衣物。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述衣物推荐建议还包括所述被推荐衣物在所述目标衣橱中的存放信息。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，所述衣物推荐模型通过如下步骤获得：

基于所述用户的用户特征、指定时段内的环境特征、所述待推荐衣物的衣物特征以及所述用户的偏好特征构建训练集；

基于所述训练集进行模型训练，得到所述衣物推荐模型。

12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其中，在所述确定与所述智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议之后，所述方法还包括：

将所述智能衣橱使用建议发送至终端设备，以使所述终端设备向所述用户展示所述智能衣橱使用建议。

13.一种智能推荐装置，包括：

特征获取模块，用于响应于用户的智能衣橱使用请求，获取智能衣橱使用特征；

衣橱使用建议确定模块，用于基于所述智能衣橱使用特征，确定与所述智能衣橱使用请求对应的智能衣橱使用建议；

所述智能衣橱使用建议包括衣物存放建议和/或衣物推荐建议。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，若所述智能衣橱使用请求包括衣物存放请求，则所述特征获取模块在获取智能衣橱使用特征时，具体用于：

获取目标衣橱的衣橱特征以及待存放衣物的衣物特征；

所述衣橱使用建议确定模块具体用于：

基于所述目标衣橱的衣橱特征以及所述待存放衣物的衣物特征，确定待存放衣物的衣物存放建议。

15.根据权利要求13或14所述的装置，还包括存放提示模块，所述存放提示模块用于：

响应于预设条件，确定所述目标衣橱中的已存放衣物是否依照对应的衣物存放建议进行存放；

若所述已存放衣物中存在未依照对应的衣物存放建议进行存放的目标衣物，则生成所述目标衣物的存放提示信息。

16.根据权利要求13-15中任一项所述的装置，其中，若所述智能衣橱使用请求包括衣物推荐请求，则所述特征获取模块在获取智能衣橱使用特征时具体用于：

获取用户的用户特征、当前的环境特征、待推荐衣物的衣物特征以及用户的偏好特征；

所述衣橱使用建议确定模块具体用于：

基于所述用户的用户特征、所述当前的环境特征、所述待推荐衣物的衣物特征以及所述用户的偏好特征，确定衣物推荐建议。

17.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-12中任一项所述的方法。

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

20.一种智能衣橱，包括如权利要求17所述的电子设备。

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