[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有效
| 申请号： | 202110256701.1 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113159826B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 姜明华;花爱玲;余锋;周昌龙 | 申请（专利权）人： | 武汉纺织大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/951;G06V20/40;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉维盾知识产权代理事务所(普通合伙) 42244 | 代理人： | 彭永念 |
| 地址： | 430073 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 服装 流行 元素 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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