【技术实现步骤摘要】
本申请涉及服装设计领域，具体涉及一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统。
技术介绍
1、当今服装行业为了能满足各种不同体型人群的需求，生产符合消费者体型特征的服装产品，通过数字化手段衍生出了服装定制行业。建立在数字化的服装定制行业积累了大量的订单数据，其中，订单数据包含了人体尺寸与服装定制生产数据。这类数据具有很高的挖掘价值，大量的学者、设计者和供货商都在研究该数据的应用方式。
2、在服装定制工程领域，松量设计是服装生产工艺流程中不可或缺的环节，也是影响服装成型效果及合体性的重要指标之一。松量设计受服装款式、体型、面料厚度及客户偏好等的影响。放松量的处理是否得当直接影响了服装定制的品质。
3、传统的服装量体定制，只是单纯地进行量体工作，机械地加放数据，设计制作的服装版型大多十分相似，虽然在尺寸上满足了客户的身材尺寸，但对于不同客户生活工作的机体活动空间的张弛度而言，有一定的弊病和缺陷。
4、此外，人们往往用身高体重标准表来衡量自己的体型，但是身高体重标准表应根据人的年龄、性别以及社会因素等发生变化，且不能够准确反映出人的肥胖程度。gb/t1335-2008《服装号型》规定，“号”指人体的身高，表示服装长度设计和选购的参数。“型”指人体的胸围或腰围。表示服装肥瘦设计和选购的依据。从号型定义上看，规格只是针对任何服装设计、选购的依据。在规格上，划分了y、a、b、c四种体型分类代号表示体型的适应范围。
5、如今，随着人民生活水平的提高，人的身高、围度和体形发生了很大的变化，表现
6、针对上述技术问题，需要一种优化的定制服装松量设计方案。
技术实现思路
1、本申请的一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法提供了一种优化的定制服装松量设计方案，能够根据客户的体型定制不同风格服装的关键部位松量设计体系表，明确了定制服装量化规则的设计松量方式，解决了传统需靠人工经验或订单成交经验来确定成衣松量数值的问题，为数字化定制服装提供了技术支撑。
2、本申请的另一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法借助已有数据，例如，服装定制的历史订单数据与定制服装尺寸数据来进行体型分类进而设计定制服装松量，一方面，无需收集新的数据，另一方面，使得已有数据得到充分利用，还使得设计结果更加匹配当前的人体体型。
3、本申请的又一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法借助身高、bmi值、胸腰差、臀腰差等数据综合分析客户的体型，分析得到的体型结果更加精准，更加精细；且有利于后续的松量设计的准确性。
4、本申请的又一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法的对应体型定制的松量设计模型中，排除了客户量体尺寸的干扰因素。
5、本申请的又一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法中对应体型定制的松量设计模型是基于历史订单中的样板尺寸得到的，获取的松量设计模型具有代表性，准确度较高。
6、本申请的又一优势在于提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法及其系统，其中，所述基于大数据分析的定制服装松量设计方法在进行体型分类的过程中，会依据收集到的客户的实际体型数据将初步体型分类中的非常体体型剔除，使得最终得到的体型适用于大多数客户，且可以在一定程度上减少数据处理量。
7、根据本申请的一个方面，提供了一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其包括：
8、基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据进行第一次体型划分；
9、基于历史订单数据中的客户体型数据中的胸围数据、臀围数据和腰围数据进行第二次体型划分，以将客户的体型分类为多种体型；
10、基于历史订单数据中的客户体型数据中的关键部分的尺寸获得不同体型对应的不同风格的样板的关键部分的尺寸；以及
11、基于不同体型对应的不同风格的样板的关键部分的尺寸构建松量设计模型。
12、在根据本申请所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法的一实施方式中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据进行第一次体型划分，包括：基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据计算客户的身体质量指数，所述身体质量指数等于体重与身高的平方的比值；基于所述身体质量指数将客户的体型分为n1种体型；以及基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据将n1种体型中的每一种客户的体型细分为n2种体型，使得客户的体型被分为n1×n2种体型。
13、在根据本申请所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法的一实施方式中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据进行第一次体型划分，还包括：剔除获得的n1×n2种体型中的非常体体型，以获得n种常体体型。
14、在根据本申请所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法的一实施方式中，剔除获得的n1×n2种体型中的非常体体型，以获得n种常体体型，包括：统计n1×n2种体型中每一种体型的覆盖率，响应于所述覆盖率低于预设阈值，将该种体型判定为非常体体型；响应于所述覆盖率大于等于所述预设阈值，将该种体型判定为常体体型；其中，每一种体型的覆盖率等于历史订单数据中符合该体型的客户数量与统计的客户总数量的比值。
15、在根据本申请所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法的一实施方式中，所述预设阈值为0.1%。
16、在根据本申请所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法的一实施方式中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的胸围数据、臀围数据和腰围数据进行第二次体型划分，包括：基于历史订单数据中的客户体型数据中的胸围数据、臀围数据和腰围数据计算客户的胸腰差和腰臀差，所述胸腰差为胸围数据和腰围数据的差值，所述腰臀差为所述臀围数据和腰围数据的差值；以及基于客户的胸腰差和腰臀差将第一次体型划分得到的至少部分体型进一步细分为多种体型。
17、在根据本申请所述的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其特征在于，包括：
2.一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据进行第一次体型划分，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，剔除获得的n1×n2种体型中的非常体体型，以获得N种常体体型，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，所述预设阈值为0.1%。
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的胸围数据、臀围数据和腰围数据进行第二次体型划分，包括：
7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，基于客户的胸腰差和腰臀差将第一次体型划分得到的至少一种体型进一步细分为多种体型，包括：
8.根据权利要求7所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，所述聚类算
9.根据权利要求1所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，松量设计模型为；其中，表示松量，表示样板尺寸，表示样板的风格，表示类风格的服装的松量；表示很修身风格的服装的松量；表示类风格的服装的样板尺寸；表示很修身风格的服装的样板尺寸。
10.一种基于大数据分析的定制服装松量设计系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其特征在于，包括：
2.一种基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的身高数据和体重数据进行第一次体型划分，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，剔除获得的n1×n2种体型中的非常体体型，以获得n种常体体型，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，所述预设阈值为0.1%。
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的定制服装松量设计方法，其中，基于历史订单数据中的客户体型数据中的胸围数据、臀围数据和腰围数据进行第二次体型划分，包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，徐叶红，周君清，刘磊，陈秀玲，林剑叠，
申请(专利权)人：杭州贝嘟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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