【技术实现步骤摘要】
服装大数据信息处理法为服装商企和运营提供方法和系统
[0001]本专利技术的实施案例是关于服装企业的商品企划（确定生产数量、确定价格）和商品经营（分配、调货、退货）、顾客营销的高度化应用。
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技术介绍
[0003]服装是确认目标顾客需求，主推顾客喜欢的服装商品的重要因素。 为了确认和预测顾客的现状，将进行多种调查方法和市场调查。但是，仅通过几人的观察和调查，无法推出顾客喜欢的商品的情况较多。 解决这个问题的方法是通过大数据确认顾客的需求，为了解大数据需要使用人工智能分析。
[0004]虽然文字和数字分析已经有多种工具和方法，但图像识别用最近机器学习图像识别方法，才能实现处理大数据、支持实时决策的系统化。人工智能的图像识别非常重要，因为指导学习日程所要学习的目标值决定。 为了解析服装，将标准的深度和范围分类，以目标值进行学习。
[0005]为了现状和预测由文字、数字和图像板块构成的核心数据，提出了该方法，并将提案的方法系统化，开发成电脑形态的结果和图表。
技术实现思路
[0006]本专利技术是将服装图像自动分类到与服装相关的大数据的目标值（Label）的分类体系，学习人工智能，通过图像的快速分析，确认服装潮流现状，利用主体与竞争者比较，用于商品运用、市场营销的决策。 另外，定期、周期性地分析潮流趋势，通过序列分析方法提供预测系统的专利技术。
附图说明
[0007]图1是根据本专利技术处理服装大数据信息的方法、服装商品企划和商品运营的方法和系统的构成度。图2是本专...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.权利要求项目：根据大数据的性质区分而采集的服装大数据的文字、数字、图像抓取/数据库;通过收集的数据来识别图像数据并进行人工智能图像识别;将收集到的数据中文本技法或四则可运算的数据文字、数字数据加工;将收集到的数据连接（PRIMARY KEY ）结合起来。2.下面是利用大数据和机器学习预测服装潮流趋势的方法和系统装置。3.文字、数字、图像收集/存储（100）包括:文字、数字提取/存储模块（110）;图像提取/存储模块（120）。4.服装电商或与服装相关的SNS上的商品名、商品相关信息和销量、顾客反馈信息（评论、评论数、点赞、转发）等文字、数字模块（110）和提取、储存商品形象信息的形象提取/存储模块（120）。5.上述人工智能图像识别（200）包括:指导学习标签管理模块（210）、机器学习CNN训练模块（220）、机器学习CNN再学习模块（230）。6. 在地指导习上，制定目标值（标签）符合服装分类标准，并收集管理基准大
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中
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小得流动的指导学习标签管理模块（210， ）符合标签的数据照片，在多种环境和条件下拍摄的照片。7.包括进行机器学习前加工的预处理过程，实际进行机器学习的美国有线电视新闻网（CNN）学习模块（220）和通过测试提高学习结果的再校验学习过程（230）等。8.上述文字、数字数据加工部分（300）包括分类体系加工模块（310）和收集单位步骤顺序模块（320）。9.服装相关收集的文字、数字信息是服装分类（大
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中
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小）体系和数据来源，为了快速完成各品牌分析，需要事前统计。10.这些分类，来源，单位分类事前数据进行统计，加工线处理的分类体系分类（31...
【专利技术属性】
技术研发人员：权赫民，
申请(专利权)人：肆嘉上海商务咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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