需求分析

《虚拟试衣间 需求分析文档》
一、项目背景
随着电子商务的快速发展，服装线上购物市场规模持续扩大，年复合增长率保持在20%左右‌25。消费者对购物体验的需求逐渐从商品质量转向便捷性和体验感，但传统线上购物存在无法试穿衣物、退货率高（约30%-40%）等痛点‌56。与此同时，线下试衣间受限于空间、时间和人力成本，难以满足消费者个性化需求‌。
当前虚拟试衣技术虽已初步应用，但仍存在显著问题：
1.‌技术成熟度不足‌：三维建模精度低导致试衣效果失真，体型匹配误差率超过15%‌；
2.市场覆盖局限‌：现有产品多聚焦高端市场，价格高昂（单套系统成本超10万元），且功能单一‌；
3.用户体验缺陷‌：界面交互复杂、实时渲染延迟（>500ms），影响用户使用意愿‌。
在此背景下，本项目旨在通过‌多模态技术融合‌（计算机视觉+深度学习+增强现实）‌，开发面向大众消费者的低成本虚拟试衣系统，实现：
•‌精准匹配‌：将用户体型数据与服装三维模型匹配误差率降至5%以下‌；
•场景扩展‌：覆盖休闲装、正装等全品类服装试穿，支持个性化搭配推荐‌；
•体验升级‌：通过实时渲染技术将延迟缩短至200ms内，提升交互流畅度‌。
项目预期填补中端市场空白，推动服装行业数字化转型，目标降低退货率50%、提升用户转化率30%‌，形成“技术赋能体验-体验驱动消费-消费反哺创新”的商业闭环。

二、用户需求概述
角色 1：普通消费者​
（一）需求背景与目标​
使用前，消费者线下试衣耗时久、需排队，线上购物仅凭图文难判断穿着效果，退货率高。期望通过虚拟试衣间实现快速精准试穿，直观感受服装版型、颜色适配度，高效决策，节省时间与经济成本。​
（二）功能期望​
体型建模：支持拍照、扫描或手动输入身体数据，生成真实虚拟体型模型。​
智能搜索：海量服装库，支持关键词、分类筛选及智能推荐。​
实时试穿：360 度查看试穿效果，可调整服装颜色、图案与饰品。​
社交分享：分享试穿效果至社交平台，查看他人评价。​
便捷购买：试穿满意后一键跳转电商平台，获取优惠推荐。​
角色 2：服装商家​
（一）需求背景与目标​
此前依赖传统陈列、图文展示，消费者难体验真实穿着，退货率高、运营成本大。期望借助虚拟试衣间提升销售转化，降低退货率，通过数据优化经营，增强品牌竞争力。​
（二）功能期望​
商品管理：高效录入、编辑商品信息，支持批量上传图视频。​
数据分析：分析试穿数据，洞察消费趋势，辅助经营决策。​
营销推广：开展多样营销活动，推送个性化信息。​
品牌展示：打造专属空间，展示品牌文化。​
客户沟通：及时收集反馈，在线答疑处理投诉。​
角色需求共性与差异​
（一）共性​
体验优化：消费者追求优质试穿，商家借此提升销售与满意度。​
数据重视：消费者依数据决策，商家靠分析优化经营。​
（二）差异​
功能侧重：消费者聚焦试穿体验与社交，商家关注商品、数据及营销。​
使用目的：消费者为个人购物，商家为商业盈利 。​
（三）对项目的引导​
消费者需求驱动虚拟试衣技术与社交功能研发，商家需求推动数据分析与营销模块建设，共同指引项目打造融合高效试穿、精准分析、强大营销的虚拟试衣间。

三、功能性需求
虚拟试衣间小程序功能模块精简版
(一)、用户管理模块
功能1.1：注册登录
输入手机号/邮箱/第三方账号、密码（注册）及选填基础信息。系统验证格式与唯一性后，存入数据库，注册成功生成用户ID，登录展示个性化推荐。
功能1.2：信息管理
用户在个人中心修改身高、风格偏好等信息，保存后同步至数据库，为体型建模、推荐提供数据。
交互：用户ID为数据关联标识，信息管理为体型建模供身体数据，为推荐供风格数据。
(二)、个性化体型建模模块
功能2.1：数据采集
支持手动输入、摄像头拍照识别、智能设备导入体型数据，整合后生成基础文件。
功能2.2：模型生成
基于基础数据经三维算法生成3D体型模型，优化细节后展示，支持用户微调。
交互：从用户管理获基础信息，输出模型至虚拟试穿模块，存储数据供后续使用。
(三)、服装库与搜索模块
功能3.1：信息管理
商家录入服装详情、上传多媒体，系统验证后上架展示。
功能3.2：智能搜索
用户输入关键词、筛选条件，系统检索排序后展示结果列表。
交互：为虚拟试穿供数据，搜索行为数据反馈至数据分析优化推荐。
(四)、虚拟试穿模块
功能4.1：实时试穿
结合体型模型与服装数据，实时渲染360度动态试穿效果。
功能4.2：效果调整
接收用户对服装颜色、饰品等调整指令，重新渲染展示。
交互：获取体型与服装数据，传输操作数据至分析模块，支持试穿效果分享。
(五)、社交分享与评价模块
功能5.1：社交分享
用户选择试穿内容、平台及文字描述后，系统调用接口完成分享。
功能5.2：评价反馈
用户提交评价、评分与图片，系统审核后展示，商家可查看改进。
交互：获取试穿内容，传输评价数据至分析模块，支持商家回复。
(六)、数据分析模块
功能6.1：消费者分析
整合用户行为数据，经清洗挖掘生成可视化报表。
功能6.2：商家经营分析
分析销售、评价等数据，输出经营决策建议报告。
交互：收集全模块数据，反哺商品展示、营销等模块优化。
(七)、营销推广模块
功能7.1：活动管理
商家设置活动信息，系统验证后展示活动入口。
功能7.2：精准推送
基于用户数据分析结果，推送个性化营销信息。
交互：获取商品与用户数据，活动效果数据反馈至分析模块评估。

四、非功能性需求
(一)、性能需求​
响应时间：日常业务场景下，90% 的用户请求响应时间不超过 1.5 秒；高峰时段（如大促活动），核心操作（如虚拟试穿、下单）响应时间不超过 3 秒。​
吞吐量：系统需支持同时在线用户数 5000 人以上，每秒处理订单请求不少于 200 笔。​
数据存储与读取效率：大数据量下（百万级数据），商品查询响应时间不超过 2 秒，数据更新操作在 1 秒内完成，保障数据存储的稳定性与高效读取。​
(二)、安全需求​
用户身份验证：采用 “用户名 + 密码” 基础验证，支持微信、QQ 等第三方授权登录，并提供指纹、人脸等生物识别验证方式，增强账户安全性。​
数据加密：用户隐私数据（如个人信息、支付信息）、商业机密在存储和传输过程中，采用 AES - 256 加密算法和 SSL/TLS 协议加密，确保数据不被窃取。​
访问控制：按消费者、商家等角色划分权限，消费者仅可操作个人信息、虚拟试穿等功能；商家可管理商品、查看销售数据，严格限制越权访问。​
安全审计：系统自动记录用户登录、数据修改、敏感操作等安全事件，保存日志至少 6 个月，支持快速检索与分析，追溯问题根源。​
(三)、易用性需求​
界面设计：界面遵循简洁、直观原则，采用扁平化设计风格，操作流程简化至 3 步以内，关键操作设置明显提示，降低用户学习成本。​
操作指南：提供图文并茂的新手引导教程、常见问题解答（FAQ），支持在线客服实时响应，解决用户使用难题。​
多终端支持：全面适配 iOS（13 及以上版本）、Android（8.0 及以上版本）移动端，同时兼容 PC 端浏览器访问，确保用户多场景便捷使用。​
(四)、兼容性需求​
浏览器兼容：兼容 Chrome（80 及以上版本）、Firefox（75 及以上版本）、Safari（13 及以上版本）、Edge（80 及以上版本）等主流浏览器，保证功能正常、页面显示无错位。​
软件 / 硬件兼容：支持与智能体脂秤、3D 摄像头等硬件设备连接，确保数据传输稳定；适配主流图片、视频编辑软件，便于商家上传商品素材。

五、系统架构需求
1.架构模式​
本系统采用微服务架构，将系统按业务功能拆分为多个独立的微服务，每个微服务可独立开发、部署和维护，通过轻量级通信机制交互。具体服务划分及职责如下：​
用户管理服务：负责用户注册、登录、信息修改，管理用户身份认证与权限，存储和处理用户基础信息。​
体型建模服务：接收用户输入的身体数据，运用算法生成虚拟体型模型，为虚拟试穿提供基础。​
服装管理服务：管理服装商品信息，包括上架、下架、编辑、库存管理，维护服装数据库。​
虚拟试穿服务：结合用户体型模型与服装数据，实现实时虚拟试穿，支持试穿效果调整与展示。​
社交分享服务：提供试穿效果分享功能，支持用户在社交平台传播，管理用户评价与互动。​
数据分析服务：收集各服务产生的数据，进行分析处理，生成用户行为、销售趋势等报告，为决策提供依据。​
营销推广服务：创建和管理营销活动，根据数据分析结果，向用户推送个性化营销信息。​
服务间通过 RESTful API 进行通信协作。例如，虚拟试穿服务需从用户管理服务获取用户身份信息，从体型建模服务获取虚拟体型模型，从服装管理服务获取服装数据；数据分析服务收集其他服务的数据进行处理。​
2.选择该架构的原因​
业务复杂性适配：虚拟试衣间功能涵盖用户交互、虚拟技术、商品管理等多领域，微服务架构可将复杂业务拆分，降低开发与维护难度，提高开发效率。​
灵活扩展性：各微服务独立，新功能可通过新增或修改特定微服务实现，不影响整体架构，便于功能扩展与业务调整。​
高可用性保障：单个微服务故障不影响其他服务，可快速隔离故障服务并修复，保障系统整体稳定运行，提高可靠性。​
技术选型自由：不同微服务可根据需求选择合适技术栈，如用户管理服务用 Java，数据分析服务用 Python，充分发挥各技术优势。​
3.架构图

4.扩展性需求​
1.功能扩展​
功能扩展方向​
增强虚拟试穿体验：添加虚拟试衣间场景切换功能，如不同风格的室内环境、户外场景；支持服装动态特效，如布料飘动、饰品闪光等效果。​
深化社交互动：开发用户社区功能，用户可创建穿搭话题、发起试穿挑战，增加用户间互动与社交粘性。​
拓展商家服务：引入直播带货模块，商家可在线直播展示服装试穿与讲解；增加供应链管理功能，帮助商家管理采购、物流等环节。​
扩展机制：采用插件化架构与标准接口设计。各微服务预留扩展接口，新功能以插件形式开发并接入系统，如直播带货功能可作为独立插件接入营销推广服务与虚拟试穿服务，通过标准接口实现数据交互与功能协同。​
2.性能扩展​
集群部署：对各微服务进行集群化部署，使用 Nginx 等负载均衡器将用户请求分发到不同服务实例。如虚拟试穿服务集群，根据各实例负载情况动态分配请求，提高并发处理能力。​
分布式存储：采用分布式文件系统（如 Ceph）存储用户上传的图片、视频等文件；使用分布式数据库（如 Cassandra）存储用户数据、商品数据，提升数据存储与读写性能，应对大数据量场景。​
缓存技术：引入 Redis 缓存机制，对热门商品信息、用户高频访问数据进行缓存，减少数据库访问压力，加快系统响应速度。​
弹性伸缩：基于云平台（如 AWS、阿里云）的自动伸缩功能，根据系统实时负载情况，自动调整微服务实例数量。在流量高峰时自动增加实例，低谷时减少实例，降低成本并保障性能。

六、数据需求
一、数据实体：
用户实体‌

服装实体‌

‌试衣记录实体‌

(二)、数据关系​
用户与虚拟试穿记录：一对多关系。一个用户可以有多次虚拟试穿记录，而每条试穿记录只对应一个用户。基数约束为：用户端最小基数为 0（用户可能未进行试穿），最大基数为无穷大；虚拟试穿记录端最小基数为 1，最大基数为无穷大。​
用户与订单：一对多关系。一个用户可以下多个订单，每个订单对应一个用户。基数约束为：用户端最小基数为 0（用户可能未下单），最大基数为无穷大；订单端最小基数为 1，最大基数为无穷大。​
服装与虚拟试穿记录：一对多关系。一件服装可以被多个用户试穿，每条试穿记录对应一件服装。基数约束为：服装端最小基数为 0（服装可能未被试穿），最大基数为无穷大；虚拟试穿记录端最小基数为 1，最大基数为无穷大。​
服装与订单：一对多关系。一件服装可以出现在多个订单中，每个订单包含至少一件服装。基数约束为：服装端最小基数为 0（服装可能未被购买），最大基数为无穷大；订单端最小基数为 1，最大基数为无穷大。​
营销活动与服装：多对多关系。一个营销活动可以包含多件服装，一件服装也可以参与多个营销活动。通过中间表 “活动 - 服装关联表” 实现关联，该表包含活动 ID 和服装 ID 两个外键。基数约束为：营销活动端和服装端最小基数均为 0，最大基数均为无穷大。
E-R图：

数据流图（0层）

数据流图（1层）

七、项目进度安排
一、项目阶段及关键里程碑

二、项目进度甘特图

八、项目风险评估与应对
技术风险​
（一）风险分析​
新技术应用难度大：虚拟试衣间需运用 3D 建模、实时渲染、图像识别等技术，若团队对相关技术掌握不足，可能导致开发周期延长、功能实现效果不佳。例如，在虚拟体型建模过程中，若算法精度不够，会使试穿效果失真，影响用户体验。此类风险发生可能性较高，对项目质量和进度影响程度较大。​
技术选型失误：若选择的技术框架或工具无法满足系统性能、扩展性需求，后期可能面临重构风险。如选用的数据库在大数据量下查询效率低下，会导致系统响应缓慢。该风险发生可能性中等，但一旦发生，对项目成本和进度影响严重。​
技术难题攻克不了：开发过程中可能遇到技术瓶颈，如复杂的虚拟试穿效果优化、多终端设备兼容性问题等。若不能及时解决，会阻碍项目进展。此类风险发生可能性较低，但一旦出现，对项目进度影响极大。​
（二）应对策略​
提前技术预研：在项目启动前，组织技术团队对所需技术进行调研和试验，评估技术可行性和成熟度，积累技术经验。​
引入专家支持：邀请行业专家对技术方案进行评审和指导，必要时聘请外部技术顾问，解决技术难题。​
建立技术备用方案：针对关键技术，制定备选方案，如选择多种 3D 建模算法，当主方案出现问题时可快速切换。​
加强团队技术培训：定期组织技术培训和交流活动，提升团队成员技术水平，增强应对技术挑战的能力。​
需求变更风险​
（一）风险分析​
业务调整：服装行业市场变化快，商家可能因市场需求、营销策略改变而调整业务需求，如新增营销活动类型、修改商品展示方式等，导致系统功能需重新开发或调整。​
用户需求理解变化：在需求调研过程中，可能存在对用户需求理解偏差，随着项目推进，用户提出需求与最初设想不一致。需求频繁变更会导致开发工作量增加、项目进度延迟、成本超支，同时可能影响系统稳定性和质量。此类风险发生可能性高，对项目各方面影响显著。​
（二）应对策略​
建立严格需求变更流程：明确需求变更的申请、评估、审批、执行等环节，要求所有需求变更均需提交书面申请，详细说明变更原因、内容和影响。​
成立变更评估小组：由项目经理、产品经理、技术负责人等组成评估小组，对变更需求进行全面评估，分析其对项目进度、成本、质量的影响，决定是否接受变更。​
合理调整项目计划与资源分配：若变更需求通过审批，及时更新项目计划，重新分配资源，确保项目有序推进。​
人力资源风险​
（一）风险分析​
关键人员离职：如核心开发人员、算法工程师离职，可能导致技术知识流失、项目进度受阻，甚至影响项目的技术方向和质量。​
团队协作不畅：团队成员之间沟通不及时、职责不明确，会导致工作重复、任务遗漏，降低工作效率，影响项目进度。​
人员技能不足：部分团队成员可能对所需技术或业务知识掌握不够，无法按时完成任务，影响项目整体进展。此类风险发生可能性中等，对项目推进影响较大。​
（二）应对策略​
关键岗位备份：对关键岗位安排双人负责或培养候补人员，确保在人员离职时项目工作能够顺利交接。​
加强团队建设：定期组织团队活动，增进成员之间的沟通和信任，营造良好的团队氛围，提高团队协作效率。​
建立激励机制：制定合理的绩效考核和奖励制度，激励团队成员积极工作，提高工作积极性和稳定性。​
开展培训提升技能：根据项目需求和团队成员技能短板，开展针对性培训，提升团队整体能力。​
外部因素风险​
（一）风险分析​
政策法规变化：如数据安全法规更新，可能要求系统对用户数据存储和处理方式进行调整；行业监管政策变化，可能影响系统的功能和运营模式。​
市场波动：服装市场竞争激烈，若竞争对手推出更具优势的虚拟试衣功能，可能导致用户流失，影响项目预期收益。​
第三方合作伙伴问题：如与 3D 模型供应商合作中，出现模型质量不达标、交付延迟；与支付接口供应商对接时，出现接口不稳定、安全漏洞等问题，影响系统正常运行。此类风险发生可能性较低，但一旦发生，对项目影响严重。​
（二）应对策略​
关注政策法规动态：安排专人跟踪政策法规变化，及时调整项目方案，确保系统符合相关规定。​
建立市场监测机制：定期分析市场动态和竞争对手情况，及时优化系统功能和营销策略，提高项目竞争力。​
与第三方签订严谨合同：在合作协议中明确双方权利义务、服务标准、违约责任等，降低合作风险。​
提前规划替代方案：针对关键第三方服务，寻找备用合作伙伴，制定应急切换方案，确保系统稳定运行。

个人贡献评分准则

姓名	贡献比例	完成任务
曾成鑫	14%	文档总结
伊力扎提	14%	用户需求和非功能性需求模块
热则宛古丽	14%	绘制用例图、系统结构图
穆妮热	14%	绘制E-R图
努尔比耶姆	14%	绘制业务流程图、状态机图，总结
阿依姆妮萨	14%	数据需求，数据流图
阿布都萨塔尔	14%	项目进度安排，项目风险评估与应对模块