[发明专利]基于服饰多属性识别的时尚趋势预测方法、系统以及设备在审
| 申请号： | 202110080732.6 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112819510A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 王伟;狄念 | 申请（专利权）人： | 江阴逐日信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 上海正策律师事务所 31271 | 代理人： | 张晟 |
| 地址： | 214400 江苏省无锡*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于服饰多属性识别的时尚趋势预测方法，包括以下步骤：设置用于识别和预测的服饰时尚属性元数据集；按日采集多个电商网站售卖的服饰对应图片数据；标注服饰图片属性并按属性比例执行重采样；执行图像预处理；执行服饰多属性分类神经网络AttrNet模型训练；判断服饰多属性分类神经网络AttrNet模型的准确率是否大于阈值；基于训练后的服饰多属性分类神经网络AttrNet模型，识别每日各电商平台售卖服饰对应图像执行服饰属性识别，生成对应的各电商平台服饰属性变化序列；执行双层LSTM属性趋势预测模型的训练；判断双层LSTM属性趋势预测模型的曲线拟合程度的平均困惑度是否小于阈值；以及双层LSTM属性趋势预测模型输出后续时尚趋势属性关键词。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 服饰 属性 识别 时尚 趋势 预测 方法 系统 以及 设备 | ||
【主权项】：
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