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[发明专利]基于深度学习的服装流行元素预测的系统及方法-CN202110256701.1有效
发明人：姜明华;花爱玲;余锋;周昌龙 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明属于服装智能制造技术领域，公开了一种基于深度学习的服装流行元素预测的系统及方法，包括数据收集模块，图像处理模块，服装检索模块，结果预测模块。数据收集模块用于收集网络上各种社交平台的图像；图像处理模块用于给服装图像贴上语义标注；服装检索模块，用于符合相关附属信息的服装图像检索出来；结果预测模块，用于对服装流行元素得到预测结果。一种服装流行元素预测方法包括：非线性回归模型，时序预测模型。非线性回归模型用于分析附属属性对于流行程度的分析，时序预测模型利用神经网络对于流行元素进行预测。本发明相比于现有技术，减少了计算成本，提高了预测的准确率。
基于深度学习服装流行元素预测系统方法

[发明专利]一种服装风格流行预测的系统及方法-CN202011472121.8有效
发明人：姜明华;花爱玲;余锋;周昌龙 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明属于智能服装技术领域，公开了一种服装风格流行预测的系统及方法。通过数据处理模块获取服装图像数据并进行多标签标注，得到标签信息；通过服装分类模块根据标签信息进行服装风格分类，得到风格分类信息及每类风格服装对应的实际购买量；通过估计购买量模块利用回归分析模块得到实际购买量影响因子与实际购买量之间的购买关系信息，根据购买关系信息、实际购买量，得到估计购买量；通过服装流行预测模块根据风格分类信息、估计购买量对服装风格的流行趋势进行预测。本发明能够对服装风格的流行趋势进行预测。
一种服装风格流行预测系统方法

[发明专利]一种基于区域热点事件的服装流行趋势预测方法与系统-CN202210537133.7有效
发明人：姜明华;花爱玲;余锋;赵雅欣;周昌龙;宋坤芳 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域热点事件的服装流行趋势预测方法与系统，所述系统包括数据收集单元，数据处理单元，服装分类单元，服装流行趋势预测单元，数据收集单元用于收集文本信息和图像信息，并同时将对应的图像与文本信息进行匹配；数据处理单元用于对收集到的文本信息和相关的图像进行预处理，将没有文本信息的图像送至对应的服装分类单元的A分支，将文本信息的图像送至B分支；服装分类单元用于对收集到的图像进行特征提取，对于相应的元素类别进行分类；服装流行趋势预测单元用于对特定区域热点事件的服装流行趋势进行预测。本发明对特定区域的服装流行趋势进行预测，极大提高了预测的准确率及复杂性，同时可促进智能服装技术领域的发展。
一种基于区域热点事件服装流行趋势预测方法系统

[发明专利]一种基于2D图像的虚拟试衣方法-CN202210573730.5有效
发明人：姜明华;史衍康;余锋;花爱玲;周昌龙;宋坤芳 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D图像的虚拟试衣方法，涉及虚拟试衣技术领域。本发明方法包括：输入虚拟试衣需要的图像数据，经过预处理操作生成试穿区域语义图、非试穿区域语义图和服装修正图；经过端到端的语义拼接网络，在引入集成判别器和多层次损失函数的约束下，生成试穿后的人体语义分割图；通过服装变形网络，在引入频域分类器和正则约束损失函数的约束下，预测出变形后的服装图像；将试穿者图像和变形后的服装图像拼接得到粗糙的试穿结果图；经过归一化网络计算并缩小伪影区域，最终得到精细的试穿结果图。本发明方法解决现有技术中服装与人体错位产生伪影的问题，使得生成的图片保持更多的细节，生成高分辨率的试衣图片。
一种基于图像虚拟试衣方法