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公开(公告)号：CN108960499B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810681995.0
申请日：2018-06-27
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统，包括服装图像数据制作模块，用于制作服装图像数据集，并对服装图像数据进行预处理；图像前景提取模块，用于获取前景图像；服装图像自动标注模块，基于深度神经网络的服装自动标注方法得到标注系统的模型；服装流行趋势预测模块将服装图像作为模型的输入得到标签，利用流行度评价方法得到当前的流行趋势。本发明能够有效提高服装图像标注的准确性与效率，促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化。
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公开(公告)号：CN109062545A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810693648.X
申请日：2018-06-29
Applicant: 东华大学 , 上海乔图网络科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种安卓系统原生应用的混合式快速开发框架，所述框架的主体采用MVP及组件化开发模式作为基础，并通过区分不同的业务逻辑，使用不同的技术与框架；其中，简单的业务逻辑使用MVC以解决使用MVP框架导致通信链冗长、复杂，以及产生多余接口的问题；复杂的业务逻辑使用MVVM中的双向绑定技术去处理XML设计与View层的关系，从而省去MVP框架中大量View层对于XML设计的反馈代码；所述框架的的混合式布局基于RecyclerView的容器方式。本发明能够有效解决使用单一框架的缺陷，适应开发人数少、周期短、需求增减频繁的快速开发环境。
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公开(公告)号：CN118521490A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410531948.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 东华大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/70 , G06T19/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的虚拟试穿图像合成方法，有效解决了面对人体较大的姿势变化时，产生的试衣效果会出现错位、缺失或混合的服装的问题以及纹理挤压等细节不一致的问题。当面对人体较大的姿势变化时，扩散模型的强大的生成能力能够生成出合理的试衣结果，解决了服装错位、缺失或混合的问题。而服装的姿势信息确定了生成的服装与原本服装信息的对应关系，有利于保持原本服装的细节信息，解决了纹理挤压等细节不一致的问题。
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公开(公告)号：CN110413825B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201910540197.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/51 , G06F16/9535 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及一种结合人物检测的面向时尚街拍的电商推荐系统，包括图像特征提取和检索模块，基于卷积神经网络进行特征提取，用于建立特征集，构造最近邻搜索图；人物目标检测模块，用于识别目标人物在街拍中的位置；人物图像分割模块，用于将含有人物图像的轮廓分割出来；相似搜索模块用于按照用户上传图像的特征预测在电商数据中最相似的多件商品，本发明能够部署在面向时尚服装的电商网站中，有效地提高服装图像搜索的识别率和准确度，对时尚领域的电商购买转化率的提高有着显著的作用。
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公开(公告)号：CN110580311B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910540175.4
申请日：2019-06-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/953 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及种动态时间感知协同过滤方法。本发明在传统的协同过滤中添加动态时间因子以对数据集进行训练和优化，从而在数据集中引入时间因子，提高推荐结果的时效性，从而提高用户的满意度。在推荐上，本发明采用了top‑k算法，以使得测试的推荐结果更有代表性和客观性以及平台无关性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108960499A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810681995.0
申请日：2018-06-27
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种融合视觉和非视觉特征的服装流行趋势预测系统，包括服装图像数据制作模块，用于制作服装图像数据集，并对服装图像数据进行预处理；图像前景提取模块，用于获取前景图像；服装图像自动标注模块，基于深度神经网络的服装自动标注方法得到标注系统的模型；服装流行趋势预测模块将服装图像作为模型的输入得到标签，利用流行度评价方法得到当前的流行趋势。本发明能够有效提高服装图像标注的准确性与效率，促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化。
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公开(公告)号：CN111797916B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010611405.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 东华大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的恒星光谱分类方法，针对目前LAMOST等大规模光谱巡天缺乏快速、准确恒星光谱型分类方法的问题。所述方法包括步骤：获取并预处理光谱数据；获取标注数据并交叉证认；制作标注数据集与无标签数据集；构建深度学习分类模型；应用模型扩充训练数据并二次训练。本发明的数据处理方法可以得到大规模且高质量的训练数据集；所构建的半监督多层感知机模型面对光谱巡天观测的大样本，具有很高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN110413825A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910540197.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/51 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q30/06
Abstract: 本发明涉及一种结合人物检测的面向时尚街拍的电商推荐系统，包括图像特征提取和检索模块，基于卷积神经网络进行特征提取，用于建立特征集，构造最近邻搜索图；人物目标检测模块，用于识别目标人物在街拍中的位置；人物图像分割模块，用于将含有人物图像的轮廓分割出来；相似搜索模块用于按照用户上传图像的特征预测在电商数据中最相似的多件商品，本发明能够部署在面向时尚服装的电商网站中，有效地提高服装图像搜索的识别率和准确度，对时尚领域的电商购买转化率的提高有着显著的作用。
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公开(公告)号：CN109272011A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810860019.1
申请日：2018-07-31
Applicant: 东华大学
Inventor： 燕彩蓉 , 徐淑华 , 周灵杰 , 阿卜杜杰力力·热合麦提
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种面向服装图像分类的多任务深度表示学习方法，其主要内容包括：面向服装图像分类的多任务学习框架、服装图像的深度表示学习模型、带距离约束的目标函数优化算法，其过程为，多任务学习框架支持从不同的角度对服装图像进行分类，根据服装基本信息和服装所属季节信息设计满足不同任务的深度表示学习模型，在模型训练时利用度量学习的优势引入带距离约束的目标函数实现对嵌入空间的优化。本发明旨在精确地表示服装图像，提高分类准确性，同时也为服装检索、服装搭配推荐和流行趋势预测等任务提供基础。
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公开(公告)号：CN106686533A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710011775.2
申请日：2017-01-06
Applicant: 东华大学
IPC: H04W4/00
Abstract: 本发明涉及一种基于增强学习算法的无线体域网数据传输方法，该方法针对无线体域网的特点，采用一种混合式的数据传输方法，具体包括：根据节点能量水平不同、数据业务不同的和工作量不同这一异构性特点，将节点划分为不同的等级；根据马尔可夫信道模型计算节点与汇聚节点的信道状态，以此判断数据传输时是否需要中继节点；若信道状态良好，则将节点的数据直接发送给汇聚节点，否则，在节点等级划分的基础上，利用增强学习算法寻找节点至汇聚节点的最优路径，并在数据传输的过程中不断地优化路径选择。本发明可以保障将无线体域网中涉及的生理数据高效且可靠地传输至汇聚节点，可以应用于多个领域，保障监控中心所收数据的准确性。
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