1.一种基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集人体多角度图像数据；利用人体多角度图像数据构建人体结构三维模型，得到人体结构三维模型，其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：采集人体多角度图像数据；

步骤S12：对人体多角度图像数据进行人体图像脱敏处理，从而得到人体多角度图像脱敏数据；

步骤S13：根据人体多角度图像脱敏数据进行多视角几何重建处理，得到人体多视角几何数据，其中，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：根据人体多角度图像脱敏数据进行人体图像位置采集，得到人体多角度图像位置数据；

步骤S132：基于人体多角度图像位置数据进行人体图像特征提取，得到人体多角度图像特征；

步骤S133：基于人体多角度图像特征以及人体多角度图像位置数据进行人体多角度图像视差分析，得到人体图像多角度视差；

步骤S134：根据人体图像多角度视差进行人体图像深度计算，得到人体多角度图像深度数据；

步骤S135：利用人体多角度图像深度数据和人体图像多角度视差进行三维点位置构建，得到人体三维点位置数据；

步骤S136：根据人体三维点位置数据以及人体多角度图像深度数据进行多视角几何重建处理，得到人体多视角几何数据；

步骤S14：基于人体多视角几何数据进行人体结构三维模型构建，得到人体结构三维模型；

步骤S2：获取试衣服装；对试衣服装进行服装物理特性采集，并根据试衣服装物理特性进行试衣服装外观效果分析，得到试衣服装外观效果数据；

步骤S3：利用人体结构三维模型进行人体姿态三维模拟，得到人体姿态三维数据；利用试衣服装外观效果数据及试衣服装物理特性对人体姿态三维数据进行人体服装交互动态响应分析，得到人体服装交互动态响应数据；将人体服装交互动态响应数据进行试衣服装动态效果分析，得到试衣服装动态效果数据，其中，所述试衣服装动态效果分析包括：根据人体服装交互动态响应数据进行试衣服装拉扯力增加计算，从而得到试衣服装拉扯力增长数据；

基于试衣服装拉扯力增长数据进行衣物滑动概率估测，从而得到试衣服装滑动概率数据；

基于试衣服装滑动概率数据以及试衣服装拉扯力增长数据进行试衣服装形态失衡检测，得到试衣服装形态失衡数据；

根据试衣服装形态失衡数据以及试衣服装滑动概率数据进行试衣服装舒适性衰减预估，得到试衣服装舒适性衰减数据；

对试衣服装舒适性衰减数据和试衣服装形态失衡数据进行试衣服装动态效果分析，得到试衣服装动态效果数据；

步骤S4：对试衣服装动态效果数据进行服装匹配程度计算，得到试衣服装匹配程度数据；利用试衣服装匹配程度数据进行智能虚拟试衣效果优化，得到智能虚拟试衣效果优化数据。

2.根据权利要求1所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：步骤S141：根据人体多视角几何数据进行人体层次结构提取，从而得到人体层级结构数据；

步骤S142：根据人体层级结构数据进行人体结构基础框架分析，从而得到人体结构基础框架数据；

步骤S143：根据人体层级结构数据进行人体结构外部轮廓检测，从而得到人体结构外部轮廓数据；

步骤S144：基于人体结构外部轮廓数据以及人体结构基础框架数据进行三维人体形态提取，得到三维人体形态数据；

步骤S145：利用三维人体形态数据以及人体结构外部轮廓数据进行人体结构三维模型构建，得到人体结构三维模型。

3.根据权利要求1所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：获取试衣服装；

步骤S22：利用试衣服装进行试衣布料材质检测，从而得到试衣服装布料材质数据；

步骤S23：对试衣服装布料材质数据以及试衣服装进行试衣服装物理特性采集，从而得到试衣服装物理特性；

步骤S24：根据试衣服装物理特性以及试衣服装布料材质数据进行试衣服装外观效果分析，从而得到试衣服装外观效果数据。

4.根据权利要求3所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：步骤S231：利用试衣服装进行试衣服装外观结构分析，得到试衣服装外观结构数据；

步骤S232：基于试衣服装布料材质数据和试衣服装外观结构数据进行试衣布料重量分布计算，得到试衣布料重量分布数据；

步骤S233：根据试衣布料重量分布数据以及试衣服装外观结构数据进行试衣服装下垂概率计算，得到试衣服装下垂概率；

步骤S234：基于试衣服装下垂概率以及试衣布料重量分布数据进行试衣服装抗形变能力计算，得到服装抗形变能力数据；

步骤S235：根据试衣服装布料材质数据进行试衣服装抗褶皱能力分析，得到试衣服装抗褶皱能力数据；

步骤S236：对试衣服装抗褶皱能力数据以及服装抗形变能力数据进行试衣服装物理特性采集，从而得到试衣服装物理特性。

5.根据权利要求3所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：步骤S241：基于试衣服装物理特性进行试衣服装延伸能力计算，得到试衣服装延伸能力数据；

步骤S242：根据试衣服装布料材质数据进行试衣服装表面纹理特征采集，得到试衣服装表面纹理特征；

步骤S243：基于试衣服装表面纹理特征进行试衣服装反射特性分析，得到试衣服装反射特性数据；

步骤S244：基于试衣服装反射特性数据以及试衣服装表面纹理特征进行试衣服装表面光泽度评估，得到试衣服装表面光泽度数据；

步骤S245：基于试衣服装表面光泽度数据以及试衣服装表面纹理特征进行试衣服装质感评估，得到试衣服装质感数据；

步骤S246：利用试衣服装延伸能力数据以及试衣服装质感数据进行试衣服装外观层次评估，得到试衣服装外观层次数据；

步骤S247：根据试衣服装外观层次数据以及试衣服装质感数据进行试衣服装外观效果分析，从而得到试衣服装外观效果数据。

6.根据权利要求1所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，所述人体服装交互动态响应分析包括：根据人体姿态三维数据进行人体试衣服装尺寸选择，从而得到人体试衣服装尺寸数据；

利用人体试衣服装尺寸数据对人体姿态三维数据进行试衣服装贴合程度计算，得到试衣服装贴合程度数据；

根据试衣服装贴合程度数据以及试衣服装物理特性数据进行试衣服装布料皮肤交互作用分析，得到试衣服装布料皮肤交互作用数据；

基于试衣服装布料皮肤交互作用数据进行试衣服装摩擦力增长计算，得到试衣服装摩擦力增长数据；

根据试衣服装摩擦力增长数据进行试衣服装摩擦静电概率计算，得到试衣服装摩擦静电概率数据；

根据试衣服装摩擦静电概率数据以及试衣服装摩擦力增长数据进行人体服装交互动态响应分析，得到人体服装交互动态响应数据。

7.根据权利要求1所述的基于三维人体建模的智能虚拟试衣方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对试衣服装动态效果数据进行服装匹配程度计算，从而得到试衣服装匹配程度数据；

步骤S42：根据试衣服装匹配程度数据进行服装试衣效果评估，从而得到试衣效果评估数据；

步骤S43：基于试衣效果评估数据进行智能虚拟试衣缺陷评估，从而得到智能虚拟试衣缺陷数据；

步骤S44：对智能虚拟试衣缺陷数据和试衣效果评估数据进行智能虚拟试衣效果优化，得到智能虚拟试衣效果优化数据。