CN115456723B - 一种基于云计算的服饰交易商城系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的服饰交易商城系统，包括用户端、云服务器和商家端；用户端包括登录模块、购物模块和评价模块；登录模块用于验证用户的身份；购物模块用于通过身份验证的用户输入购物订单；评价模块用于通过身份验证的用户在收到服饰后输入尺码评价；云服务器包括订单处理模块和评论处理模块；订单处理模块用于将购物订单推送至商家端；评论处理模块用于对尺码评价进行统计，获得统计结果；购物模块还用于显示所述统计结果。本发明的服饰交易系统，用户在购物的过程中能够用过购物模块来显示对于体型和最佳尺码之间的统计结果，从而能够获得更加准确的参考尺码。

Description

一种基于云计算的服饰交易商城系统
技术领域
本发明涉及交易领域，尤其涉及一种基于云计算的服饰交易商城系统。
背景技术
网上商城系统又称在线商城系统，是一个功能完善的在线购物系统，主要为在线销售和在线购物服务。其功能主要分为两部分，一部分是面向用户部分，包含：用户在线注册、购物、提交订单、付款等操作；另一部分是商城管理部分，这部分的内容包括：产品的添加、删除、查询、订单的管理、操作员的管理、注册会员的管理等。
随着互联网的发展成熟，网上商城系统的搭建能够帮助企业把现有的业务系统整合，集中优势资源为客户提供个性化服务，并为企业创建一个良好的收入渠道。
现有的服饰交易商城系统，在交易中存在一个问题，各个服饰生产厂商生产的尺码的真实数值难以做到统一，比如同样是L码的上衣，不同生产厂商之间的袖长、肩宽等可能都不一样，这就给顾客购物带来了困难，顾客在别的店铺买这个尺码是合适的，但是换一个店铺之后可能就会存在偏大或偏小的问题。因此，我们需要一种新的服饰交易商城系统来解决这个问题。
发明内容
本发明的目的在于公开一种基于云计算的服饰交易商城系统，解决现有的服饰交易商城系统，顾客在购物的过程中，尺码的真实数值不同导致的顾客难以确定服饰的尺寸的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于云计算的服饰交易商城系统，包括用户端、云服务器和商家端；
用户端包括登录模块、购物模块和评价模块；
登录模块用于验证用户的身份；
购物模块用于通过身份验证的用户输入购物订单；
评价模块用于通过身份验证的用户在收到服饰后输入尺码评价；
云服务器包括订单处理模块和评论处理模块；
订单处理模块用于将购物订单推送至商家端；
评论处理模块用于对尺码评价进行统计，获得统计结果；
购物模块还用于显示所述统计结果。
优选地，所述尺码评价包括用户的体型参数、服饰尺码和合身度评价。
优选地，所述用户的体型参数包括身高、体重、肩宽、胸围和臀围。
优选地，所述合身度评价包括合身或不合身。
优选地，所述对尺码评价进行统计，获得统计结果，包括：
根据预先设定的规则将体型分成N个类型；
获取合身度评价为合身的尺码评价的集合U；
对于集合U中的尺码评价M，根据尺码评价M中的体型参数获取用户的体型的所对应的类型，将用户的体型所对应的类型记为n；
获取尺码评价M中的服饰尺码k；
在体型的类型为n且服饰尺码为k的统计项的统计数量numn,k上加1；
获取类型为n的体型的最佳服饰尺码；
将每种类型的体型的最佳服饰尺码作为统计结果。
优选地，所述获取类型为n的体型的最佳服饰尺码，包括：
将集合U中类型为n的体型所对应的所有类型的服饰尺码存入集合V；
分别获取集合V中每种类型的服饰尺码的统计项的统计数量；
将统计数量最大值所对应的服饰尺码作为类型为n的体型的最佳服饰尺码。
优选地，所述登录模块包括信息获取单元和身份验证单元；
信息获取单元用于获取用户的脸部图像；
身份验证单元用于基于脸部图像对用户进行身份验证。
优选地，所述购物订单包括商品名称、商品数量、收货地址、收货电话和收货人名称。
优选地，所述商家端包括发货处理单元、商品管理单元和统计单元；
发货处理单元用于显示所述购物订单，以及用于商家输入快递信息；
商品管理单元用于商家对上架的商品进行管理；
统计单元用于对商家的销售数据进行统计。
优选地，所述云服务器还包括存储模块；
评价模块用于将用户输入的尺码评价发送至存储模块；
存储模块用于存储所述尺码评价。
本发明的服饰交易系统，用户在购物的过程中能够用过购物模块来显示对于体型和最佳尺码之间的统计结果，从而能够获得更加准确的参考尺码。在本发明中，统计结果是基于用户的真实购买活动获得的，而不是像现有技术那这样，直接由商家提供尺码参考表，这样的设置方式，能够获得更加准确的尺码情况，能够有效地解决由于尺码的真实数值不同导致的顾客难以确定服饰的尺寸的问题。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一种基于云计算的服饰交易商城系统的一种示意图。
图2为本发明对图像P中的像素点进行降噪处理的其中一种示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于云计算的服饰交易商城系统，包括用户端、云服务器和商家端；
用户端包括登录模块、购物模块和评价模块；
登录模块用于验证用户的身份；
购物模块用于通过身份验证的用户输入购物订单；
评价模块用于通过身份验证的用户在收到服饰后输入尺码评价；
云服务器包括订单处理模块和评论处理模块；
订单处理模块用于将购物订单推送至商家端；
评论处理模块用于对尺码评价进行统计，获得统计结果；
购物模块还用于显示所述统计结果。
本发明的服饰交易系统，用户在购物的过程中能够用过购物模块来显示对于体型和最佳尺码之间的统计结果，从而能够获得更加准确的参考尺码。在本发明中，统计结果是基于用户的真实购买活动获得的，而不是像现有技术那这样，直接由商家提供尺码参考表，这样的设置方式，能够获得更加准确的尺码情况，能够有效地解决由于尺码的真实数值不同导致的顾客难以确定服饰的尺寸的问题。
在落地实施的过程中，在本发明的基础上，还可以加入评价后进行返还优惠券的功能，以激励购买了服饰的用户积极输入尺码评价。为了提高尺码评价的参考值，本发明还可以对云服务器中存储的尺码评价进行大数据分析，剔除明显错误的尺码评价，避免部分客户为了获得优惠券而随便填写的尺码评价影响统计结果的参考价值。
优选地，所述尺码评价包括用户的体型参数、服饰尺码和合身度评价。
优选地，所述用户的体型参数包括身高、体重、肩宽、胸围和臀围。
优选地，所述合身度评价包括合身或不合身。
优选地，所述对尺码评价进行统计，获得统计结果，包括：
根据预先设定的规则将体型分成N个类型；
获取合身度评价为合身的尺码评价的集合U；
对于集合U中的尺码评价M，根据尺码评价M中的体型参数获取用户的体型的所对应的类型，将用户的体型所对应的类型记为n；
获取尺码评价M中的服饰尺码k；
在体型的类型为n且服饰尺码为k的统计项的统计数量numn,k上加1；
获取类型为n的体型的最佳服饰尺码；
将每种类型的体型的最佳服饰尺码作为统计结果。
本发明主要是通过先获取尺码评价，然后在获取尺码评价中，合身度评价为合身的部分。然后根据用户的体型参数确定用户的体型的类型，接着根据尺码评价中的服饰尺码来对相应的统计项进行累加统计。从而获得了每种体型类型的合身的尺码的评价数量。
在一种实施例中，分别将身高、体重、肩宽、胸围和臀围按照设定的数值间隔分成设定数量的数值段，不同类型的数值段组成体型的类型。
例如，将身高范围150-190分成8个数值段，即150-155为一个数值段，155-160为一个数值段，以此类推。
将体重、肩宽、胸围、臀围也分成多个数值段。
身高数值段为a、体重数值段为b、肩宽数值段为c、胸围数值段为d、臀围数值段为e组成一种类型的体型。
a属于[1,A]，A表示身高数值段的数量；b属于[1,B]，B表示体重数值段的数量；c属于[1,C]，C表示肩宽数值段的数量；d属于[1,D]，D表示胸围数值段的数量；e属于[1,E]，E表示臀围数值段的数量。
因此N＝A×B×C×D×E。
优选地，所述获取类型为n的体型的最佳服饰尺码，包括：
将集合U中类型为n的体型所对应的所有类型的服饰尺码存入集合V；
分别获取集合V中每种类型的服饰尺码的统计项的统计数量；
将统计数量最大值所对应的服饰尺码作为类型为n的体型的最佳服饰尺码。
具体的，由于一种类型的体型可能会有多种类型的合身的服饰尺码，但是，为了给到用户尽可能合适的建议，本发明将所有合身的服饰尺码中，尺码评价数量最多的服饰尺码作为最佳尺码。
优选地，所述登录模块包括信息获取单元和身份验证单元；
信息获取单元用于获取用户的脸部图像；
身份验证单元用于基于脸部图像对用户进行身份验证。
在本发明中，设置登录模块能够避免没有购买过的人进行尺码评价，从而影响尺码评价的参考价值。
优选地，所述获取用户的脸部图像，包括：
计算脸部图像的图像得分；
判断图像得分是否大于设定的得分阈值，若是，则将脸部图像传输至身份验证单元，若否，则再次获取脸部图像。
本发明在获取脸部图像的过程中增加了基于图像得分的判断步骤，有利于提高进入到身份验证单元的脸部图像的质量，有利于提高本发明的身份验证过程的验证效率。
优选地，所述计算脸部图像的图像得分，包括：
将脸部图像和背景图像进行比较处理，获得脸部图像中的背景部分图像和前景部分图像；
采用如下公式计算图像得分：
Figure BDA0003853170360000051
其中，phscor表示图像得分，α、β、δ表示比例参数，fcfrt表示前景部分图像的得分、stfcfr表示前景部分图像的得分的参考值，fcbh表示背景部分图像的得分，stfcbh表示背景部分图像的得分的参考值，avefr表示前景部分的图像中的像素值的平均值，avebh表示背景部分的图像中的像素值的平均值，stvc表示差值参考值，α、β、δ这三个比例参数之和为1。
在本发明中，图像得分并不是直接对整幅图像进行计算，而是先将脸部图像进行了大致的分类，然后在分别从背景部分图像、前景部分图像以及这两种图像的像素值的平均值的差异这三方面来综合获得图像得分，与现有的图像评分方式相比，本发明能够显著提高图像得分正确反映图像质量的准确性。前景部分图像的得分越大、背景部分图像的得分越大、两种图像的像素值的平均值的差异越大，则表示脸部图像的质量越高。两种图像的像素值的平均值的差异越大，表示脸部图像的背景优化越好。
优选地，所述将脸部图像和背景图像进行比较处理，获得脸部图像中的背景部分图像和前景部分图像，包括：
对脸部图像和背景图像进行图像差分处理，获得脸部图像中的背景部分图像和前景部分图像。
优选地，所述前景部分图像的得分fcfrt采用如下公式计算：
Figure BDA0003853170360000061
其中，disteye表示前景部分的图像中的瞳孔间距，imgwth表示脸部图像的横向长度，c1表示瞳孔间距方面的权重值，seto表示前景部分图像中的像素点的集合，nseto表示seto中包含的像素点的总数，xi和yi分别表示像素点i的横坐标和纵坐标，xmid和ymid分别表示脸部图像的中央位置的横坐标和纵坐标，lsdst表示预设的坐标距离标准值，c2表示坐标距离方面的权重值，gryvra表示seto中的像素点的灰度值的方差，stdgyr表示预设的灰度值的方差的参考值，c3表示灰度值的方差方面的权重值，flrvra表示seto中的像素点的梯度值的标准差，stdflr表示预设的梯度值的标准差参考值，c4表示梯度值的标准差方面的权重值。
本发明在获取前景部分图像的得分时，主要是从瞳孔间距、seto中的像素点的平均坐标与脸部图像的中央位置的坐标之间的距离、灰度值的方差、梯度值的标准差的标准差这几个方面进行考虑。瞳孔间距越大，seto中的像素点的平均坐标与脸部图像的中央位置的坐标之间的距离越小，灰度值的方差越小，梯度值的标准差越小，则表示前景部分图像的像素点之间的差异越小，脸部图像的质量越高。瞳孔间距方面进行考虑能够选出前景部分图像占脸部图像的比例大的图像，而从坐标之间的距离方面考虑，则是能够选出前景部分图像在脸部图像中央的图像。
优选地，所述背景部分图像的得分stfcfr采用如下公式计算：
Figure BDA0003853170360000062
其中，setw表示背景部分图像中的像素点的集合，nsetw表示setw中包含的像素点的数量，gryj表示像素点j的灰度值，dyj表示像素点j在背景图像中对应的像素点的灰度值，stgray表示预设的灰度值差异参考值，d1表示灰度值差值方面的权重值，nfc表示脸部图像中的像素点的总数，d2表示像素点数量方面的权重值，vrabh表示预设的灰度值的方差的参考值，d3表示灰度值的标准差方面的权重值。
而在对背景部分的图像进行得分计算时，本发明除了从灰度值方面进行考虑之外，还从像素点的数量、背景部分的图像中像素点与背景图像中对应的像素点之间的灰度值差异这两方面进行了考虑。当像素点的数量越小时，表示前景部分的图像在脸部图像中的占比越大，而当灰度值差异越小时，表示背景部分图像与背景图像中对应的区域越相似，而背景图像是在设定的标准环境下拍摄得到的，灰度值差异越小，表示脸部图像中的光线环境与背景图像中的光线环境相似度高，获得的脸部图像的质量也越高。
另外，对应的像素点是指当脸部图像和背景图像在同一坐标系下时，两个像素点的坐标相同，例如，背景图像中坐标为(x1,y1)的像素点h，其在背景部分的图像中对应的像素点为坐标也是(x1,y1)。
优选地，所述基于脸部图像对用户进行身份验证，包括：
对脸部图像进行优化处理，获得优化图像；
计算优化图像的特征信息与预留图像的特征信息之间的相似度，判断相似度是否大于设定的相似度门槛值，若是，则表示用户通过身份验证，若否，则表示用户没有通过身份验证。
进行优化处理能够降低脸部图像中的噪声对特征信息提取的准确率的影响。
优选地，所述预留图像为用户在注册服饰交易商城系统的账号时预留的自身脸部的图像。
优选地，所述对脸部图像进行优化处理，获得优化图像，包括：
对脸部图像进行灰度化处理，获得灰度图像；
对灰度图像中的像素点进行划分处理，以16个灰度级为划分间隔，将灰度图像中的像素点划分到16个集合中；
按照平均灰度值从大到小的顺序对16个集合进行排序，获得集合Usort，
Figure BDA0003853170360000071
根据Usort中的元素的下标从小到大的顺序依次对Usort中的元素进行降噪处理，获得降噪图像。
现有的降噪处理方式，一般是按照从左到右，从上到下的顺序进行降噪处理，但是，这样的降噪处理方式效率比较低，主要是噪声一般出现在像素级比较大的区间。而且，现有的降噪处理方式是在同一幅图像上进行滑窗处理，后面进行降噪处理的图像并不能高效地利用对高像素级的像素点进行降噪处理，获得的更为准确的降噪结果作为参考来进一步提高降噪结果的准确性。因此，本发明根据像素值对像素点进行划分，把像素值相近的像素点划分到同一个集合中，然后先对平均像素值高的集合像素点进行降噪处理，获得降噪图像，然后在前一次获得的降噪图像的基础上，对平均像素点稍低的下一个集合中的像素点进行降噪处理，从而有效地提高了降噪结果的准确性，有利于获得准确的特征信息，从而有利于提高本发明的身份验证过程的效率。
优选地，所述根据Usort中的元素的下标从小到大的顺序依次对Usort中的元素进行降噪处理，获得降噪图像，包括：
在灰度图像中，采用自适应降噪算法对Usort中第1个元素中包含的像素点进行降噪处理，获得降噪图像lwnsimg1；
在降噪图像lwnsimg1中，采用自适应降噪算法对Usort中第2个元素中包含的像素点进行降噪处理，获得降噪图像lwnsimg2；
以此类推，当k大于等于3时，在降噪图像lwnsimgk-1中，采用自适应降噪算法对Usort中第k个元素中包含的像素点进行降噪处理，获得降噪图像lwnsimgk；
将k＝16时获得的降噪图像lwnsimg16作为最终的降噪图像；
当对像素点进行降噪处理时，通过获取待降噪的像素点周边H×H范围内的其它像素点来组成待降噪图像，然后再使用自适应降噪算法对待降噪图像进行降噪处理。
优选地，所述自适应降噪算法，包括：
如图2所示，对于图像P，若图像P中的像素点的像素值的均值大于设定的均值阈值，则采用如下方式对图像P中的像素点进行降噪处理：
对图像P进行小波分解处理，获得高频小波系数和低频小波系数；
对高频小波系数进行优化处理，获得优化后的高频小波系数；
对低频小波系数和优化后的高频小波系数进行小波重构处理，获得降噪后的图像P；
若图像P中的像素点的像素值的均值小于设定的均值阈值，则采用非局部均值降噪算法对图像P中的像素点进行降噪处理，获得降噪后的图像P。
在平均像素值较高时，本发明采用的是耗时更多，但是降噪结果更为准确的小波小灶算法进行降噪处理，而在平均像素值较低时，本发明则是采用降噪速度更快，但是降噪效果也有保证的非局部均值降噪算法进行降噪处理，从而在降噪效果和降噪速度两方面取得均衡。
优选地，所述对高频小波系数进行优化处理，获得优化后的高频小波系数，包括：
将优化前和优化后的高频小波系数分别记为bfoptm和afoptm，采用如下方式对bfoptm进行优化处理以获得afoptm：
若bfoptm≥fthre，则使用以下公式获取afoptm：
Figure BDA0003853170360000091
若bfoptm＜fthre，则使用以下公式获取afoptm：
Figure BDA0003853170360000092
其中，shm表示判决函数，若bfoptm大于0，则shm(bfoptm)的值为1，若bfoptm等于0，则shm(bfoptm)的值为0，若bfoptm小于0，则shm(bfoptm)的值为-1，tx1和tx2分别表示预设的第一控制系数和第二控制系数，s表示预设的整理系数，s∈(1.9,3.2)，fthre表示判断阈值。
本发明在对高频小波系数进行优化处理的过程中，通过判断阈值来自适应选取不同的公式进行处理，从而提高了本发明的优化处理结果的准确性。
优选地，所述购物订单包括商品名称、商品数量、收货地址、收货电话和收货人名称。
优选地，所述商家端包括发货处理单元、商品管理单元和统计单元；
发货处理单元用于显示所述购物订单，以及用于商家输入快递信息；
商品管理单元用于商家对上架的商品进行管理；
统计单元用于对商家的销售数据进行统计。
优选地，快递信息包括快递订单编号、发货人地址、发货人名称等信息。
发货处理单元在获得快递信息后，将快递信息发送至云服务器进行存储，以便于用于查询物流信息。
优选地，对上架的商品进行管理，包括编辑上架的服饰的信息，价格，剩余库存数量等。
优选地，对商家的销售数据进行统计，包括统计销售额、销售数量、利润等。
优选地，所述云服务器还包括存储模块；
评价模块用于将用户输入的尺码评价发送至存储模块；
存储模块用于存储所述尺码评价。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，包括用户端、云服务器和商家端；
用户端包括登录模块、购物模块和评价模块；
登录模块用于验证用户的身份；
购物模块用于通过身份验证的用户输入购物订单；
评价模块用于通过身份验证的用户在收到服饰后输入尺码评价；
云服务器包括订单处理模块和评论处理模块；
订单处理模块用于将购物订单推送至商家端；
评论处理模块用于对尺码评价进行统计，获得统计结果；
购物模块还用于显示所述统计结果；
所述登录模块包括信息获取单元和身份验证单元；
信息获取单元用于获取用户的脸部图像；
身份验证单元用于基于脸部图像对用户进行身份验证；
所述获取用户的脸部图像，包括：
计算脸部图像的图像得分；
判断图像得分是否大于设定的得分阈值，若是，则将脸部图像传输至身份验证单元，若否，则再次获取脸部图像；
所述计算脸部图像的图像得分，包括：
将脸部图像和背景图像进行比较处理，获得脸部图像中的背景部分图像和前景部分图像；
采用如下公式计算图像得分：
Figure FDA0004145618680000011
其中，phscor表示图像得分，α、β、δ表示比例参数，fcfrt表示前景部分图像的得分、stfcfr表示前景部分图像的得分的参考值，fcbh表示背景部分图像的得分，stfcbh表示背景部分图像的得分的参考值，avefr表示前景部分的图像中的像素值的平均值，avebh表示背景部分的图像中的像素值的平均值，stvc表示差值参考值，α、β、δ这三个比例参数之和为1。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述尺码评价包括用户的体型参数、服饰尺码和合身度评价。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述用户的体型参数包括身高、体重、肩宽、胸围和臀围。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述合身度评价包括合身或不合身。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述对尺码评价进行统计，获得统计结果，包括：
根据预先设定的规则将体型分成N个类型；
获取合身度评价为合身的尺码评价的集合U；
对于集合U中的尺码评价M，根据尺码评价M中的体型参数获取用户的体型所对应的类型，将用户的体型所对应的类型记为n；
获取尺码评价M中的服饰尺码k；
在体型的类型为n且服饰尺码为k的统计项的统计数量numn,k上加1；
获取类型为n的体型的最佳服饰尺码；
将每种类型的体型的最佳服饰尺码作为统计结果。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述获取类型为n的体型的最佳服饰尺码，包括：
将集合U中类型为n的体型所对应的所有类型的服饰尺码存入集合V；
分别获取集合V中每种类型的服饰尺码的统计项的统计数量；
将统计数量最大值所对应的服饰尺码作为类型为n的体型的最佳服饰尺码。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述购物订单包括商品名称、商品数量、收货地址、收货电话和收货人名称。
8.根据权利要求1所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述商家端包括发货处理单元、商品管理单元和统计单元；
发货处理单元用于显示所述购物订单，以及用于商家输入快递信息；
商品管理单元用于商家对上架的商品进行管理；
统计单元用于对商家的销售数据进行统计。
9.根据权利要求1所述的一种基于云计算的服饰交易商城系统，其特征在于，所述云服务器还包括存储模块；
评价模块用于将用户输入的尺码评价发送至存储模块；
存储模块用于存储所述尺码评价。
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