基于RSS-YOLOv5s模型的现代汉服风格检测方法

汉服做为一种穿着时尚,深受年轻人的喜爱,但现代汉服的风格信息却难以被许多汉服爱好者准确辨识。在YOLOv5s模型的基础上,插入Repvgg模块的同时,引入SE注意力机制来提高模型的网络特征提取能力;使用SIoU_Loss优化损失函数提升边界框定位精度,从而达到实时检测汉服风格的目的。结果表明:该算法明显改善多项评价指标,整体精确率达到92.4%,召回率达到91.6%,平均精度均值达到91.8%,单张图像推理时间仅需15.0 ms。该方法能够快速准确地辨识汉服风格,帮助人们了解现代汉服的风格特征,为中华优秀传统文化的传承发展提供技术支持。

考虑染色机清洗的印染生产过程优化调度

目前印染车间作业计划还是依靠人工经验和软件辅助来安排,而不是通过建立数学模型描述生产过程和求解获得的,所以非常耗时,作业计划的生产效率低,甚至不能满足订单的交货期.文中提出了包含染色机清洗的印染生产过程优化调度数学模型,建立产品加工,工序,设备和交货期等的约束,以最大程度满足订单交货期为目标函数.不论订单有多少,印染生产过程有几条生产线,同一生产工序有几种生产设备,该模型都能满足印染生产过程调度的要求,只是数据文件的大小和模型求解的复杂度不同.以印染企业的5个订单为案例,通过ILOG CPLEX软件求解调度模型,获得订单车间作业计划.研究结果表明,生产的安排满足了订单的交货期,染色机只清洗了一次,模型的求解时间为秒级,极大地提高了印染车间作业计划安排的精确和效率.

基于CiteSpace的智能纺织服装产品研究进展

为揭示智能纺织服装的研究现状、热点和趋势,以CNKI数据库和WOS数据库中2012—2022年的相关文献为研究对象,采用CiteSpace可视化分析软件绘制知识图谱,分析智能纺织服装产品在国家、机构、作者方面的分布现状及合作情况,对研究热点和前沿趋势进行梳理。结果表明,2012—2022年,CNKI数据库发文量稳步上升,WOS数据库发文量快速增长且中国学者发文量较多;CNKI数据库研究合作强度较低且以东华大学和江南大学为主体;WOS数据库合作关系密切,研究集中度和合作强度大;CNKI数据库研究方向更注重应用和设计模式,WOS数据库则更注重电子元件制造和智能纤维与面料的开发;健康检测、变色肌理、仿生设计、生物材料、可穿戴应变等是目前智能纺织服装领域的前沿热点,电子元件制造、智能纤维及面料智能化研究是未来智能纺织服装领域研究的热点及趋势。

跨文化视角下中国传统服饰英译策略和方法探析

传统服饰是中国传统文化的重要组成部分,承载着中华民族的伦理观念和审美传统。作为跨文化活动,英译中国传统服饰是促进中西文化交流、推动中国传统文化走出去的重要方式。中国传统服饰的英译受到思维模式、社会文化背景、社会心理、地理历史传统等多种因素的影响。译者可以采用意译、增译、减译、借译、音译、图文结合等翻译策略和方法,进行跨文化协商,以忠实可读的形式呈现中国传统服饰及其文化内涵。

基于先验算法的服装生产流水线设计优化

针对服装生产线员工变动频繁、技能熟练度不一致以及设备布局受限等造成的流水线部件逆流和不平衡问题,提出了一种基于先验算法的服装生产工序组合关联规则挖掘方法,以优化流水线设计。根据服装工艺和生产特点提出了工序编码方法,通过改进Apriori算法来挖掘用于流水排布的生产工序关联规则,建立了以逆流情况和流水线平衡为约束的评判指标,通过工序内容与评判指标进行流水线优化排布。结果表明:优化后的流水线完全避免了零部件在路径上的传递损失,流水线的排布效率提高了20%,线内工位平均均衡比相较于原有产线提高了20%,排布内容更切合工厂生产实际环境和经验要求。使用该方法挖掘工序关联组合具有较好的可靠性,工序组合的应用有利于提升流水线排布的实际意义。

基于CiteSpace的蒙古族服饰研究进展的可视化分析

以中国知网(CNKI)数据库和Web of Science(WOS)为核心合集数据库,从中搜索近40年与蒙古族服饰研究密切相关的文献,并以之为研究对象,运用文献计量学软件CiteSpace对该研究主题的发文量、来源期刊、核心作者、研究机构、关键词共现与聚类、相关研究热点、突现词等进行可视化呈现和分析,采用关键词聚类分析法进行聚类分析,得到15个主题4大类别的聚类,生成关键词聚类、关键词突现等图谱。结果表明:蒙古族服饰相关研究自1983年开始,发文量总体呈波动上升态势;研究学者及学术机构具有明显的地域局限性;研究热点包括蒙古族历史发展与文化交融、服饰基本属性、文化传承发展和现代创新设计4个方面。多元服饰文化与现代科学技术相互交融的创新设计热潮是蒙古族服饰研究的未来发展趋势。

基于机器学习的服装生产线员工效率预测

在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂13个订单的526个生产数据并通过分位数划分法对效率进行等级划分。其次,基于生产数据的特征,在员工生产效率预测任务中选择了随机森林集成学习模型,并与其它8个模型进行了综合比较。最后,通过递归式特征消除法,从15个初始特征中筛选出实现模型最大预测性能的最优特征组以优化模型。优化后结果显示,随机森林模型展现出优异的预测性能,在回归任务中,验证集R^(2)值为0.836,而均方根误差值为0.116;在分类任务中,其验证集平衡F分数值为0.823。研究结果表明,使用随机森林模型可以实现产前工人效率的有效预测,预测结果可避免管理者在调度时做出错误决策,同时为生产线的优化和柔性调度提供参考。

服装企业全链路数字化转型路径

针对我国服装企业数字化转型过程中上游数字化设计开发能力不足、中游生产端数字基础薄弱、下游销售端用户体验价值创新不足等问题,设计端通过引入Style3D数字化设计模式,生产和销售端嵌入报喜鸟、SheIn 2家适应数字化转型的典型案例来探究中国服装企业数字化设计、生产、销售环节全链路转型路径,并进行梳理总结。结果表明:服装企业全链路数字化转型时,设计端可采用Style3D模式,整合数字资源、云端协同开发设计产品,提高设计采用率;生产端可借鉴服装品牌报喜鸟,搭建智能柔性化的定制平台;销售端可参考SheIn品牌,挖掘用户数据精准营销、提供完整的购物体验等。研究服装企业全链路数字化转型路径,可为服装品牌企业提供有效指导和借鉴,更好地推动服装产业可持续发展。

《良友》画报中的女性服饰形制研究(1926-1945年)

本文以探究1926-1945年《良友》画报中的女性服饰形制为主,从政治、经济、文化方面分析了画报中女性服饰形制变迁的相关因素,总结出女性服饰形制特征,选取画报中具有代表性的旗袍、运动装、婚服、配饰四大类进行具体的形制分析,并总结该时期女性服饰的造型审美及设计价值。《良友》画报中的女性服饰反映了民国时期社会大背景的变革,在中西文化的交流碰撞过程中,女性服饰出现了怎样的变革,通过本文对女性服饰形制的浅析,希望为现代女性服饰的多样性发展提供借鉴意义。

基于眼动实验蒙古族服饰特征差异及分类研究

为更好传承蒙古族服饰文化,揭示内蒙古地区现存28个蒙古族部落服饰特征差异并进行科学精准的系统分类研究,文章首先根据地方标准DB15/T 506—2012选取不同部落典型蒙古族女装服饰28个样本,然后通过眼动实验获得六个兴趣区内首次注视持续时间、注视总时间、注视次数及热点图等指标。最后运用SPSS软件对28个部落服饰六个兴趣区的各项指标进行差异显著性、多因素方差及聚类分析。结果表明,28个蒙古族部落服饰的兴趣区主效应显著,三大地域服饰分类之间无显著差异,门襟、腰部与袖子兴趣区的民族和性别交互作用显著,不同兴趣区受不同因素显著影响,所有部落服饰最终可聚为集中感知、整体感知和头饰感知三大类别。

元宇宙视域下服饰文化遗产的保护与传承路径

针对服饰文化遗产在元宇宙时代保护与传承所面临的新形势,通过对相关概念的梳理,基于虚拟现实技术三角理论提出构建服饰文化遗产元宇宙的设想,并从运行平台、内容创造、用户参与、虚拟经济、技术规范和法律框架等主要构成要素角度出发,结合具体应用实例,分别对其构建路径提出合理化建议。通过综合运用多学科知识和元宇宙技术进行虚拟生态系统的构建,不仅能够为传统服饰文化遗产的保护与传承提供新的可能性,而且有望成为促进文旅融合与文创数字经济发展的有效助推引擎。

冬季户外服装的功能设计及用户需求匹配度分析

为明确消费者对不同性能户外服装的需求以及不同品牌实现服装性能的技术手段,通过市场调研了解不同品牌户外服装的设计与技术,结合文献调研结果分析实现服装保暖防风性能、防水透湿性能、热湿调节性能、安全健康防护性能和收纳性能的技术方法;通过问卷调查了解消费者户外运动情况、户外着装情况与需求,并归纳户外运动环境特征。问卷调研结果显示,消费者穿着娱乐休闲服装的频率最高,更看重服装的隔热性能、防水性能、透气性能和耐磨性能,而不同服装品牌对于这些性能的实现手段和侧重方向基本符合消费者的需求。

清代苏绣服饰绣挽的历史演变及艺术特征探析

绣挽作为清代女性服饰的主要装饰配件载体具有重要的艺术价值,通过苏绣绣挽可以进一步理解整个清代衣饰轨制背后的服饰文化。本文通过实地考察中国丝绸博物馆、江南大学民族传习馆和苏州大学博物馆展出的绣挽藏品,并结合运用实物图像分析学,归纳总结清代绣挽的历史演变及艺术特征,类比分析苏绣绣挽的针法类型特点及应运规则,梳理清代服饰中绣挽的苏绣针法、丝线工艺、色彩、绣地和构图题材等独特的表达形式。研究表明:清代苏绣服饰中绣挽的款式衍变与当时的思想和文化息息相关,其袖制构思和刺绣缝制等是实用与审美的双重表现,形、色、艺极具江南特色,更表达了独特的民族和地域的风俗习惯及价值取向。

基于Swin Transformer的服装图像分类方法研究

在服装图像分类任务中,背景会使服装的轮廓和位置难以确定。为降低背景对服装图像分类的影响,提高分类准确度,提出了一种基于Swin Transformer的服装图像分类方法。这种方法使用新颖的Swin Transformer网络作为基础网络,利用傅里叶变换获取图像的高低频信息,筛选出合适的高低频图像,有效提取高频特征,并引入弱监督选择机制,确定服装在图像中的具体位置。为了确定这一分类方法的有效性,使用部分DeepFashion服装数据集的数据进行验证。实验结果表明,文中提出的引入高频信息和弱监督机制的Swin Transformer方法在服装图像分类上效果显著,可达84.0%的Top1准确率,相比原Swin Transformer基础模型能提升4.1%的准确率。

传统塔裙在现代女装设计中的创新运用

为使传统塔裙在现代时尚设计趋势下更好地应对多元化着装需求,文章从传统塔裙的结构特征和造型美感出发,结合时代背景和不同时期的设计特点,将塔裙的连续分层结构和夸张的造型特点与现代审美相结合,从裙面结构、褶饰工艺、面料运用及着装配搭4个方面进行实践,探讨传统塔裙在现代女装设计中的创新运用。研究表明,从时尚历史中汲取设计灵感,在塑造自身风格的同时将时尚和技艺进行传承与创新,可使传统塔裙更加适应现代设计方式,传统塔裙的创新应根植于结构本身以及结合生活方式,以创造符合现代审美需求的着装样式。

基于CiteSpace的服装数字化发展趋势分析

数字化技术在服装行业的应用发展已渗透到各个层次,发展势头迅猛,对服装数字化技术的研究也出现散点化、多维度状态。为了清晰、系统地对目前服装数字化技术的发展现状及趋势进行研究分析,采用CiteSpace科学计量软件,选取CNKI数据库,对现有研究文献进行可视化分析,以图谱形式聚焦服装数字化技术发展的热点、前沿与趋势。从关键词的共现、时间线、时间区、突变分析可得:数字化经济下服装企业智能制造、本土品牌个性化定制发展是目前服装数字化发展热门且持续发展的前沿趋势。

中国纺织产业高质量发展评价体系的构建及测度

基于新时期纺织产业的新发展理念,针对中国纺织产业高质量发展评价体系的构建及测度展开研究。采用熵值法从纺织产业高质量发展内涵出发,选取了5个一级指标与25个二级指标测度中国纺织产业高质量发展指数。研究结果表明:2012—2019年,中国纺织产业高质量发展整体水平逐年提高,绿色化水平、数字化水平和产出结构质量是影响中国纺织产业高质量发展的重要因素;绿色化和数字化协同转型成为未来纺织产业高质量发展的有效推动力;经历产品和贸易结构调整后,产出结构质量进入新一轮优化升级周期;产业发展基础和供给体系质量增长平缓,扎实的基础积累与稳定的供给体系在各个阶段为中国纺织产业高质量发展持续供能。

导电针织物不同方向上的电阻测试分析

为探索导电针织物不同方向上的电阻及其随拉伸应变的变化情况,文章以涤纶/石墨烯导电纱线为原料,采用1+1罗纹组织,在电脑横机上编织了3种不同密度、5种不同宽度的针织物,分别以织物的横列方向和纵行方向为试样的长度方向,制得5种不同宽度的试样共30块,用数字万用表测试了试样的电阻及在拉伸率为10%时的拉伸电阻,并对实验结果进行了比较分析。结果显示:密度相同的试样,织物在横向和纵向上的电阻和拉伸电阻均随着试样宽度的增加而减小;尺寸相同的试样,织物的纵向电阻和纵向拉伸电阻均大于其横向电阻和横向拉伸电阻,但二者拉伸电阻变化率在密度不同时的大小关系不同。

服装领域知识图谱的研究进展

知识图谱作为一种新型知识表示方法,以结构化的形式描述客观实体之间的关系。为推动知识图谱在服装领域的应用,文章首先阐述了知识图谱的基本概念、关键技术、构建方法及应用领域,随后阐述了知识图谱在服装领域中研究的必要性,综述了当前知识图谱在服装设计、服装生产及服装营销方面的研究进展,并分析目前服装知识图谱的优缺点,以及在构建服装领域知识图谱所遇到的挑战,同时指出服装领域中可构建知识图谱的方向与现实意义。研究认为,知识图谱在服装各个领域具有较大的发展前景,将服装知识图谱与人工智能等技术相结合,能够推动服装设计、制版等方面的智能化、自动化。

基于事件相关电位技术的织物舒适度研究进展

为实现瞬态捕捉织物刺激下的大脑反应,明确织物舒适度大脑感知机制,从织物舒适度感知过程以及事件相关电位技术的表征原理2个方面阐述事件相关电位技术在织物舒适度表征上的技术优势,并对国内外相关研究进展进行了综述,总结了与织物舒适度相关的诱发电位成分,得到与织物触觉感知存在相关的诱发电位主要为中期和晚期正成分以及刺激450 ms处出现的负电位成分。晚期正成分主要与织物表面粗糙度和接触压力刺激感知相关;中期正成分与刺痒感、接触冷暖感和黏体感相关;刺激450 ms处出现的负电位成分与大脑感知的抗干扰能力相关。与织物视觉舒适度感知相关的诱发电位主要为正电位成分、早期和中期负成分。强烈的织物视觉刺激会引起早期正成分、中期正成分和早期负成分振幅增大,但颜色组合数目增多会导致中期正成分和中期负成分的潜伏期延长,识别速度变慢。晚期正成分才是视觉舒适感知的最终决策成分。