[发明专利]一种服饰流行趋势智能可视化展示方法和系统

说明书

本发明公开了一种服饰流行趋势智能可视化展示方法和系统，系统包括：数据库管理服务器、处理器和WEB端；所述服务器用于存储服饰流行趋势预测程序，预测程序可被一个或者多个处理器执行，以实现服饰流行趋势预测。所述WEB端用于录入数据、人机交互和显示预测结果。方法包括：选择类型进行查询；筛选生命周期信息、色彩信息、结构信息、流行指数信息和成长性指数信息。本发明的优点是：实现流行趋势自动跟踪和实施展示，给服饰行业设计师提供可靠的方向。

技术领域

本发明涉及计算机智能服饰搭配技术领域，特别涉及一种服饰流行趋势智能可视化展示系统和方法。

背景技术

随着人类文明的不断发展，人们对于物质要求、生活品质也越来越高。

当前服装行业的时尚趋势预测主要由一些国际知名公司，如WGSN等通过雇佣大量员工在世界各地收集时尚相关的视觉信息，包括街拍、博客、时装秀等，之后由专业的时尚从业人员再对这些信息进行手工的编辑和分类来完成相应的标注工作，设计师们依据这些标注好的大量时尚信息进行抽象形成自己的时尚趋势判断，最后完成相应的服装成衣设计。在这一过程中，需要大量专业从业者花费较长时间来完成，而且随着当下时尚趋势的变化越来越快，这一依靠人工完成时尚趋势预测的整体成本以及从业人员的工作强调还在不断上升。

发明内容

本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种服饰流行趋势智能可视化展示系统和方法。

为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：

一种服饰流行趋势预测系统，包括：数据库管理服务器、处理器和WEB端；

所述数据库管理服务器用于存储服饰流行趋势预测程序，预测程序可被一个或者多个处理器执行，以实现服饰流行趋势预测的方法。

所述处理器用于执行云端服务器中存储的预测程序，以实现服饰流行趋势预测的方法。

所述WEB端用于录入数据、人机交互和显示预测结果。

服饰流行趋势预测程序的功能模块包括：数据采集模块、数据预处理模块、数据可视化模块、统计分析模块、统计分析模块和预测分析模块；

数据采集模块：采集数据，包括：品类、周期性、季节性数据；并检查数据，要求数据没有重复；

数据预处理模块：对数据采集模块采集的数据，进行清洗、筛选、集成、变换操作；

数据可视化模块：进行可视化配置和统计分析配置；根据统计配置查询组织数据，根据可视化配置呈现数据结果；

统计分析模块：将用户选择，品类进行统计分析配置，采用数据库统计结合程序统计，对服饰情况进行统计分析，

预测分析模块：根据历史服饰录入的数据，预测出符合条件的服饰数据。

进一步地，数据预处理具体为，设定预处理规则、执行预处理以及预处理后数据分析和评估。

进一步地，统计分析模块还包括通过影响因子修正模型以及根据模型和用户选择产生相应的变化。

如图1所示，一种服饰流行趋势智能可视化展示方法，包括以下步骤：

S1：用户通过WEB端选择所在品类、周期性、季节性数据，点击查询；

S2：通过WEB端筛选行业产品各大品类生命周期信息，并选中服饰的可能性。

S3：通过WEB端筛选各大品类色彩信息，并选中服饰的数据总列表；

S4：通过WEB端筛选各大品类结构信息，并选中服饰的数据总列表；

S5：通过WEB端筛选各大品类流行指数信息，并选中服饰的数据总列表；