CN105869040A - 匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统，预先选定评价舒适度的多个参数；预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；获取待匹配脚的尺寸；根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。即根据预先获得的数据，可准确的进行在线鞋脚匹配，防止因为不同的鞋的尺码有偏差而导致选鞋不合适的问题，提高购鞋的准确率，提高用户的购鞋体验。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别是涉及匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统。
背景技术
在目前购买鞋的流程中，以顾客到店选款式，店员提供鞋品试穿作为判断鞋是否适合顾客的脚的手段。随着网络购物的普及，大家越来越希望能足不出户就能购买到自己舒适的鞋。但是，由于鞋品的特殊性，脚和鞋的关系的复杂性，往往仅仅通过尺码，并不能确定某双特定的鞋是否合脚、舒适。
一项网络问卷调查显示，网络购鞋尺寸不合适成为仅次与质量不好的担忧。数据显示，2015年上半年，淘宝、天猫、京东、苏宁易购、国美在线、1号店、亚马逊、当当网、聚美优品、乐蜂网、新蛋网、唯品会、QQ网购、我买网、易迅总共15家线上零售企业，男鞋在线上共销售8434.8万件，销售额为1028290.6万元；女鞋在线上共销售16131.0万件，销售额为1783030.4万元。
根据某电商的反馈，鞋品的退货率在3％，其中由于尺寸不合适产生的退货占总退货率的80％以上。由于退货环节发生的物流费用，人工费用(包括客服和库管)，以及退还的鞋品中的大部分都无法重新销售，退货对电商产生的损失是巨大的。以上述统计数据为例，仅物流一项，电商就要额外支出上亿元。
因此，一种能提高购鞋准确率的方法将能有效的提高电商的效率和客户的网购体验。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统，用于解决现有技术中不能接触到实体鞋时，由于尺寸问题而不能准确选购合适的鞋的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种脚鞋匹配方法，包括：预先选定评价舒适度的多个参数；预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；获取待匹配脚的尺寸；根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
于本发明一具体实施例中，预先通过标准脚对相应尺寸的鞋的多次试穿得到各所述参数的舒适度评分。
于本发明一具体实施例中，采用层次分析法对同一款鞋的不同尺码的多个参数的舒适度进行分析，根据所述多个参数之间的依赖关系，辅以相应权重，以得到相应款的鞋的每个尺码的综合评分。
于本发明一具体实施例中，根据所述综合评分对所述鞋加注相应标识，所述标识至少包括以下中的一种：偏松、偏紧、以及合适。
于本发明一具体实施例中，还包括根据在购物平台上与所述用户的账号相关的历史购买行为，对所述匹配度的获取进行优化。
于本发明一具体实施例中，所述待匹配脚的尺寸根据其所属的用户的账号进行存储；所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线以所述鞋的编号和尺码为关键字进行存储。
于本发明一具体实施例中，所述待匹配脚的尺寸被存储于云端，所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线被存储于云端。
于本发明一具体实施例中，获取待匹配脚的尺寸的步骤包括：获取对待匹配脚进行多个角度扫描后生成的3D点云数据；根据三角化算法对所述3D点云数据进行处理以生成面数据；对所述面数据进行整合以生成3D脚模型；根据预设测量规则，对所述脚模型进行多维度的测量，以获得脚在多个维度下的尺寸。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种脚鞋匹配系统，包括：舒适度曲线获取模块，用以预先选定评价舒适度的多个参数，且预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；脚尺寸获取模块，用以获取待匹配脚的尺寸；匹配模块，用以根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种匹配装置，运行如上任一项所述的脚鞋匹配方法。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明还提供一种匹配系统，包括：扫描装置，用以对所述待匹配脚进行多维度的扫描；如上所述的匹配装置，与所述扫描装置通信连接。
于本发明一具体实施例中，所述扫描装置用以对处于自然状态下的待匹配脚进行多维度的扫描，获取3D点云数据。
如上所述，本发明的匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统，预先选定评价舒适度的多个参数；预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；获取待匹配脚的尺寸；根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。即根据预先获得的数据，可准确的进行在线鞋脚匹配，防止因为不同的鞋的尺码有偏差而导致选鞋不合适的问题，提高购鞋的准确率，提高用户的购鞋体验。
附图说明
图1显示为本发明的脚鞋匹配方法在一具体实施例中的流程示意图。
图2显示为本发明的一具体实施例中测得的3D脚模型示意图。
图3显示为本发明的一具体实施例中测得的3D脚模型示意图。
图4显示为本发明的脚鞋匹配系统在一具体实施例中的模块示意图。
图5显示为本发明的匹配系统在一具体实施例中的组成示意图。
元件标号说明
1 脚鞋匹配系统
11 舒适度曲线获取模块
12 脚尺寸获取模块
13 匹配模块
2 匹配系统
21 扫描装置
22 匹配装置
S11～S14 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
由于不同的厂家生产的鞋的尺寸一般来说会有所偏差，而鞋的舒适性是用户选购鞋的最重要的标准，俗话说，“鞋合不合适，只有脚知道”，而在线购鞋，用户由于不能接触到实体的鞋，而无法试穿，所以需要更加智能精确的鞋的尺寸数据以及用户的脚的数据进行自动匹配，以帮助用户选购合适的鞋。本发明就创新的提出一种鞋脚匹配的方法，具体参见以下描述。
请参阅图1，显示为本发明的鞋脚匹配方法在一具体实施例中的流程示意图。
所述脚鞋匹配方法包括以下步骤：
S11：预先选定评价舒适度的多个参数；用于评价舒适度的参数优选可以包括长、宽、高、以及足腕围等。但是鞋的数据由于鞋的形态不同，某些参数可能不存在，比如浅口鞋就不存在足腕围。
S12：预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；在具体实例中，只要执行了步骤S11以及S12获取的相应的数据即可，具体的执行顺序可以不做限制。且与鞋相对应的尺寸，有两种方式进行测量，1)基于电子鞋楦的测量，该方式与脚的测量方式类似；2)直接对鞋进行测量，得到相应的关键尺寸。
于本发明一具体实施例中，预先通过标准脚对相应尺寸的鞋的多次试穿得到各所述参数的舒适度评分。所述标准脚即与国标尺寸的差距小于预设差值的脚。优选的，所述标准脚为模型，且优选标准脚模型上附设有压力传感器，以在标准脚置于相应的鞋中时，通过压力传感器感应不同部位的压力，进行对其舒适度进行评分。
于本发明一具体实施例中，采用层次分析法对同一款鞋的不同尺码的多个参数的舒适度进行分析，根据所述多个参数之间的依赖关系，辅以相应权重，以得到相应款的鞋的每个尺码的综合评分。其中，根据所述综合评分对所述鞋加注相应标识，所述标识至少包括以下中的一种：偏松、偏紧、以及合适。以满足不同用户的偏好。
S13：获取待匹配脚的尺寸；于本发明一具体实施例中，获取待匹配脚的尺寸的步骤包括：获取对待匹配脚进行多个角度扫描后生成的3D点云数据；根据三角化算法对所述3D点云数据进行处理以生成面数据；对所述面数据进行整合以生成3D脚模型；具体参阅图2，显示为根据3D点云数据生成的3D脚模型。根据预设测量规则，对所述脚模型进行多维度的测量，以获得脚在多个维度下的尺寸。例如将3D脚模以如图3所示的角度放置于一三维坐标系x1y1z1中，且结合脚底所在平面x1y1，分别获取脚的脚长、脚宽、足腕围、足弓高度、跖趾围、跗骨围、足底围等的数据的测量如图2和图3所示，脚长例如为图3的A1O1长度，脚宽为C1J1加上K1H1的长度，脚后跟的宽度为E1F1的长度，脚弓处宽度为D1G1的长度。
S14：根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
于本发明一具体实施例中，所述待匹配脚的尺寸根据其所属的用户的账号进行存储；所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线以所述鞋的编号和尺码为关键字进行存储。具体的，为了节省运行本发明的脚鞋匹配方法的系统的存储空间，优选的，所述待匹配脚的尺寸被存储于云端，所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线被存储于云端。
进一步的，还包括根据在购物平台上与所述用户的账号相关的历史购买行为，对所述匹配度的获取进行优化。例如根据所述账号在淘宝或京东上的历史购买行为，对所述匹配度进行修正，以令得到的选择结果更加贴近用户的实际意愿。
请参阅图4，显示为本发明的脚鞋匹配系统在一具体实施例中的模块示意图。所述脚鞋匹配系统1包括：
舒适度曲线获取模块11，用以预先选定评价舒适度的多个参数，且预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；
脚尺寸获取模块12，用以获取待匹配脚的尺寸；
匹配模块13，用以根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
于本发明一具体实施例中，预先通过标准脚对相应尺寸的鞋的多次试穿得到各所述参数的舒适度评分。
于本发明一具体实施例中，采用层次分析法对同一款鞋的不同尺码的多个参数的舒适度进行分析，根据所述多个参数之间的依赖关系，辅以相应权重，以得到相应款的鞋的每个尺码的综合评分。
于本发明一具体实施例中，根据所述综合评分对所述鞋加注相应标识，所述标识至少包括以下中的一种：偏松、偏紧、以及合适。
于本发明一具体实施例中，还包括优化模块，用以根据在购物平台上与所述用户的账号相关的历史购买行为，对所述匹配度的获取进行优化。
于本发明一具体实施例中，所述待匹配脚的尺寸根据其所属的用户的账号进行存储；所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线以所述鞋的编号和尺码为关键字进行存储。
于本发明一具体实施例中，所述待匹配脚的尺寸被存储于云端，所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线被存储于云端。
于本发明一具体实施例中，获取待匹配脚的尺寸的步骤包括：获取对待匹配脚进行多个角度扫描后生成的3D点云数据；根据三角化算法对所述3D点云数据进行处理以生成面数据；对所述面数据进行整合以生成3D脚模型；根据预设测量规则，对所述脚模型进行多维度的测量，以获得脚在多个维度下的尺寸。
所述脚鞋匹配系统1的技术方案与所述脚鞋匹配方法的技术方案一一对应，关于所述脚鞋匹配方法的描述均可应用于所述脚鞋匹配系统1中，在此不加赘述。
请参阅图5，显示为本发明的匹配系统在一具体实施例中的组成示意图。
所述匹配系统2包括：扫描装置21，用以对所述待匹配脚进行多维度的扫描，获取3D点云数据；匹配装置22用以运行所述脚鞋匹配方法。优选的，所述匹配装置22还用以根据所述3D点云数据对脚进行测量，获得待匹配的脚的尺寸。所述匹配装置22于具体实施例中例如为与所述扫描装置21通信连接的智能手机、台式电脑、或平板电脑等。
于本发明一具体实施例中，所述扫描装置21用以对处于自然状态下的待匹配脚进行多维度的扫描，获取3D点云数据。目前已有的自动获取脚尺寸的方法，是通过脚踩在平面上的方式来测量的，这样对于脚本身有变形，存在测量结果和自然脚型相比不够准确的问题。所以本发明优选对处于自然状态下的脚进行测量，例如坐下时，在腿下防止支撑的部件以令脚部悬空。
综上所述，本发明的匹配系统、匹配装置、以及脚鞋匹配方法、和系统，预先选定评价舒适度的多个参数；预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；获取待匹配脚的尺寸；根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。即根据预先获得的数据，可准确的进行在线鞋脚匹配，防止因为不同的鞋的尺码有偏差而导致选鞋不合适的问题，提高购鞋的准确率，提高用户的购鞋体验。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (12)
1.一种脚鞋匹配方法，其特征在于，包括：
预先选定评价舒适度的多个参数；
预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；
获取待匹配脚的尺寸；
根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
2.根据权利要求1所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：预先通过标准脚对相应尺寸的鞋的多次试穿得到各所述参数的舒适度评分。
3.根据权利要求1所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：采用层次分析法对同一款鞋的不同尺码的多个参数的舒适度进行分析，根据所述多个参数之间的依赖关系，辅以相应权重，以得到相应款的鞋的每个尺码的综合评分。
4.根据权利要求3所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：根据所述综合评分对所述鞋加注相应标识，所述标识至少包括以下中的一种：偏松、偏紧、以及合适。
5.根据权利要求1所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：所述待匹配脚的尺寸根据其所属的用户的账号进行存储；所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线以所述鞋的编号和尺码为关键字进行存储。
6.根据权利要求5所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：所述待匹配脚的尺寸被存储于云端，所述鞋的尺寸以及各尺寸下关于各参数的舒适度曲线被存储于云端。
7.根据权利要求5所述的脚鞋匹配方法，其特征在于，还包括根据在购物平台上与所述用户的账号相关的历史购买行为，对所述匹配度的获取进行优化。
8.根据权利要求1所述的脚鞋匹配方法，其特征在于：获取待匹配脚的尺寸的步骤包括：
获取对待匹配脚进行多个角度扫描后生成的3D点云数据；
根据三角化算法对所述3D点云数据进行处理以生成面数据；
对所述面数据进行整合以生成3D脚模型；
根据预设测量规则，对所述脚模型进行多维度的测量，以获得脚在多个维度下的尺寸。
9.一种脚鞋匹配系统，其特征在于，包括：
舒适度曲线获取模块，用以预先选定评价舒适度的多个参数，且预先获得鞋在各尺寸下关于各所述参数的舒适度评分，以获取鞋在各尺寸下关于各参数的舒适度曲线；
脚尺寸获取模块，用以获取待匹配脚的尺寸；
匹配模块，用以根据所述待匹配脚的尺寸以及待匹配鞋在相应尺寸下的舒适度曲线，得到所述待匹配脚与所述待匹配鞋的匹配度，并据以选择相应的鞋。
10.一种匹配装置，其特征在于，运行如权利要求1～8中任一项所述的脚鞋匹配方法。
11.一种匹配系统，其特征在于，包括：
扫描装置，用以对所述待匹配脚进行多维度的扫描；
如权利要求10所示的匹配装置，与所述扫描装置通信连接。
12.根据权利要求11所述的匹配系统，其特征在于，所述扫描装置用以对处于自然状态下的待匹配脚进行多维度的扫描，获取3D点云数据，以供所述匹配装置根据所述3D点云数据测量所述待匹配脚的尺寸。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160817 |