一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法及系统

本发明涉及智能服装设计，尤其涉及一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法及系统。

背景技术：

1、在服装设计领域，随着消费者个性化需求的日益增长，定制化设计已成为行业发展的新趋势。近年来，人工智能技术的迅猛发展为服装设计带来了革命性的变革。传统的服装设计方法往往依赖于设计师的主观判断和经验，而现代技术通过数据驱动的设计流程，能够更精准地捕捉用户的个性化需求。特别是，基于用户数据的深度学习模型被广泛应用于分析用户行为，预测风格偏好，从而指导服装设计。

2、然而，现有的服装设计技术仍存在明显的不足。首先，虽然已有技术能够收集用户信息并形成用户画像，但在分析用户数据时，往往缺乏对用户风格倾向和偏好的深入理解，导致设计建议与用户实际需求存在偏差。其次，现有的设计流程中，用户与设计师之间的互动较为有限，用户难以参与到设计过程中，设计师也难以获得用户的实时反馈，这限制了设计的个性化和创新性。此外，现有技术未能有效结合社交平台的互动特性，以促进用户与设计师的共同创作，从而影响了设计方案的多样性和满意度。我方
技术实现要素：
提出的基于人工智能的服装拼接多功能设计方法，正是在这些方面进行了有益的探索和创新，有望显著提高服装设计的个性化和互动性，满足用户日益增长的定制化需求。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法，能够深入分析用户数据，准确识别用户的风格倾向和偏好，获得用户的实时反馈，有效结合社交平台的互动特性，促进用户与设计师的共同创作，提高设计方案的多样性和用户的满意度。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法，包括：收集用户的个人信息和历史购买数据，形成全面的用户画像；利用改进深度学习模型分析收集到的用户数据，识别用户的风格倾向和偏好，并生成拼接设计建议；构建社交平台，允许用户与设计师共同完成拼接设计，通过互动提交设计需求，并获得设计师的实时反馈和建议；基于用户反馈和设计调整，生成并输出最终拼接服装设计方案。

4、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述形成全面的用户画像包括，在用户首次使用相关应用或平台时，要求填写包含基本信息、体型、风格偏好的个人信息表格，通过集成电商平台或消费记录，自动提取用户的历史购买数据，识别用户的消费习惯和趋势；

5、利用数据分析工具，监测用户在应用及网站上的行为，识别用户的兴趣与偏好，通过分析用户在不同产品页面的停留时间和互动情况，进一步理解用户具体偏好，提供选项连接用户的社交媒体账户，提取风格喜好和时尚关注信息；

6、将收集到的数据存储在用户数据库中，定期更新用户画像，持续反映用户当前的兴趣和趋势。

7、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述分析收集到的用户数据包括，处理收集的数据，采用k近邻插值法，对类别数据进行独热编码；

8、应用改进的深度学习模型分析用户的风格偏好，将用户的历史互动数据与实时反馈结合，生成用户个性化的风格特征向量，用户特征向量u表示为：

9、u＝[u1,u2,...,un]

10、其中，ui为用户在特定特征上的数值表示，i＝1,2,…,n；

11、对用户特征向量进行训练，重构用户偏好，重构误差e的计算公式：

12、

13、其中，r(ud)表示通过自编码器重构的推荐风格特征，e为样本数量，u′为训练后的用户特征向量，通过分析重构误差，识别出用户潜在的风格倾向，优化用户特征向量。

14、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述生成拼接设计建议包括，分析当前时尚趋势，提取流行元素和特征，流行趋势的分析结果用来评估流行元素在用户的特征向量中的适应性；根据用户的风格偏好，从设计库中筛选出符合用户特征的拼接样式，筛选过程中，评估每个拼接样式与用户特征之间的兼容性，使推荐的样式满足用户的个性化需求；

15、依据以上步骤得出的流行元素适应性和样式匹配情况，以综合评估形成用户的个性化设计建议；

16、设计建议评分机制，确定最优推荐。

17、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述构建社交平台包括，利用改进的匹配算法，根据用户画像自动匹配设计师，并在用户请求时推荐设计师，设计师收到用户的设计需求后，通过即时消息功能进行确认，并针对用户的需求进行互动提问；

18、建立风格特征提取模型f，所述风格特征包括颜色、纹理、款式元素：

19、

20、其中，ci表示颜色特征rgb值，tj表示纹理特征，j＝1,2,…,m，sl表示款式特征，l＝1,2,…,p；

21、通过调整各特征在分析体系中的权重，形成加权特征向量w，并得到最终的特征输出x：

22、

23、x＝wt·f

24、其中，wc、wt、ws分别为颜色特征权重、纹理特征权重、款式特征权重，wt为加权特征向量矩阵的转置；

25、在初步反馈后，设计师基于用户的评论和反馈进行调整，形成设计迭代轮回，每次迭代后，用户都能重新查看设计更新，并给予意见，形成最终设计。

26、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述最终设计包括，通过爬虫技术，在社交平台上收集当前流行的拼接样式图片、关键词、标签和用户评价，推送设计灵感，并在设计讨论环节收集用户对不同设计的反馈，进行动态调整；

27、设定ru为用户对不同拼接设计u的反馈得分，设定反馈的满意度阈值a：

28、

29、其中，b为拼接设计方案的个数，若r≥a，则确认满意度满足要求，进入最终方案环节；

30、一旦用户与设计师之间的互动达到满意程度，设计师将生成最终拼接服装设计方案，自动生成详细的设计文档，并提供格式化供用户下载或分享。

31、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的一种优选方案，其中：所述生成并输出最终拼接服装设计方案包括，在经过多轮用户反馈与设计调整后，利用机器学习模型综合分析收集到的用户反馈数据、设计建议及市场趋势，自动生成最终的拼接设计方案；

32、输出一份完整的设计文档，所述设计文档包括：设计图、拼接具体细节、面料说明、颜色选择、尺码信息；允许用户将最终设计方案以不同格式下载，支持的格式包括pdf、可打印文档和图像文件，集成社交媒体分享功能，用户可以分享拼接设计方案，在最终设计输出后，定期跟踪用户的满意度，定期更新设计模型，适应用户需求和市场变化，形成闭环反馈机制，确保设计流程的高效。

33、本发明的另一个目的是提供一种基于人工智能的服装拼接多功能设计系统，其能通过模块的协同工作，系统能够提供一个端到端的个性化服装设计解决方案，确保设计过程既高效又符合用户的个性化需求。

34、作为本发明所述的一种基于人工智能的服装拼接多功能设计系统的一种优选方案，其中：包括用户画像构建模块、智能设计分析模块、社交协作平台模块、设计输出与管理模块；

35、所述用户画像构建模块，负责从多个数据源收集用户的详细信息，并通过数据分析技术构建一个全面且动态的用户画像，画像将包括用户的个人特征、购物习惯、风格偏好和社会行为，为后续设计提供精准的个性化信息；

36、所述智能设计分析模块，利用先进的机器学习和深度学习算法，对用户画像进行分析，以识别和预测用户的风格偏好，同时结合当前的时尚趋势和市场数据，为用户提供量身定制的服装设计建议；

37、所述社交协作平台模块，为用户和设计师提供了一个互动的协作环境，允许双方在设计的各个阶段进行沟通和协作，支持实时反馈、设计修改和创意共享，增强用户体验并提高设计满意度；

38、所述设计输出与管理模块，负责将最终的设计方案转化为可交付的格式，并管理整个设计流程的输出，跟踪用户的满意度，收集反馈用于持续改进设计方法和系统性能。

39、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的步骤。

40、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于人工智能的服装拼接多功能设计方法的步骤。

41、本发明的有益效果：通过收集和分析用户的个人信息及历史购买数据，结合改进的深度学习模型，能够更准确地识别用户的风格倾向和偏好，从而生成更加符合用户个性化需求的设计建议。构建的社交平台允许用户与设计师直接互动，共同完成设计，用户的实时反馈和设计需求可以直接影响设计过程，提高了用户的参与感和满意度。

42、用户与设计师的互动合作模式有助于激发新的设计灵感，使得设计方案更加多样化和创新。基于用户反馈和设计调整，系统能够迭代优化设计方案，确保最终输出的服装设计方案既符合用户的期望，又具有市场竞争力。用户能够参与到设计过程中，感受到更加个性化的服务，提升了整体的用户体验。