[发明专利]一种基于双模型的鞋楦参数自动预测方法及预测装置

权利要求书

1.一种基于双模型的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,包括以下步骤:

步骤一，脚与楦分类模型、脚与楦差值模型的训练；

步骤二，利用双模型自动预测鞋楦参数。

2.根据权利要求1所述的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,所述步骤一进一步包括如下步骤，

(S101)测量测试者足部参数；

(S102)让测试者试穿基础鞋楦制作的鞋，匹配最合适的鞋码；

(S103)将不同的鞋码作为不同的类别，足部参数作为特征，利用SVM训练分类器，得到脚与楦分类模型；

(S104)读入基础鞋楦参数，与足部参数一一对应，做差值；

(S105)统计相同鞋码的差值期望，得到脚与楦差值模型。

3.根据权利要求1所述的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于，所述步骤一进一步包括如下步骤：

(S111)测量测试者足部参数；

(S112)让测试者试穿基础鞋楦制作的鞋，匹配最合适的鞋码；

(S113)读入基础鞋楦参数，与足部参数一一对应，做差值；

(S114)统计相同鞋码的差值期望，得到脚与楦差值模型；

(S115)将不同的鞋码作为不同的类别，足部参数作为特征，利用SVM训练分类器，得到脚与楦分类模型。

4.根据权利要求2或3所述的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,所述步骤二进一步包括如下步骤：

(S201)测量消费者的足部参数；

(S202)利用脚与楦分类模型预测鞋楦码数；

(S203)在脚与楦差值模型中，获取鞋楦码数对应的脚与楦的差值；

(S204)足部参数加上对应的差值得到最终楦的参数。

5.根据权利要求4所述的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,所述步骤二还包括如下步骤：

(S205)如果预测的鞋楦码数与平常的码数差距过大，则人为修正。

6.根据权利要求5所述的鞋楦参数自动预测方法，其特征在于,所述步骤二还包括如下步骤：

(S206)将得到的最终鞋楦的参数写入数据库，用于对模型进行增量学习。

7.一种基于双模型的鞋楦参数自动预测装置，其特征在于：包括数据采集模块，用于采集足部参数；双模型训练模块，用于训练脚与鞋楦分类模型和脚与鞋楦差值模型；存储模块，用于保存足部数据、基础鞋楦参数、脚与鞋楦分类模型、脚与鞋楦差值模型；自动预测模块，用于自动预测鞋楦参数。

8.根据权利要求7所述的自动预测装置，其特征在于：所述双模型训练模块包括脚与鞋楦分类模型训练单元和脚与鞋楦差值模型训练单元。

9.根据权利要求8所述的自动预测装置，其特征在于：所述自动预测模块包括鞋楦码数预测单元。

10.根据权利要求9所述的自动预测装置，其特征在于：所述自动预测模块包括脚与鞋楦差值获取单元。