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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供基于深度学习的电商产品视觉触觉联觉方法，包括以下步骤：构建视觉数据库：通过爬虫技术从电商平台爬取衣物图片，建立完备的视觉图片数据库；构建触觉文本数据库：收集市面上常见衣服材质的触觉信息，结合神经网络CNN进行分类训练；触觉神经网络模型训练：利用PyTorch框架，对图像进行识别分类，实现触觉文本信息的输出；触觉反馈设备开发。本发明结合视觉和触觉反馈，提供更加丰富的电商产品体验，利用深度学习技术，提高衣物材质识别的准确性，触觉反馈设备的开发，使得用户能够实时感知产品材质特性，采用全新的触觉输出技术，减少了功耗，提高了性能稳定性，无需实体接触，直接根据图像进行触觉模拟，节约了挑选时间和成本。
主权项：1.基于深度学习的电商产品视觉触觉联觉方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：自动图像采集与数据库构建：利用Python编写的爬虫自动抓取淘宝以及其余电商平台上的衣物图片，构建起一个全面的图片库，为后续的大数据分析提供基础数据支撑；S2：图像特征提取与分类：采用卷积神经网络技术对采集到的电商产品图像进行深入的特征提取和智能分类，确保图像数据的高效处理和精确识别；S3：样本数据增强：利用生成对抗网络生成额外的样本数据，增强模型的泛化能力，提高模型在不同场景下的适应性；S4：触觉数据建模：应用循环神经网络，特别是变体LSTM和GRU，对触觉数据进行建模和处理，捕捉时序依赖关系，确保触觉数据的连续性和准确性；S5：联觉反馈控制系统：结合图像识别、触觉感知和触觉反馈控制技术，建立衣服不同区域的联觉反馈系统，实现对可穿戴VR设备的触觉反馈，提供真实的触觉体验；S6：模型优化系统：收集用户体验打分数据以及图像视觉与触觉联觉数据并反馈到图像分类、样本增强与触觉模型数据库中对模型进行迭代优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于深度学习的电商产品视觉触觉联觉方法
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