CN108830644A - 一种无人商店导购方法及其装置、电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及商品导购技术领域，特别是涉及一种无人商店导购方法及其装置、电子设备。其中，无人商店导购方法包括：检测用户在无人商店的购买行为；根据购买行为，确定用户被导购的导购期望值；根据导购期望值，引导用户。因此，其能够主动挖掘用户潜在的导购需求，自动为存在导购需求的用户匹配导购，从而有效满足用户在无人商店内的导购需求，以及提升用户的购物体验感。

Description

一种无人商店导购方法及其装置、电子设备
技术领域
本发明涉及商品导购技术领域，特别是涉及一种无人商店导购方法及其装置、电子设备。
背景技术
无人商店是一种通过售货机进行商品交易的新型零售业形态，其因具有无需人工监管、技术含量高、销售方式新颖、商品货真价实、工作时间和工作地点均不受限、快捷方便等优点而被人们普遍接受，具有广阔的发展前景。
无人商店的商品种类日益繁多，规模日益扩大，琳琅满目的商品满足用户的购物需求，不过也带来新的问题。由于无人商店现场并没有设置店员岗位，缺乏店员的指引，用户经常在无人商店内无法快速找到期望购买的商品。
发明内容
本发明实施例一个目的旨在提供一种无人商店导购方法及其装置、电子设备，其能够有效满足用户在无人商店内的导购需求。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：
在第一方面，本发明实施例提供一种无人商店导购方法，包括：
检测用户在无人商店的购买行为；
根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值；
根据所述导购期望值，引导所述用户。
可选地，所述根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值，包括：
根据所述购买行为，提取出若干特征点；
根据所述若干特征点，选择导购期望模型，不同导购期望模型对应不同导购期望值；
根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值。
可选地，所述导购期望模型包括第一导购期望模型或第二导购期望模型，所述第一导购期望模型为所述用户在预设购物区域内出现的频次超过预设频次，所述第二导购期望模型为所述用户在所述无人商店的总时长大于预设时长阈值下，携带任何商品；
所述根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值，包括：
在所述导购期望模型为所述第一导购期望模型的情况下，确定所述用户被导购的导购期望值为第一导购期望值，所述第一导购期望值大于预设期望阈值；
或者，
在所述导购期望模型为所述第二导购期望模型的情况下，确定所述用户被导购的导购期望值为第二导购期望值，所述第二导购期望值大于预设期望阈值。
可选地，所述根据所述导购期望值，引导所述用户，包括：
判断所述导购期望值是否大于预设期望阈值；
若是，向所述用户发送导购提示信息；
若否，不向所述用户发送导购提示信息。
可选地，所述向所述用户发送导购提示信息，包括：
判断所述用户是否为注册用户；
若是，确定所述用户的注册账号，并向所述用户的注册账号发送导购提示信息；
若否，不向所述用户发送导购提示信息。
可选地，所述方法还包括：
接收所述用户在注册账号输入的确认导购信息以及期望购买的商品；
获取所述用户在所述无人商店的用户位置信息以及所述期望购买的商品在所述无人商店的摆放位置信息；
根据所述用户位置信息与所述摆放位置信息，生成导购地图，并发送至所述用户的注册账号，其中，所述导购地图包括指示所述用户到达所述商品的摆放位置的路线信息。
在第二方面，本发明实施例提供一种无人商店导购装置，包括：
检测模块，用于检测用户在无人商店的购买行为；
确定模块，用于根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值；
引导模块，用于根据所述导购期望值，引导所述用户。
可选地，所述确定模块包括：
提取单元，用于根据所述购买行为，提取出若干特征点；
选择单元，用于根据所述若干特征点，选择导购期望模型，不同导购期望模型对应不同导购期望值；
确定单元，用于根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值。
可选地，所述引导模块包括：
判断单元，用于判断所述导购期望值是否大于预设期望阈值；
第一发送单元，用于若是，向所述用户发送导购提示信息；
第二发送单元，用于若否，不向所述用户发送导购提示信息。
在第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够用于执行任一项所述的无人商店导购方法。
在本发明各个实施例提供的无人商店导购方法及其装置、电子设备中，首先，检测用户在无人商店的购买行为；其次，根据购买行为，确定用户被导购的导购期望值；再次，根据导购期望值，引导用户。因此，其能够主动挖掘用户潜在的导购需求，自动为存在导购需求的用户匹配导购，从而有效满足用户在无人商店内的导购需求，以及提升用户的购物体验感。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明实施例提供一种无人商店的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种无人商店的结构框图；
图3是本发明实施例提供一种无人商店导购方法的流程示意图；
图4是本发明另一实施例提供一种无人商店导购方法的流程示意图；
图5是本发明实施例提供一种无人商店导购装置的结构示意图；
图6是图5中确定模块的结构示意图；
图7是图5中引导模块的结构示意图；
图8是本发明实施例提供一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供一种无人商店的结构示意图。如图1所示，该无人商店100设有结账区域10和商品区，商品区用于摆放商品，结账区域10用于对商品进行结算，该结账区域10设有第一出口11和第二出口12，当第一出口11开启时，结账区域10和商品区连通，用户可以从商品区进入该结账区域10，当第二出口12开启时，用户可以从结账区域10步行至无人商店100的外界环境，离开无人商店。
可选地，该结账区域10为“Z”形状，该第一出口11和第二出口12分别设置在该“Z”形状的结账区域。
该无人商店100还设有入口，该入口用于使用户进入该无人商店100，并且该入口只允许用户进入。
请一并参阅图1和图2，该无人商店100还包括传感器20、摄像头30、射频读写设备40以及处理器50。
其中，传感器20、摄像头30以及射频读写设备40分别连接处理器50。
传感器20具体用于检测第一出口11的预设区域内是否存在用户的感应信号，当该预设区域内存在用户时，即触发该感应信号产生。该预设区域具体是商品区内接近第一出口11的区域，用户只有通过该区域才能进入结账区域10。因此，当检测到预设区域内存在用户的感应信号时，即表示有用户想离开无人商店，并且其当前状态是待进入结账区域10。
摄像头30包含多个，并且设置在无人商店100内，其具体设置在结账区域10内、第一出口11处、第二出口12处、无人商店100的进口处以及商品区等等。该摄像头30用于采集用户图像，并且将采集到的用户图像发送至处理器50。
在一些实施例中，摄像头30可以对同一用户进行运动轨迹追踪。例如，当无人商店100的进口处拍摄到用户A进入无人商店后，根据用户A在无人商店100内的活动区域，由该区域对应的摄像头30拍摄用户A的图像，一直到用户A离开该无人商店100，才结束对用户A的图像采集，获取用户A在无人商店内活动时的全部图像后，可以根据图像采集的先后顺序分析用户A的运动轨迹，从而可以根据该运动轨迹准确识别用户A，以及分析用户A所购买的商品的类别等。
射频读写设备40用于识别结账区域内是否存在商品，并且还用于读取用户所购买的商品的信息，该信息包括商品价格、商品品名、商品类别等等。该射频读写设备40将读取到的商品信息发送至处理器50。该射频读写设备40具体可以是RFID读写器。
处理器50用于接收传感器20、摄像头30以及射频读写设备40发送的相关信息，并且对这些相关信息进行处理。本实施例中的处理器50具体用于处理自动结账的问题。
具体地，当传感器20检测到第一出口11的预设区域内存在用户的感应信号后，将该感应信号发送至处理器50，此时，处理器50控制摄像头30采集该结账区域10内的第一区域图像，摄像头30将采集到的第一区域图像发送至处理器50。处理器50用于根据该第一区域图像，判断结账区域10内是否有人；如果没有人，控制第一出口11的门开启，以及控制摄像头30采集所述结账区域10的第二区域图像，并且获取所述第二区域图像，从而根据所述第二区域图像，判断所述结账区域10内是否只有一位用户；如果结账区域10内只有一位用户，并且通过射频读写设备40检测到结账区域10内存在商品时，则控制第一出口11的门关闭，以及获取所述用户的面部特征，并且根据所述面部特征获取所述用户的账号，以及通过所述射频读写设备40获取所述用户选购的商品信息以及其对应的价格；根据所述价格从所述用户的账号中扣除相应的金额，并且控制所述第二出口12的门开启。在这里，只有在结账区域10内只有一位用户并且存在商品时，才执行相应的结账操作，而且在结账时通过人脸识别来识别当前用户，从而能够准确的识别用户，以保证结账更准确。
请参阅图3，图3是本发明实施例提供一种无人商店导购方法的流程示意图。如图3所示，无人商店导购方法300包括：
步骤31、检测用户在无人商店的购买行为；
在本实施例中，摄像头通过人脸追踪，拍摄用户在无人商店全部的购买行为，得到若干帧图像。或者，布置在无人商店不同位置的多个红外检测仪通过联动通信，能够追踪用户在无人商店全部的行走，并输出用户在无人商店全部的购买行为对应的图像。
购买行为可以理解为用户在无人商店内的任何行为，诸如浏览货架商品行为、选择商品行为或结算行为等等。
步骤32、根据购买行为，确定用户被导购的导购期望值；
在本实施例中，当无人商店获取到能够表征购买行为的若干帧图像，无人商店通过深度学习算法分析若干帧图像，确定或者预判出用户被导购的导购期望值。
举例而言：首先，无人商店根据若干帧图像，提取出每帧图像的若干特征点，其中，该若干帧图像为购买行为的图像。
其次，无人商店根据若干特征点，选择导购期望模型。在本实施例中，无人商店根据百万种购买行为对应的图像，训练出多种导购期望模型，每种导购期望模型皆包含着用于描述其的若干特征点，并且，不同导购期望模型对应不同导购期望值，导购期望值越大，用户被导购的可能性越高，例如，导购期望值为0时，表征用户无需导购；导购期望值为10时，表征用户急需导购。
再次，无人商店根据导购期望模型，确定用户被导购的导购期望值。在一些实施例中，导购期望模型与导购期望值之间构成关联关系，并映射存储在预设的关联表内。当无人商店选择好导购期望模型后，根据导购期望模型遍历关联表，从关联表查找出与该导购期望模型对应的导购期望值。
如前所述，用户的购买行为多种多样，不同用户的购买行为更加为多种多样，因此，用于描述购买行为的导购期望模型可以被预构建成多种多样。例如，在一些实施例中，导购期望模型包括第一导购期望模型，第一导购期望模型为用户在预设购物区域内出现的频次超过预设频次。
如前所述，无人商店内布设了并列排布的若干货架，每个货架以及该货架周边的走廊区域一齐构成预设购物区域。当然，无人商店内还布设了生鲜水果摆货区，生鲜水果摆货区以及该生鲜水果摆货区的走廊区域一齐构成预设购物区域。再者，预设购物区域可以由管理者根据业务需求自定划分和定义，在此不赘述。
频次为用户在预设时间内，出现在预设购物区域的次数。其中，该预设时间可以由管理者自定定义，例如，预设时间为10分钟，频次为每分钟出现0.3次。一般的，用户在预设购物区域出现的频次过高，往往是：用户知悉期望购买的商品是在该预设购物区域的货架上，但是该货架左右两面都摆放相类似的产品，用户不方便从该货架左右两面快速找到期望购买的商品。
基于此，无人商店根据用户的购买行为，选择导购期望模型为第一导购期望模型，并确定用户被导购的导购期望值为第一导购期望值，第一导购期望值大于预设期望阈值，于是，无人商店便可以向用户发送导购提示信息，以便用户快速找到期望购买的商品。
在一些实施例中，导购期望模型包括第二导购期望模型，第二导购期望模型为用户在无人商店的总时长大于预设时长阈值下，携带任何商品。
用户在无人商店的总时长可以理解为：以用户开始进入无人商店的时间点为起始时间点，以用户在无人商店的当前时间点为最终时间点，起始时间点与最终时间点之间的时长为用户在无人商店的总时长。
“用户携带商品”中的“携带”可以理解为：用户手持商品，或者，用户将商品放在推车或提篮内。
一般的，用户长时间在无人商店，并且还没购买任何商品时，此类用户的导购需求比较大。
基于此，无人商店根据用户的购买行为，选择导购期望模型为第二导购期望模型，并确定用户被导购的导购期望值为第二导购期望值，第二导购期望值大于预设期望阈值，于是，无人商店便可以向用户发送导购提示信息，以便提升用户的体验感以及快速找到期望购买的商品。
步骤33、根据导购期望值，引导用户。
在本实施例中，引导用户的方式可以为多种，诸如语音播报、短信提醒、APP提醒等等。
在一些实施例中，无人商店根据导购期望值，引导用户的过程中，无人商店可以判断导购期望值是否大于预设期望阈值，若是，向用户发送导购提示信息；若否，不向用户发送导购提示信息。
综上，其能够主动挖掘用户潜在的导购需求，自动为存在导购需求的用户匹配导购，从而有效满足用户在无人商店内的导购需求，以及提升用户的购物体验感。
一般的，如果通过语音播报方式提醒用户是否需要导购，首先，当无人商店里存在很多用户时，语音播报时，容易造成用户的尴尬。其次，语音播报的针对性不强，当多名用户的行为特征相类似时，容易使该多名用户误认为是在询问自己。
因此，在一些实施例中，无人商店向用户发送导购提示信息的过程中，首先，判断用户是否为注册用户。无人商店人脸追踪用户，获得用户的人脸图像，并根据该人脸图像，判断数据库是否存在与该人脸图像匹配的注册账号的账号头像。若存在，则用户为注册用户，若不存在，则用户尚未注册。
其次，若用户为注册用户，无人商店确定用户的注册账号，并向用户的注册账号发送导购提示信息。若用户不为注册用户，无人商店不向用户发送导购提示信息。因此，此类方式能够针对性地匹配上存在导购需求的用户，避免一些尴尬的出现，提升了用户的购物体验感。
当确认用户需要导购时，在一些实施例中，请参阅图4，无人商店导购方法300还包括：
步骤34、接收用户在注册账号输入的确认导购信息以及期望购买的商品；
在本实施例中，用户打开并登陆购物APP，在注册账号输入确认导购的信息，于是购物APP接着询问用户需要导购哪类、哪个商品。用户在购物APP界面输入期望购买商品的名称或者语音输入期望购买商品的名称，于是，无人商店便可以根据期望购买商品的名称转入下一步骤。
步骤35、获取用户在无人商店的用户位置信息以及期望购买的商品在无人商店的摆放位置信息；
在本实施例中，无人商店通过人脸追踪确定用户在无人商店的用户位置信息。无人商店得到用户输入的期望购买商品的名称后，按照预先构建的“商品在无人商店内摆放位置”的关系以找到期望购买的商品在无人商店的摆放位置信息。
步骤36、根据用户位置信息与摆放位置信息，生成导购地图，并发送至用户的注册账号。
在本实施例中，导购地图包括指示用户到达商品的摆放位置的路线信息，于是，用户通过导购地图能够快速找到期望购买的商品。
作为本发明实施例的另一方面，本发明实施例提供一种无人商店导购装置。请参阅图5，无人商店导购装置500包括：检测模块51、确定模块52及引导模块53。
检测模块51用于检测用户在无人商店的购买行为；
确定模块52用于根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值；
引导模块53用于根据所述导购期望值，引导所述用户。
因此，其能够主动挖掘用户潜在的导购需求，自动为存在导购需求的用户匹配导购，从而有效满足用户在无人商店内的导购需求，以及提升用户的购物体验感。
在一些实施例中，请参阅图6，确定模块52包括：提取单元521、选择单元522及确定单元523。
提取单元521用于根据所述购买行为，提取出若干特征点；
选择单元522用于根据所述若干特征点，选择导购期望模型，不同导购期望模型对应不同导购期望值；
确定单元523用于根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值。
在一些实施例中，请参阅图7，引导模块53包括：判断单元531、第一发送单元532及第二发送单元533。
判断单元531用于判断所述导购期望值是否大于预设期望阈值；
第一发送单元532用于若是，向所述用户发送导购提示信息；
第二发送单元533用于若否，不向所述用户发送导购提示信息。
由于装置实施例和方法实施例是基于同一构思，在内容不互相冲突的前提下，装置实施例的内容可以引用方法实施例的，在此不赘述。
作为本发明实施例的另一方面，本发明实施例提供一种电子设备。请参阅图8，该电子设备800包括：一个或多个处理器81以及存储器82。其中，图8中以一个处理器81为例。
处理器81和存储器82可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
存储器82作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的无人商店导购方法对应的程序指令/模块。处理器81通过运行存储在存储器82中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行如图3至4所示的无人商店导购方法，或者如图5至图7所示的无人商店导购装置的各种功能应用以及数据处理。
存储器82可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器82可选包括相对于处理器81远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器81。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述程序指令/模块存储在所述存储器82中，当被所述一个或者多个处理器81执行时，执行上述任意方法实施例中的无人商店导购方法，例如，从而执行如图3至4所示的无人商店导购方法，或者如图5至图7所示的无人商店导购装置的各种功能应用以及数据处理。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使电子设备执行如上任一项所述的无人商店导购方法。
以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种无人商店导购方法，其特征在于，包括：
检测用户在无人商店的购买行为；
根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值；
根据所述导购期望值，引导所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值，包括：
根据所述购买行为，提取出若干特征点；
根据所述若干特征点，选择导购期望模型，不同导购期望模型对应不同导购期望值；
根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述导购期望模型包括第一导购期望模型或第二导购期望模型，所述第一导购期望模型为所述用户在预设购物区域内出现的频次超过预设频次，所述第二导购期望模型为所述用户在所述无人商店的总时长大于预设时长阈值下，携带任何商品；
所述根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值，包括：
在所述导购期望模型为所述第一导购期望模型的情况下，确定所述用户被导购的导购期望值为第一导购期望值，所述第一导购期望值大于预设期望阈值；
或者，
在所述导购期望模型为所述第二导购期望模型的情况下，确定所述用户被导购的导购期望值为第二导购期望值，所述第二导购期望值大于预设期望阈值。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述导购期望值，引导所述用户，包括：
判断所述导购期望值是否大于预设期望阈值；
若是，向所述用户发送导购提示信息；
若否，不向所述用户发送导购提示信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述向所述用户发送导购提示信息，包括：
判断所述用户是否为注册用户；
若是，确定所述用户的注册账号，并向所述用户的注册账号发送导购提示信息；
若否，不向所述用户发送导购提示信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述用户在注册账号输入的确认导购信息以及期望购买的商品；
获取所述用户在所述无人商店的用户位置信息以及所述期望购买的商品在所述无人商店的摆放位置信息；
根据所述用户位置信息与所述摆放位置信息，生成导购地图，并发送至所述用户的注册账号，其中，所述导购地图包括指示所述用户到达所述商品的摆放位置的路线信息。
7.一种无人商店导购装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测用户在无人商店的购买行为；
确定模块，用于根据所述购买行为，确定所述用户被导购的导购期望值；
引导模块，用于根据所述导购期望值，引导所述用户。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
提取单元，用于根据所述购买行为，提取出若干特征点；
选择单元，用于根据所述若干特征点，选择导购期望模型，不同导购期望模型对应不同导购期望值；
确定单元，用于根据所述导购期望模型，确定所述用户被导购的导购期望值。
9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述引导模块包括：
判断单元，用于判断所述导购期望值是否大于预设期望阈值；
第一发送单元，用于若是，向所述用户发送导购提示信息；
第二发送单元，用于若否，不向所述用户发送导购提示信息。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够用于执行如权利要求1至6任一项所述的无人商店导购方法。
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