1.一种服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取用户全身图像；利用计算机视觉技术对用户全身图像进行体态结构分析，以生成体态结构数据；对体态结构数据进行动态行为分析，生成动态行为数据；

步骤S2：对动态行为数据进行用户身体特征分析，生成用户身体特征数据；对用户身体特征数据进行需求分析，以生成需求分析数据；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对动态行为数据进行用户骨骼结构分析，生成用户骨骼结构数据；

步骤S22：对用户骨骼结构数据进行肢体关节灵活性分析，生成肢体关节灵活性数据；

步骤S23：对用户骨骼结构数据、肢体关节灵活性数据进行用户身体特征分析，生成用户身体特征数据；

步骤S24：对用户身体特征数据进行风格偏好分析，生成风格偏好数据；

步骤S25：根据风格偏好数据对用户身体特征数据进行需求分析，以生成需求分析数据；

步骤S3：基于需求分析数据对体态结构数据进行肢体特征参数匹配，获取用户肢体特征参数；通过用户肢体特征参数对体态结构数据进行服装模块设计，构建服装模块集；

步骤S4：通过服装模块集对动态行为数据进行人体动作姿势分析，生成人体动作姿势数据；对人体动作姿势数据进行服装运动性能计算，生成服装运动性能数据；

步骤S5：对人体动作姿势数据进行舒适感计算，生成动作舒适感参数；基于动作舒适感参数对服装模块集进行自适应参数优化，构建智能服装模块集；

步骤S6：对智能服装模块集进行数据挖掘建模，生成智能服装模型；利用智能服装模型对用户全身图像进行服装虚拟试穿，生成服装虚拟试穿模型，以执行服装工艺模块设计；步骤S6的具体步骤为：步骤S61：对智能服装模块集进行卷积预处理，生成卷积样本集；

步骤S62：对卷积样本集进行膨胀卷积，生成智能服装网络；

步骤S63：对智能服装网络进行池化采样，生成智能服装图；

步骤S64：对智能服装图进行数据挖掘建模，生成智能服装模型；

步骤S65：利用智能服装模型对用户全身图像进行服装虚拟试穿，生成服装虚拟试穿模型，以执行服装工艺模块设计。

2.根据权利要求1所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取用户全身图像；

步骤S12：利用计算机视觉技术对用户全身图像进行身体部位尺寸识别，生成身体部位尺寸数据；

步骤S13：根据身体部位尺寸数据对用户全身图像进行身体曲线分析，获取身体曲线参数；

步骤S14：对身体曲线参数进行姿态分析，生成身体姿态数据；

步骤S15：根据身体曲线参数对身体姿态数据进行体态结构分析，以生成体态结构数据；

步骤S16：对体态结构数据进行动态行为分析，生成动态行为数据。

3.根据权利要求2所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S16的具体步骤为：步骤S161：对体态结构数据进行动作模拟，生成动作模拟数据；

步骤S162：对动作模拟数据进行运动模式检测，生成运动模式数据；

步骤S163：根据运动模式数据对动作行为数据进行运动体态变化分析，生成运动体态变化数据；

步骤S164：运动体态变化数据进行动态行为分析，生成动态行为数据。

4.根据权利要求1所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：基于需求分析数据对体态结构数据进行肢体特征参数匹配，获取用户肢体特征参数；

步骤S32：对用户肢体特征参数进行参数映射，生成用户肢体特征图；

步骤S33：对用户肢体特征图进行服装类型设计，生成服装类型数据；

步骤S34：根据服装类型数据对体态结构数据进行服装模块设计，构建服装模块集。

5.根据权利要求1所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：通过服装模块集对动态行为数据进行动作时序分析，生成动作时序数据；

步骤S42：根据动作时序数据对动态行为数据进行姿态空间关系分析，生成姿态空间关系参数；

步骤S43：对姿态空间关系参数进行姿势连续性分析，生成姿势连贯性数据；

步骤S44：对姿势连贯性数据进行稳定性分析，生成姿势稳定性数据；

步骤S45：根据姿势稳定性数据利用服装运动性能计算公式对人体动作姿势数据进行服装运动性能计算，生成服装运动性能数据。

6.根据权利要求5所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S45中的服装运动性能计算公式具体为：；

其中，为服装运动性能值，为服装布料厚度，为纤维混纺比例值，为布料线密度，为服装布料材质评分值，为服装拉伸率，为服装断裂强度，为服装拉伸模量，为材料密度，为空气通透率，为吸汗能力值，为潮气透过率，为缝合质量，为织物可压缩率。

7.根据权利要求1所述的服装工艺模板智能化设计方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：利用服装模块舒适感计算公式对人体动作姿势数据进行舒适感计算，生成动作舒适感参数；

步骤S52：基于动作舒适感参数对服装模块集进行优化决策分析，生成服装优化策略；

步骤S53：通过服装优化策略对服装模块集进行自适应参数优化，构建智能服装模块集；

其中，步骤S51中的服装模块舒适感计算公式具体为：；

其中，为服装模块舒适感值，为服装质感评分，为身体肌肤感知度，为服装穿戴的最佳温度与实际温度的差值，为服装的绝缘性能，为服装的湿度调节性能， 为个体代谢率，为服装透气率，为服装松紧程度值， 为服装弹性值，为服装皮肤友好度，为体态适应性，为服装退缩率。

8.服装工艺模板智能化设计系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的服装工艺模板智能化设计方法，包括：体态结构模块，获取用户全身图像；利用计算机视觉技术对用户全身图像进行体态结构分析，以生成体态结构数据；对体态结构数据进行动态行为分析，生成动态行为数据；

需求分析模块，对动态行为数据进行用户身体特征分析，生成用户身体特征数据；对用户身体特征数据进行需求分析，以生成需求分析数据；

服装设计模块，基于需求分析数据对体态结构数据进行肢体特征参数匹配，获取用户肢体特征参数；通过用户肢体特征参数对体态结构数据进行服装模块设计，构建服装模块集；

运动性能模块，通过服装模块集对动态行为数据进行人体动作姿势分析，生成人体动作姿势数据；对人体动作姿势数据进行服装运动性能计算，生成服装运动性能数据；

参数优化模块，对人体动作姿势数据进行舒适感计算，生成动作舒适感参数；基于动作舒适感参数对服装模块集进行自适应参数优化，构建智能服装模块集；

智能服装模型模块，对智能服装模块集进行数据挖掘建模，生成智能服装模型；利用智能服装模型对用户全身图像进行服装虚拟试穿，生成服装虚拟试穿模型，以执行服装工艺模块设计。