衣着检测

计算机视觉技术：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对图像进行分析和识别，检测人物的衣着风格和类型。

颜色分析：利用图像处理技术，分析衣物的主色调和颜色搭配，以便分类和匹配。

纹理识别：采用纹理识别算法，识别衣物的面料和材质特征，辅助判断衣着类型。

人体姿态估计：通过检测人体关键点来判断衣物的穿着方式和层次，例如外套、上衣等。

边缘检测：运用边缘检测算法来分割衣着的轮廓，从而更清晰地识别出服装的形状和款式。

数据增强：通过图像旋转、缩放、裁剪等增强技术，提高模型对不同场景和角度下衣着的检测能力。

红外检测仪：用于分析衣物的材质及成分，包括天然纤维和合成纤维，通过红外光谱吸收的不同对材料进行鉴定。

紫外光谱仪：通过紫外线测试衣物荧光增白剂的含量，帮助检测衣物对人体皮肤的潜在影响。

色牢度测试仪：用于检测衣物的染料耐久性，通过摩擦、洗涤和光照等条件测试色牢度，确保衣物在日常使用中不褪色。

透气性测试仪：评估衣物透气性能，通过模拟人体活动检测织物的气流透过性，保证穿着舒适性。

耐磨性测试仪：用于检测衣物的耐磨程度，通过摩擦和磨损实验评估衣物的使用寿命和质量。

编制密度检测仪：通过分析纺织物的编织结构和密度来评估其强度和舒适感。

静电测试仪：用于测量织物的静电性能，确保衣物在干燥条件下不会产生不适的静电聚集。