一种基于大数据的服装面料智能匹配方法及系统与流程

本技术涉及面料匹配，尤其涉及一种基于大数据的服装面料智能匹配方法及系统。

背景技术：

1、随着服装产业链电商化与柔性快反推进，企业沉淀的面料图片、组织工艺、检测报告、采购交期、销售表现与退换货原因等数据呈爆发式增长，面料智能匹配被用于支持买手找料、设计选料与打样决策。

2、现有方法通常基于图像相似度或静态标签与属性向量，且数据多来自不同拍摄设备与光照条件，假设“同款面料恒等”，从而极易忽略两类问题：其一，批次差异与染整工艺窗口变化会引发颜色、光泽、克重、回弹与缩水率等系统性漂移，模型把漂移当噪声，导致推荐看起来正确却难以复现量产效果；其二，匹配只评“像不像或合不合风格”，很少把幅宽、花回、顺毛方向、对条对格以及疵点分布导致的有效可用面积纳入硬约束，推荐结果在裁剪排料时才暴露不可用与返工风险，拉高交期与成本，这类问题在小样阶段不易暴露，却在量产时集中爆发。

3、现有方法中，疵点相关多聚焦检测定位与裁剪规避，少见将疵点地图与排料可行性直接并入匹配排序一体化解决。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的实施例提供了一种基于大数据的服装面料智能匹配方法，方法包括：

2、在分布式计算环境中以流式写入方式更新面料数据域，将进入面料数据域的记录转换为统一字段集合，并对所述记录生成对齐键，将对齐键与记录标识写入索引；

3、依据所述索引中的对齐键将所述记录标识聚合为面料实体，并对每个面料实体按记录时间顺序构建批次序列；

4、对所述批次序列中的各批次生成多源批次表征并写入特征库，所述多源批次表征与面料实体及批次序列位置关联；

5、在所述批次序列上由相邻多源批次表征生成漂移描述，并基于所述漂移描述与款式语义描述生成批次门控规则，所述批次门控规则与对应批次关联；

6、接收匹配请求，所述匹配请求包括服装版片描述和款式语义描述；基于所述索引与所述特征库执行候选检索得到候选批次，并使用所述批次门控规则对候选批次执行一致性约束筛除；

7、对筛除后保留的候选批次，将疵点定位记录映射为与候选批次关联的可用区描述，并将所述服装版片描述解析为版片集合；基于所述可用区描述与所述版片集合生成版片可放置图并与候选批次关联；

8、将所述款式语义描述、所述多源批次表征、所述漂移描述与所述版片可放置图输入至约束排序模型，输出面料实体及其批次的匹配结果。

9、进一步地，所述统一字段集合由字段映射表驱动生成，字段映射表记录源字段标识与目标字段标识的对应关系以及取值映射规则；当记录写入面料数据域时，按照字段映射表将源字段转换为目标字段，并将目标字段分别写入所述索引和所述特征库。

10、进一步地，所述对齐键由供应链键与图像指纹键融合生成；供应链键由供应商标识、面料货号标识与检测单标识拼接后经一致化哈希得到，图像指纹键由面料图像经感知哈希得到；当对齐键发生冲突时，基于对齐键构建记录关联图并按连通关系生成所述面料实体。

11、进一步地，所述多源批次表征由图像表征、结构化字段表征与工艺事件序列表征融合得到；图像表征由面料图像的局部区域编码生成，结构化字段表征由统一字段集合中的离散字段与连续字段经嵌入编码生成，工艺事件序列表征由记录中的工艺事件按时间顺序编码生成；所述融合采用注意力权重对三类表征进行加权并形成多源批次表征。

12、进一步地，所述漂移描述由批次序列中相邻多源批次表征的差分向量与工艺事件序列表征的对齐差分共同生成，并在新批次写入面料数据域时对所述漂移描述执行增量更新；所述漂移描述与对应的批次序列位置建立双向关联并写入所述特征库。

13、进一步地，所述批次门控规则通过款式语义描述与漂移描述的共现关系生成共现表，并由共现表对漂移描述执行语义投影以得到语义漂移向量；所述批次门控规则在候选检索后对候选批次逐一计算门控判定值，门控判定值由候选批次的语义漂移向量与款式语义描述的匹配关系得到，并根据所述门控判定值执行所述一致性约束。

14、进一步地，所述可用区描述通过将疵点定位记录的疵点位置映射到统一面料坐标并生成可用区掩膜得到，所述可用区掩膜与候选批次一一对应；所述版片可放置图通过将版片集合中的每一版片形状在可用区掩膜上执行平移与旋转测试并记录可放置位置集合生成。

15、进一步地，所述约束排序模型对每一候选批次输出语义排序键、漂移排序键与放置排序键；语义排序键由款式语义描述与多源批次表征计算得到，漂移排序键由漂移描述与批次门控规则计算得到，放置排序键由版片可放置图计算得到；所述匹配结果依据放置排序键、漂移排序键、语义排序键的支配关系进行排序并输出。

16、一种基于大数据的服装面料智能匹配方法，还包括：

17、融合属性文本图像特征生成语义表征，采用粗召回精排匹配，并基于用户反馈增量更新。

18、一种基于大数据的服装面料智能匹配系统，系统包括：

19、统一入域模块，所述统一入域模块在分布式计算环境中以流式写入方式更新面料数据域，将进入面料数据域的记录转换为统一字段集合，并对所述记录生成对齐键，将对齐键与记录标识写入索引；

20、实体聚合模块，所述实体聚合模块依据所述索引中的对齐键将所述记录标识聚合为面料实体，并对每个面料实体按记录时间顺序构建批次序列；

21、表征入库模块，所述表征入库模块对所述批次序列中的各批次生成多源批次表征并写入特征库，所述多源批次表征与面料实体及批次序列位置关联；

22、漂移门控模块，所述漂移门控模块在所述批次序列上由相邻多源批次表征生成漂移描述，并基于所述漂移描述与款式语义描述生成批次门控规则，所述批次门控规则与对应批次关联；

23、检索筛选模块，所述检索筛选模块接收匹配请求，所述匹配请求包括服装版片描述和款式语义描述；基于所述索引与所述特征库执行候选检索得到候选批次，并使用所述批次门控规则对候选批次执行一致性约束筛除；

24、放置建图模块，所述放置建图模块对筛除后保留的候选批次，将疵点定位记录映射为与候选批次关联的可用区描述，并将所述服装版片描述解析为版片集合；基于所述可用区描述与所述版片集合生成版片可放置图并与候选批次关联；

25、约束排序模块：约束排序模块将所述款式语义描述、所述多源批次表征、所述漂移描述与所述版片可放置图输入至约束排序模型，输出面料实体及其批次的匹配结果。

26、本发明提供的一种基于大数据的服装面料智能匹配方法的技术效果和优点：

27、本发明实现了多源面料数据的动态聚合与漂移感知匹配，并将疵点与排料约束融入排序，提升推荐可复现与可裁剪性。本发明通过流式写入、字段统一与索引对齐，将异构来源记录快速归并为面料实体及批次序列，增强数据一致性与检索稳定性；融合图像、结构化属性与工艺事件形成多源批次表征，并在序列上生成漂移描述，使系统能识别批次差异与工艺窗口变化，降低看似相似却难以量产复现的风险；基于款式语义与漂移的关联生成门控规则，对候选批次施加一致性约束，减少语义匹配正确但批次不适配的推荐结果；将疵点定位映射为可用区描述，并结合版片解析生成可放置图，把裁剪可行性前置到匹配阶段，提前暴露不可用与返工隐患；采用融合语义、漂移与放置可行性的约束排序输出结果，使推荐能用、好裁与可交付，从而降低成本与交期波动。