一种远程测量定制服装尺寸的方法及服装样衣的用途与流程

本申请涉及服装制造，具体而言，涉及一种远程测量定制服装尺寸的方法及服装样衣的用途。

背景技术：

1、随着生活水平的提高，人们对服装的要求也越来越高，在日常生活中，服装定制也越来越受欢迎。服装定制服务中首先要精确测量衣服的尺寸，如服装的三围(胸围、腰围、臀围)、衣长等尺寸，服装测量的准确性是影响定制满意度最重要的一个环节。因为缺乏可靠的远程测量技术，服装定制仍然以线下服务为主，定制服装的电商化进程非常缓慢。

2、现有的远程测量技术有两类，一种是靠摄像头拍照结合图像分析，另一种是把一套紧身衣和一套3d扫描仪(如红外扫描仪)寄给客户进行测量。前者因为照片是二维信息，缺乏深度值，这种方式误差非常大；后者只能测量客户身体的净三围，无法确定衣服的加放量，并且，一台精度可靠的3d扫描仪价值数万元，途中损坏或遗失的成本很高。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种远程测量定制服装尺寸的方法及服装样衣的用途，能够降低成本，减小测量误差，确定衣服的加放量。

2、本申请提供一种远程测量定制服装尺寸的方法，包括服装样衣，所述服装样衣包括样衣本体和设置在所述样衣本体上的调节机构，所述调节机构用于调节所述样衣本体的至少一种尺寸，以使所述样衣本体达到客户的期望尺寸，还包括：为客户选择匹配至少一件服装样衣，并将所述服装样衣邮寄给客户；客户试穿所述服装样衣后，通过调整所述样衣本体上的调节机构，使所述服装样衣达到客户的期望尺寸；根据所述服装样衣的尺寸和所述调整机构的调整量，获得客户定制服装的最终尺寸。

3、可选的，所述调节机构包括围度调节装置和长度调节装置中的至少一种；所述围度调节装置包括：围度调节件，所述围度调节件用于调整所述样衣本体的至少一种围度尺寸；所述长度调节装置包括：长度调节件，所述长度调节件用于调整所述样衣本体的至少一种长度尺寸。

4、可选的，所述服装样衣的所述调节机构包括调节钩、调节扣和伸缩带中的至少一种；所述调节钩、调节扣和伸缩带均用于调节样衣的围度。

5、可选的，所述调节扣包括至少一组扣件，所述调节扣设置在调节服装样衣的围度处，以调节服装样衣的围度。

6、可选的，所述调节钩包括一组不同尺寸的挂钩和/或一组可调整尺寸的挂钩，所述调节钩设置在调节样衣的围度处，以调节样衣的围度。

7、可选的，所述伸缩带包括至少一组带有刻度线的可伸缩绷带，所述伸缩带设置在调节样衣的围度处，以调节样衣的围度。

8、可选的，所述为客户选择匹配至少一件服装样衣的步骤，包括：建立统计学模型或深度学习模型，所述统计学模型或深度学习模型是客户信息x＝(x1，x2，x3...)w映射到样衣尺寸y＝(y1，y2，y3...)t的模型y＝f(x)；根据用户的至少一项用户信息，通过统计学模型或深度学习模型，获得样衣尺寸；根据所述样衣尺寸，在样衣库中为所述用户匹配至少一件如权利要求1所述的服装样衣。

9、可选的，所述深度学习模型为y＝f(x；w，b)，所述深度学习模型的架构被设计为：

10、第一层：h(1)＝g(1)(w(1)tx+b(1))；

11、第二层：h(2)＝g(2)(w(2)th(1)+b(2))；

12、…

13、第m层：h(m)＝g(m)(w(m)th(m-1)+b(m)；

14、输出层：y＝w(out)th(m)+bout；

15、其中，w和b为模型参数，m为隐藏单元层数，g为激活函数。

16、代价函数为：

17、其中代表求期望值，代表训练样本由产生；

18、参数w和b是通过最小化代价函数，计算出的最优解。

19、可选的，所述样衣库中的样衣总数量为ntotal，衣长为li、胸围为xj、腰围为yk、臀围为zl的服装样衣的最佳数量n；n＝round(φij(yk，zl)*ntotal)；

20、φij(yk，zl)为衣长胸围组合{li，xj}下腰围为yk、臀围为zl的概率φij(yk，zl)。

21、本申请还提供一种服装样衣的用途，其特征在于，将服装样衣用于测量客户定制服装的至少一种尺寸，所述服装样衣包括样衣本体和设置在所述样衣本体上的调节机构，所述调节机构用于调节所述样衣本体的至少一种尺寸，以使所述样衣本体的尺寸更符合客户期望。

22、现有技术中，定制服装一般需要到线下由裁缝通过量体、制作样衣、试穿测量以确定定制服装的尺寸；如果采用远程测量的方法，一方面对测量设备要求较高，另一方面，也无法根据客户的需求和喜好对测量数据进行调整，而远程测量不采用线下测量类似的测量方法，主要受限于两个技术难点，一是在没有裁缝的情况下，用户自己无法对样衣尺寸进行快速的调整，二是在不依赖高精度测量设备的情况下，远程制作样衣的精度较低，导致一次定制可能需要做几件样衣，成本无法控制。

23、本申请的有益效果包括：

24、本申请提供一种远程测量定制服装尺寸的方法及用途，通过在样衣本体上设置调节机构，客户试穿服装样衣，并调节调节机构，以使样衣本体达到客户的期望尺寸。并且由于调节机构的调节范围有一定的限制，如果我们发给用户的样衣与用户期望的尺寸差异较大，即使有调节机构，用户也无法将样衣调整至期望的尺寸。因此，我们通过人工智能深度学习模型及统计学方法为用户适配服装样衣，以提高服装样衣的适配度，使整个远程测量方案在商业上具有实用价值。远程测量过程中所用的调节件，须保证客户能方便地、自助地完成操作，才能在商业上具有实用价值。因此，上述方法提供给客户的每一种调节装置，都保证了易用性、便捷性和可靠性。采用上述方法，能够降低成本，减小测量误差，解决了现有技术中存在的问题。

技术特征：

1.一种远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，包括服装样衣，所述服装样衣包括样衣本体和设置在所述样衣本体上的调节机构，所述调节机构用于调节所述样衣本体的至少一种尺寸，以使所述样衣本体达到客户的期望尺寸，还包括：

2.根据权利要求1所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述调节机构包括围度调节装置和长度调节装置中的至少一种；

3.根据权利要求1所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述服装样衣的所述调节机构包括调节钩、调节扣和伸缩带中的至少一种；

4.根据权利要求3所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述调节扣包括至少一组扣件，所述调节扣设置在调节服装样衣的围度处，以调节服装样衣的围度。

5.根据权利要求3所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述调节钩包括一组不同尺寸的挂钩和/或一组可调整尺寸的挂钩，所述调节钩设置在调节样衣的围度处，以调节样衣的围度。

6.根据权利要求3所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述伸缩带包括至少一组带有刻度线的可伸缩绷带，所述伸缩带设置在调节样衣的围度处，以调节样衣的围度。

7.根据权利要求1所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述为客户选择匹配至少一件服装样衣的步骤，包括：

8.根据权利要求7所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述深度学习模型为y=f(x；w，b)，所述深度学习模型的架构被设计为：

9.根据权利要求7所述的远程测量定制服装尺寸的方法，其特征在于，所述样衣库中的样衣总数量为ntotal，衣长为li、胸围为xj、腰围为yk、臀围为zl的服装样衣的最佳数量n；

10.一种服装样衣的用途，其特征在于，将服装样衣用于测量客户定制服装的至少一种尺寸，所述服装样衣包括样衣本体和设置在所述样衣本体上的调节机构，所述调节机构用于调节所述样衣本体的至少一种尺寸，以使所述样衣本体的尺寸更符合客户期望。

技术总结
本申请公开了一种远程测量定制服装尺寸的方法及服装样衣的用途，涉及服装制造技术领域，该申请所述远程测量定制服装尺寸的方法包括服装样衣，所述服装样衣包括样衣本体和设置在所述样衣本体上的调节机构，调节机构用于调节所述样衣本体的至少一种尺寸，以使所述样衣本体达到客户的期望尺寸，还包括：为客户选择匹配至少一件服装样衣，并将所述服装样衣邮寄给客户，客户收到服装样衣并试穿所述服装样衣；客户试穿服装样衣后，通过调整所述样衣本体上的调节机构，使服装样衣达到客户的期望尺寸；根据所述服装样衣的尺寸和所述调整机构的调整量，获得客户定制服装的最终尺寸。采用上述方法，能够降低成本，减小远程测量误差。

技术研发人员：郑超
受保护的技术使用者：成都数象科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4