[发明专利]服装面料自动识别方法、装置、系统、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种服装面料自动识别方法、装置、系统、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括在显微摄像头与待拍摄服装的位置关系满足预设拍摄条件时触发图像拍摄指令，以使显微摄像头按照预设图像放大倍率自动对待拍摄服装进行图像拍摄；当接收到显微摄像头采集的服装图像，利用预先构建的服装面料识别模型自动识别并输出服装图像的面料类别；服装面料识别模型为基于元学习方法，利用图像样本集训练神经网络模型所得；图像样本集包括多个携带服装面料类别标签的服装样本图像。本申请实现了服装面料识别自动化，不仅提高了服装面料识别效率，还降低了服装面料识别成本。

技术领域

本发明实施例涉及图像识别技术领域，特别是涉及一种服装面料自动识别方法、装置、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在服装销售行业，特别是线上销售，往往需要使用高质量的服装图像和相应的服装信息描述向客户展示服装。

相关技术通常依靠人工拍摄服装图像，然后依靠人工识别服装面料并在服装信息描述中增加面料信息。但是人工拍摄不仅对拍摄人员的素质要求非常高，而且拍摄效率比较低，尤其是针对大批量服装拍摄应用场景，拍摄成本较高。此外，通过常规服装展示图像无法准确分辨服装面料所属类型以及质量优劣。而随着服装生产加工技术的快速发展以及用户对服装要求越来越高，服装面料的种类也越来越丰富，比如丝织物一个大类就包含纺、绫、罗、绸、缎、绢、绉、纱、锦、绡、呢、绒、缔、葛十四种类型的面料，而且从不同的维度有不同的分类方式，比如从原料组成方式可分为纯纺织物、混纺织物、交织织物、交并织物四大类。因此，服装面料的识别是一项非常关键且繁琐的工作，目前服装面料的识别工作还是以人工的方式为主，不仅效率比较低，而且成本较高。

发明内容

本公开实施例提供了一种服装面料自动识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，实现了服装面料识别自动化，提高了服装面料识别效率，降低了服装面料识别成本。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种服装面料自动识别方法，包括：

当检测显微摄像头与待拍摄服装的位置关系满足预设拍摄条件，发送图像拍摄指令，以触发所述显微摄像头按照预设图像放大倍率自动对所述待拍摄服装进行图像拍摄；

当接收到所述显微摄像头采集的服装图像，利用预先构建的服装面料识别模型自动识别并输出所述服装图像的面料类别；

其中，所述服装面料识别模型为基于元学习方法，利用图像样本集训练神经网络模型所得；所述图像样本集包括多个携带服装面料类别标签的服装样本图像。

可选的，所述服装面料识别模型的训练过程包括：

从所述图像样本集中随机选取N个服装面料类别，每类服装面料类别包括m个服装样本图像，以生成批训练样本集；

对所述批处理样本集中的服装样本图像进行图像预处理，并利用梯度下降法对预先构建的长短期记忆网络模型参数进行更新，以完成一次模型训练；

若模型训练次数达到预设次数阈值，则终止所述服装面料识别模型的训练过程。

可选的，所述对所述批处理样本集中的服装样本图像进行图像预处理包括：

对所述批训练样本集中服装样本图像进行随机图像缩放；

将缩放后的服装样本图像的尺寸裁剪为预设标准尺寸；

对裁剪后的服装样本图像的图像块进行随机擦除处理，所述图像块的尺寸不大于相应服装样本图像尺寸的1/2。

可选的，所述对所述批训练样本集中服装样本图像进行随机图像缩放包括：