基于深度学习的服装款式图像智能识别与分类系统

本发明涉及人工智能、计算机视觉和服装设计领域，特别是涉及基于深度学习的服装款式图像智能识别与分类系统，包括服装图像预处理模块、几何感知服装特征分割网络模块、服装风格分类模块、服装元素分解与组合显示模块、相似款式检索模块等，系统的核心创新在于几何感知服装特征分割网络模块，通过引入微分几何理论，将服装视为三维曲面在二维平面的投影，构建曲面几何特征表征技术，提取服装表面的曲率和测地特性；采用多尺度自适应金字塔卷积结构，同时捕获服装的局部精细特征和全局结构特征；实现领型、袖型、衣长、腰线和褶皱五个服装元素的协同分割，确保分割结果的整体一致性，系统能有效识别和定位服装款式特征。