一种基于图像和文本的服装流行趋势预测方法及系统

本发明涉及服装流行趋势预测技术领域，具体提供了一种基于图像和文本的服装流行趋势预测方法及系统，旨在解决现有技术中服装流行趋势的预测依靠的数据单一，导致预测模型的性能和预测准确度均较差的问题。本发明将服装图像输入到训练后的YOLOv5模型中提取服装特征向量，并进行K‑means聚类分析，获得每个簇的特征向量，分析每个簇代表的服装款式或颜色；将服装文本关键词输入到训练后的LSTM模型中获得关键词的概率值分类；结合每个簇代表的服装款式或颜色和关键词的概率值分类，预测出未来服装的流行趋势。本发明同时使用了服装图像和文本数据共同预测服装流行趋势，能够预测准确度以及服装流行趋势预测系统的性能。