CN106959993A - 储藏物的位置追踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种储藏物的位置追踪方法。本方法在移动计算装置上的相机撷取第一房间的至少一张照片后，产生对应于第一房间内的若干个储藏物以及若干个储藏物的若干个位置的第一影像，在第一影像中，选取第一被选择的物品，取得第一被选择的物品的细节照片，在第一影像中，选取第二被选择的物品，取得第二被选择的物品的细节照片，及将第一房间的至少一张照片、第一被选择的物品的细节照片及第二被选择的物品的细节照片储存在移动计算装置内的储存装置中。

Description

储藏物的位置追踪方法

技术领域

本发明描述了一种储藏物的位置追踪方法，尤指一种利用移动计算装置的应用程序对储藏物的位置进行追踪的方法。

背景技术

当家庭物品越来越多，有系统地储存和管理这些物品是很重要的，尤其是将这些物品储藏在何处以及如何储存这些物品，必然是每一个家庭成员要考虑的问题。假设物品储存量越来越多，由一堆杂乱的储存物品中搜寻出想要的物品将会花很多时间。因此，有系统地整合这些储存物的置放位置将可以节省很多不必要的搜寻时间。

发明内容

本发明提出一种储藏物的位置追踪方法，包含使用移动计算装置上的相机撷取第一房间的至少一张照片，以产生对应于第一房间内的若干个储藏物以及若干个储藏物的若干个位置的第一影像，在第一影像中，选取第一被选择的物品，取得第一被选择的物品的细节照片，在第一影像中，选取第二被选择的物品，取得第二被选择的物品的细节照片，及将第一房间的至少一张照片、第一被选择的物品的细节照片及第二被选择的物品的细节照片储存在移动计算装置内的储存装置中。

附图说明

图1是本发明具有储藏物的位置追踪功能的移动计算装置的方块图。

图2是移动计算装置内的智能搜寻应用程序，整合储藏物的位置的文件夹的巢状示意图。

图3是移动计算装置拍下房间照片的示意图。

图4是使用智能搜寻应用程序取得衣橱的细节照片的示意图。

图5是使用智能搜寻应用程序取得抽屉的细节照片的示意图。

图6是本发明的储藏物的位置追踪方法的流程图。

图7A是本发明的移动计算装置与云端数据库以及识别服务器连网的示意图。

图7B是对单一物品拍摄多张照片，并依此增加云端数据库的物品内容的示意图。

图8是增加云端数据库的物品内容后，物品被影像辨识的示意图。

图9是包含辨识码内容的列表。

图10是包含唯一标识符内容的列表。

图11是根据对应的多媒体访问控制地址或固定式因特网协议地址，辨识家庭式建筑物的示意图。

图12是利用射频识别标识扫描仪搜寻一台相机的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明所提供的各个示例性的实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1，为具有储藏物的位置追踪功能的移动计算装置10的方块图。移动计算装置10中的储藏物的位置追踪功能可为应用程序(Application，App)所支持的功能，且应用程序也具有搜寻先前储存的物品功能及位置记录的功能。为了描述方便，下文将此应用程序称为智能搜寻应用程序(Smart Finding App)。

移动计算装置10包含显示器12，例如触控屏幕式的显示器。移动计算装置10还包含相机14、处理器16、无线收发器18以及储存装置20。无线收发器18可为无线保真(Wi-Fi)收发器。储存装置20内储存了智能搜寻应用程序22的设定以及智能搜寻应用程序资料24。储存装置20可为非挥发性内存，例如快闪式内存。移动计算装置10可为任何具有相机及显示器的处理装置，例如平板计算机或是智能型手机。然而，笔记本电脑等装置也属于移动计算装置10所包含的范畴。

图2是移动计算装置10内的智能搜寻应用程序22，整合储藏物的位置的文件夹的巢状示意图。任何房子、家庭式建筑物、或是小区建筑等等都可以利用此巢状结构执行物品归类的整合。举例而言，如第2图所示，假设这栋房子属于史密斯的家庭，史密斯的房子会被显示在最上层的文件夹，例如对应于“史密斯的房子”的文件夹100。文件夹100之下会有三个文件夹，分别为对应”客厅”的文件夹102、对应于“主卧室”的文件夹104以及对应于“客卧室”的文件夹106。然而，本发明的文件夹100之下并非局限于仅包含三个文件夹，文件夹100之下可包含任何数量的文件夹。

在图2中，文件夹106之下又包含了两个文件夹，分别为对应于“壁橱”的文件夹110以及对应于“书桌”的文件夹120。换句话说，在史密斯的房子中，客卧室包含壁橱以及书桌。并且，文件夹120之下又包含了对应于“台灯”的档案122。换句话说，书桌包含了台灯。在第2图中，对应于“壁橱”的文件夹110以及对应于“书桌”的文件夹120下并不限制有多少数量的文件夹，也不限制有多少层级的文件夹。举例而言，使用者可以任意将书桌上的物品归类，并建档于书桌的文件夹120之下。

智能搜寻应用程序22的执行模式类似于一般个人计算机中的文件夹操作模式。任何的房子、建筑物、房间、物品都可以使用层次化的巢状结构建文件。举例而言，在房子内的每一个房间都可以被建档隶属于“房子”文件夹之下的子文件夹。房间内的衣柜或是书柜都可以被建档为隶属于“房间”文件夹之下的子文件夹，依此类推。因此，在房子内的每一个物品都可以被分门别类的建档，最终会形成多层次的巢状档案结构。如前述，对应于“台灯”的档案122为在对应于“书桌”的档案120之中。而档案的建立，可为将在房子内的物品进行拍照，并取得至少一张照片而建档，也可以进一步地将物品标记以加速搜寻速度。然而，上述将物品标记的步骤可为用户以手动方式将物品标记，或是利用识别服务(IdentificationService)程序或识别服务器，通过云端存取系统，以自动化的方式将物品标记。一旦物品被标记，当用户之后需要定位此物品时，使用者即可通过智能搜寻应用程序22快速地搜寻到物品的位置。

以下将描述智能搜寻应用程序22的使用方法。图3为移动计算装置10拍下房间50照片的示意图。当移动计算装置10中的相机14拍下房间50的照片后，会产生对应房间50的文件夹。而文件夹的巢状结构类似于图2中的结构。并且，移动计算装置10中的相机14可拍下房间50的单张照片。移动计算装置10中的相机14也可拍下房间50的多张照片，再将多张照片拼接，以产生单张全景影像的照片(Panoramic Picture)。这张房间50的照片将会被分析及储存，并变成记录房间50内每个物品的置放位置的档案。如图3所示，房间50包含具有很多抽屉的衣橱52。下文将说明衣橱52最上面的抽屉54的图像处理方法。

图4是使用智能搜寻应用程序22取得衣橱52的细节照片的示意图。在房间50的照片中，使用者可以利用移动计算装置10将照片放大，以产生放大后的照片51(如图4左上角所示)。通过放大后的照片51，衣橱52将被使用者看得更清楚。为了使智能搜寻应用程序22将衣橱52归类到适当的档案，使用者可点击移动计算装置10中，显示器12所显示的衣橱52的位置。举例而言，使用者可以点击显示器12所显示的选取圈53中的位置，以选择衣橱52。接下来，使用者将可取得衣橱52的细节照片55，因此可查看衣橱52的细节内容。类似地，衣橱52可被使用者以手动的方式标记，或是利用识别服务(Identification Service)程序或识别服务器，通过云端存取系统，以自动化的方式标记。接着，利用如图2所示的多层次巢状档案结构的概念，房间50会有一个对应“房间50”的文件夹。并且，“房间50”的文件夹之下会有一个对应“衣橱52”的文件夹，“衣橱52”的文件夹之下会有对应于“抽屉54”的文件夹，以及对应其他抽屉的文件夹。然而，本发明不被上述的文件夹结构所局限，任何巢状文件夹结构、树状文件夹结构、或是任何数量、层次的文件夹皆属于本发明的范畴。并且，上述用点击方式选取物品、获得物品的细节照片、以及将物品标记(此为选择性程序)的过程可以一直被使用者循环执行，直到房间50内使用者所有想要的物品都被建档为止。

第5图是为使用智能搜寻应用程序22取得抽屉54的细节照片57的示意图。延续第4图的流程，当用户以点击的方式选择了抽屉54。使用者将获得抽屉54的细节照片57，或使用者可通过拍照取得屉54的细节照片57。在第5图中，抽屉54包含数字相机60、笔62、手表64、瑞士刀66以及眼镜68。每一个在抽屉54的物品都可以被使用者以点击的方式选择。如上述，当使用者点击其中物品时(例如眼镜)，使用者将会获得眼镜68的细节照片，使用者也可将眼镜68标记，依此类推。类似地，利用如第2图所示的多层次巢状档案结构的概念，“抽屉54”的文件夹隶属于“衣橱52”的文件夹之下。并且，“抽屉54”的文件夹中可包含对应于数字相机60的档案、对应于笔62的档案、对应于手表64的档案、对应于瑞士刀66的档案以及对应于眼镜68的档案。如前述提及，使用者可用手动的方式标记这些物品，或是利用识别服务程序或识别服务器，通过云端存取系统，以自动化的方式标记物品。

当上述将物品建档的步骤完成后，当储存空间(例如衣橱52)或是任何已经建档的物品被搬动时，或是任何已经建档的物品被重新置放到不同位置时，用户仅要改变将文件夹的位置即可。举例而言，当衣橱52被搬到另外一个房间时，使用者即可将另外一个房间进行拍照，取得另外一个房间的照片并建档。接着，使用者可将对应于“衣橱52”的文件夹移动至另外一个房间的文件夹之下。然而，这种文件夹的搬动也可使用云端系统而自动化地执行。当然，由于对应于“衣橱52”的文件夹整个被搬动至另外一个房间的文件夹之下，因此“衣橱52”的文件夹内的所有物品档案也同步地将隶属于另外一个房间的文件夹之下。然而，使用者也可客制化地变更“衣橱52”的文件夹内每一个物品的档案，以符合实际的状况。

图6是本发明的储藏物的位置追踪方法的流程图。储藏物的位置追踪方法包含了下列步骤：

步骤S150：开始；

步骤S152：取得主要物品的照片，并选择性地将主要物品标示。举例而言，在前述图3的实施例中，主要物品的定义可为房间50；

步骤S154：以点击的方式在主要物品的照片中选取下一层的物品。举例而言，在前述图4实施例中，使用者可在房间50的照片中以点击的方式选取衣橱52；

步骤S156：取得下一层的物品的细节照片，并选择性地将下一层的物品标记。举例而言，在前述图4实施例中，使用者可取得衣橱52的细节照片，并选择性地以手动方式或是通过云端的识别服务自动将衣橱52标记；

步骤S158：在主要照片中点击另外一个物品。举例而言，在前述第3图实施例中，使用者在房间50的照片中以点击的方式选择另一样物品；

步骤S160：取得下一层的另外一样物品的细节照片，并选择性地将下一层的另外一样物品标记；

步骤S162：检查下一层的物品中是否包含更下一层的物品？若是，执行步骤S164；若否，执行步骤S168。举例而言，若下一层的物品为一个柜子，而柜子中置放着其他的物品(更下一层的物品)，此时将执行步骤S164；

步骤S164：以点击的方式选取下一层的物品的照片中的更下一层的物品。举例而言，使用者可用点击的方式选择柜子内的物品；

步骤S166：取得更下一层的物品的细节照片，并选择性地将更下一层的物品标记。举例而言，当使用者将柜子内的物品点选并登录后，使用者可以依据步骤S166，通过拍照取得柜子内的物品的细节照片，并选择性地将柜子内的物品标记以建文件；

步骤S168：判断主要物品中是否还有其余的下一层的物品？举例而言，使用者于步骤S168中可以依据如第3图所示的房间50，判断房间50中是否还有尚未被建档的下一层的物品。若有，返回步骤S158，在主要照片中点击另外一个物品；若无，执行步骤S170；

步骤S170：结束。

当使用者以手动的方式将被选择的物品标记时，用户可通过智能搜寻应用程序手动地输入被选择的物品的各种信息，例如物品样式、产品型号、模块序号等等。并且，当使用者通过云端的识别服务器94的识别服务进行数据存取时，识别服务将会利用云端数据库92内储存的影像数据比对被选择的物品的照片。若被选择的物品的照片与云端数据库92内储存的影像数据一致，则被选择的物品的特征会被辨识并标识出来。并且，使用者所提供的被选择的物品的照片也可以视为扩充云端数据库92的影像数据。因此，云端数据库92会不断地自动更新并扩充影像数据，以使其他的用户在进行影像比对时有更高的辨识率。换句话说，假设使用者加入了一个新的物品的数据至云端数据库92，新的物品的数据将会被云端数据库92视为扩充的物品数据。一般而言，当云端数据库92的照片或物品影像越多，表示数据库越大，因此用户所拍的物品影像与数据库的内容比对的准确度以及辨识率也会越高。

图7A是移动计算装置10与云端数据库92以及识别服务器94连网的示意图。移动计算装置10可用无线的方式连上网络90，例如用无线收发器18建立网络联机。云端数据库92用以储存数据(例如物品的影像或照片数据)，这些数据将会被利用于辨识使用者所选择的物品。识别服务器94连接于云端数据库92。识别服务器94中具有识别服务的程序，而识别服务的程序将会利用云端数据库92内的数据执行辨识物品的功能。

图7B是对单一物品200拍摄多张照片202、204、206、208、210及212，并依此增加云端数据库92的物品内容的示意图。在本实施例中，物品200是一个投影仪。假设物品200在云端数据库92中不存在，智能搜寻应用程序22可以提供用户新增物品200的文件夹的功能。随后，使用者可以在不同角度拍摄照片，例如在六个不同角度拍摄照片。在图7B中，使用者以六个角度分别对物品200(投影仪)拍照，以取得多张照片202、204、206、208、210及212。接下来，智能搜寻应用程序22可以结合多张照片202、204、206、208、210及212，并产生物品200的立体模型数据。由多张照片形成的物品200的立体模型数据会被储存在云端数据库92之中。对于之后的使用者，若欲进行物品200的影像辨识，识别服务器94中的识别服务将会利用已扩充数据的云端数据库92进行影像辨识。并且，用户也可以将物品200的类别数据、型号数据等其它备注数据存入云端数据库92之中。而前文所提的智能搜寻应用程序22的文件夹即可用于存放物品200的各种照片以及其它备注数据。此文件夹可以设定为共享文件夹，因此云端数据库92可与文件夹同步数据而达到扩充云端数据库92内容的目的。换句话说，当一个用户将智能搜寻应用程序22新增的文件夹与云端数据库92共享时，其它使用者也会受惠于此新增的文件夹的数据而增加其物品影像的辨识准确率。图8是为增加云端数据库92的物品200内容后，物品200被影像辨识的示意图。在本实施例中，使用者利用移动计算装置10上的相机14对物品200拍照，并取得照片。智能搜寻应用程序22会将物品200的照片上传至云端数据库92，识别服务器94中的识别服务会利用云端数据库92的内容比对物品200的照片，最后将回传物品200的辨识结果。物品200的辨识结果为一台投影仪。

当每一个物品被建档的时候，每一个物品会依据用户提供的数据被指定对应一个辨识码(Identification Code)。辨识码内的每一个类别都为独立可搜寻的字符串，因此用户之后欲对特定类别进行搜寻时可轻易地执行。图9是为辨识码内容的列表。辨识码内容包含三个类别，第一个类别可为「物品类型码(Item Type Code)」，用来标示物品的物品类型，代号为A0001。第二个类别可为「商标码(Brand Code)」，用来标示物品的商标，代号为ABCDEFG。第三个类别可为「产品码(Product Code)」，用来标示物品的产品编码，代号为HIJKLMNO。特此说明，辨识码在单一物品是相同的。举例而言，当使用者将一张床的不同角度或不同侧的照片建档时，这些照片会对应具有相同的辨识码的物品。

除了物品可依据用户提供的数据被指定对应一个辨识码之外，每一个物品也可通过智能搜寻应用程序22指定对应一个唯一标识符(Unique Identification Code)。唯一标识符的内容可包含辨识码的内容，描述于下：图10是唯一标识符内容的列表。唯一标识符的内容可包含特定物品的位置以及类型的代号。举例而言，图10中的唯一标识符内容的内容可包含图9中的辨识码的「物品类型码」、「商标码」以及「产品码」的代号。唯一标识符还可包含「国码(Country Code)」，用来标示物品所在的国家的代码，如886(台湾国码为886)。「用户码(User Code)」，用来标示登陆此物品的用户的代码，如ABCDEFGHIJ。「房码(RoomCode)」，用来标示物品所在的房间的代号，如001。「容置物代码(Container Code)」，用来标示物品所在的储藏空间的代码，如00A。「物品序号码(Item Serial Code)」，用来标示物品的序号密钥，如0001。「校验码(Check Code)」，用来标示物品的校验(Checksum)代号，如9。在智能搜寻应用程序22中，每一个物品会对应一个唯一标识符。举例来说，就算是两个完全相同的桌子，其对应的唯一标识符也会不同。原因为两个完全相同的桌子其物品序号码是不同的，因此将导致唯一标识符也会不同。同样地，唯一标识符内的每一个类别都为独立可搜寻的字符串，因此用户之后欲对特定类别进行搜寻时(可能要搜寻遗失的物品)可轻易地执行。

如上述，每一个物品也可通过智能搜寻应用程序22指定对应一个唯一标识符。每一个物品可以依据其类型、商标、产品特征指定对应一个辨识码，如图9所示。而唯一标识符(图10)可以包含辨识码的信息，并额外附加了物品所在位置以及物品序号的信息。然而，本发明却不被图9的辨识码以及图10的唯一标识符的样式所限制。举例而言，图10的唯一标识符可以加入一些额外的字段，以标示物品额外的辨识特征。

为了让物品建立更多的搜寻链接，可以通过结合网络的概念加强搜寻效率。举例而言，一个家庭式建筑物有申请网络联机。因此，家庭式建筑物将会被指定对应于一个固定式因特网协议地址(Static Internet Protocol Address)或是多媒体访问控制地址(Media Access Control Address)，目的为辨识出此家庭式建筑物的网络节点。利用这种技术，不同区域将可被清楚的区隔开来。

图11是根据对应的多媒体访问控制地址或固定式因特网协议地址，辨识家庭式建筑物的示意图。在地球300上，有许多的家庭式建筑物302以及304。于此为了简化描述，仅针对家庭式建筑物304进行描述。家庭式建筑物304包含房间310以及房间320。房间320包含物品330以及物品340。物品340是一个置物装置，具有储存物品功能。物品340包含物品342以及物品344。如前述，每一个物品都会对应一个唯一标识符。每一个物品的唯一标识符也可视为物品在特定区域的位置编码。而较大区域的位置编码可用巢状结构或是前缀(Prefix)整合至较小区域的位置编码。因此，较大区域中所有的物品将可以被系统地整合，并被精准地辨识。举例而言，在图11中的物品344，可以利用物品344本身的唯一标识符，配合物品304(家庭式建筑物)的多媒体访问控制地址或固定式因特网协议地址，以精确地执行其辨识过程。

智能搜寻应用程序22将物品建文件以及登录的好处在于能辅助使用者之后快速地找到物品的位置。举例而言，当使用者想搜寻一个固定位置或不常被移动的物品，但用户忘记了物品的位置时，用户可以利用如图9所示的辨识码内的类别，或是利用如图10所示的唯一标识符内的类别来搜寻遗失的物品。当智能搜寻应用程序22搜寻出已经建档或是登录的遗失物品时，智能搜寻应用程序22会告知用户遗失物品的位置信息以及遗失物品被建档的时间点。上述这种状况适用于使用者欲找的遗失物品为固定位置或不常被移动的物品。然而，许多物品常常被搬动，例如相机或智能型手机等等。这些常常移动位置的物品就不适用于上述的搜寻方法，原因为智能搜寻应用程序22无法将物品位置的档案更新得如此频繁。因此，为了加强物品搜寻能力，这些常常移动位置的物品可被指定对应的射频识别标识(Radio Frequency Identification Tag)。并且，这些常常移动位置的物品中的每一个物品将会对应一个独特的射频识别标识。因此，当用户无法通过智能搜寻应用程序22搜寻出常常移动位置的物品时，用户可以使用射频识别扫描仪在某个范围内搜寻物品。

图12是利用射频识别标示扫描仪352搜寻一台相机354的示意图。在本实施例中，相机354视为使用者欲搜寻的遗失物品，且相机354的位置常常更动，但使用者确定相机354仍在某一个房间内，只是不知道实际的位置而已。如果相机354的位置在衣橱350中的抽屉内，在使用者没有将衣橱350中的所有抽屉逐一查看之前，并不会看见相机354。因此，使用者可利用射频识别标示扫描仪352扫描整间房间，以搜寻出相机354的实际位置。然而，在执行上述的步骤之前，使用者要先对智能搜寻应用程序22进行设定，描述如下。

首先，使用者要将欲用扫描仪搜寻的物品(可能为常常移动位置的物品)于智能搜寻应用程序22中标示出来。例如使用者可将欲用扫描仪搜寻的物品的辨识码(如第9图所示)或是唯一标识符(如第10图所示)在智能搜寻应用程序22中标示。因此，智能搜寻应用程序22就可判断用户特别标示的物品将使用射频识别标识的信息进行搜寻。随后，使用者即可利用射频识别标示扫描仪352进行物品搜寻。当使用者特别标示的物品(遗失物品)落入射频识别标示扫描仪352的搜寻范围内时，智能搜寻应用程序22将发出警示信号，以通知用户遗失物品就在附近。在本实施例中，射频识别标示扫描仪352可为手提式的射频识别标示扫描仪。然而，本发明的射频识别标示扫描仪352的形状以及样式并不被图12的球拍的形状所限制。并且，利用射频识别标示扫描仪352所扫描的物品，其物品数据可存在或不存在(未建档或未登录)于云端数据库92中。当射频识别标示扫描仪352所扫描的物品的物品数据不存在于云端数据库92中时，用户也可将射频识别标示扫描仪352所扫描的物品的数据通过智能搜寻应用程序22上传至云端数据库92中。

综上所述，本发明揭露了一种储藏物的位置追踪方法，利用智能搜寻应用程序先将不同的物品分门别类，以多层次的巢状结构建文件。物品建文件的内容不仅包含了物品位置的记录数据，同时也包含了物品照片的影像数据。因此，智能搜寻应用程序可以将物品的影像以及位置绑定，以便于使用者寻找物品。并且，本发明的智能搜寻应用程序提供了便利的文件夹结构接口，以让用户以非常方便的方式新增物品的数据，或是搜寻之前储存的物品数据。因此，用户可以参考智能搜寻应用程序所搜寻到的最新的物品位置，来找寻遗失物品。或者，使用者也可以利用射频识别标示扫描仪，来搜寻具有射频识别标示的物品。因此，本发明的储藏物的位置追踪方法，提供了多样化的搜寻模式，不仅可以增加遗失物品的搜寻成功率外，也具备了高度的操作便利性。

应理解，以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，例如各实施例之间技术特征的相互结合，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (15)

1.一种储藏物的位置追踪方法，包含：

使用一移动计算装置上的一相机撷取一第一房间的至少一照片，以产生对应于所述第一房间内的若干个储藏物以及所述若干个储藏物的若干个位置的一第一影像；

在所述第一影像中，选取一第一被选择的物品；

取得所述第一被选择的物品的一细节照片；

在所述第一影像中，选取一第二被选择的物品；

取得所述第二被选择的物品的一细节照片；及

将所述第一房间的所述至少一照片、所述第一被选择的物品的所述细节照片及所述第二被选择的物品的所述细节照片储存在所述移动计算装置内的一储存装置中。

2.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，其中使用所述移动计算装置上的所述相机撷取所述第一房间的所述至少一照片，以产生所述第一影像的步骤，包含：

使用所述移动计算装置上的所述相机撷取所述第一房间的若干个照片；及

将所述照片拼接，以产生所述第一影像；

其中所述第一影像系为一全景影像。

3.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：将所述第一房间标记；

将所述第一被选择的物品标记；

将所述第二被选择的物品标记；及

将对应所述第一房间的标签、对应所述第一被选择的物品的标签及对应所述第二被选择的物品的标签储存在所述移动计算装置内的所述储存装置中。

4.根据权利要求3所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，将所述第一被选择的物品标记，是指用户利用所述移动计算装置，以手动方式将所述第一被选择的物品标记。

5.根据权利要求3所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，将所述第一被选择的物品标记，是指识别服务程序通过云端存取系统，以自动方式将所述第一被选择的物品标记。

6.根据权利要求3所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：将对应遗失物品的标签输入至所述移动计算装置，以使所述移动计算装置搜寻所述遗失物品；及

所述移动计算装置指出所述遗失物品的位置。

7.根据权利要求3所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：将一射频识别标识贴附于所述第一房间的每一储藏物中；

将对应遗失物品的标签输入至所述移动计算装置，以使所述移动计算装置搜寻所述遗失物品，其中所述遗失物品具有一对应的射频识别标识；及

利用射频识别扫描仪搜寻所述遗失物品，当所述遗失物品的所述对应的射频识别标识被搜寻到时，通知所述移动计算装置。

8.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，所述第二被选择的物品是一置物装置，用以将其它的储藏物存放在所述第二被选择的物品内。

9.根据权利要求8所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：

取得所述第二被选择的物品中的储存空间的细节照片；

选取在所述储存空间内储存的至少一个特定物品；及

取得所述至少一个特定物品的每一个特定物品的细节照片。

10.根据权利要求9所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：

将所述第二被选择的物品中的所述储存空间标记；及

将所述至少一特定物品的每一特定物品标记。

11.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，所述第一被选择的物品及所述第二被选择的物品中的每一物品分别被指定对应于一个辨识码，所述辨识码用以辨识所述第一被选择的物品及所述第二被选择的物品的每一物品的产品型号。

12.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，所述第一被选择的物品及所述第二被选择的物品中的每一物品被指定对应于一个唯一标识符，所述唯一标识符用以辨识所述第一被选择的物品及所述第二被选择的物品的每一物品的位置、使用码、产品型号及/或序号。

13.根据权利要求12所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，所述第一房间位于一个家庭式建筑物中，根据所述家庭式建筑物对应的多媒体访问控制地址或固定式因特网协议地址，所述第一房间被指定对应于一个编码。

14.根据权利要求1所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还进一步包括：

使用所述移动计算装置上的所述相机撷取第二房间的至少一照片，以产生对应于所述第二房间内的若干个储藏物以及所述若干个储藏物的若干个位置的第二影像；

在所述第二影像中，选取第三被选择的物品；及

取得所述第三被选择的物品的一细节照片。

15.根据权利要求14所述的储藏物的位置追踪方法，其特征在于，还包括将所述第三被选择的物品标记。