CN108985839A - 无人超市中基于人脸识别的导购方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种无人超市中基于人脸识别的导购方法及装置，该方法包括：对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；展示所述目标导航路线。因此，能够为用户提供商品的导航路线，从而可提升无人超市的便捷性。

Description

无人超市中基于人脸识别的导购方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种无人超市中基于人脸识别的导购方法及装置。

背景技术

随着科技的不断发展，智能技术也得到了飞速的发展。随着智能技术的发展，很多关于智能技术的应用也大量出现。例如，无人停车场、无人音乐厅、以及无人超市得到大量的应用，其中，在无人超市中，由于在用户初次使用无人超市进行购物时，用户对超市中商品的情况不熟悉，寻找商品时会花费较多的时间，因而无人超市系统的便捷性较低。

发明内容

本申请实施例提供一种无人超市中基于人脸识别的导购方法及装置，能够为用户提供商品的导航路线，从而可提升无人超市的便捷性。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于无人超市的导购方法，所述方法包括：

对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；

根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；

接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；

展示所述目标导航路线。

本申请实施例的第二方面提供了一种基于无人超市的导购装置，其特征在于，所述装置包括识别单元、判断单元、确定单元、接收单元和展示单元，其中，

识别单元，用于对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；

判断单元，用于根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

确定单元，用于若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；

接收单元，用于接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；

展示单元，用于展示所述目标导航路线。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具有如下有益效果：

通过本申请实施例，对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息，根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市，若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品，接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线，展示所述目标导航路线，因此，通过人脸识别技术判别用户的用户信息，然后根据用户信息确定推荐商品，之后生成推荐商品与用户之间的导航路线并展示，从而能够便捷的为用户提供商品导航，进而提升了无人超市的便捷性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为基于无人超市的导购方法的应用场景示意图；

图2A为本申请实施例提供了一种基于无人超市的导购方法的流程示意图；

图2B为本申请实施例提供了一种确定用户信息的流程示意图；

图2C为本申请实施例提供了一种确定推荐商品的方法的流程示意图；

图2D为本申请实施例提供了另一种确定推荐商品的方法的流程示意图；

图2E为本申请实施例提供了一种生成目标导航路线的方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供了另一种基于无人超市的导购方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供了另一种基于无人超市的导购方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供了一种基于无人超市的导购装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所涉及到的电子装置可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子装置。

为了更好的理解本申请实施例提供的一种基于无人超市的导购方法，下面对基于无人超市的导购方法进行简要介绍。请参阅图1，图1为基于无人超市的导购方法的应用场景示意图。如图1所示，用户101在进入无人超市104时，无人超市系统102对用户进行人脸识别得到用户101的用户信息，用户信息可以包括第一身份信息和日常购物信息，然后根据用户101的用户信息判断用户101是否是第一次来该无人超市104，若判别出该用户101是第一次来无人超市104，则根据用户信息确定出推荐商品105，并对推荐商品105进行展示，接收用户101从推荐商品105中选取的目标商品103，然后生成用户101与目标商品103之间的目标导航路线，并对目标导航路线进行展示。因此，能够在判别出用户为第一次来无人超市时，为用户生成推荐商品，接收用户输入的推荐商品中的目标商品，生成目标商品与用户之间的导航路线并展示导航路线，能够提升无人超市的便捷性以及实用性，进而能够一定程度上提升用户体验。

请参阅图2A，图2A为本申请实施例提供了一种基于无人超市的导购方法的流程示意图。如图2A所示，导购方法包括步骤201-205，具体如下：

201、对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息。

可选的，用户信息包括第一身份信息和日常购物信息。如图2B所示，对目标用户进行人脸识别，得到目标用户的用户信息可包括步骤A1-A3，具体如下：

A1、通过摄像装置获取所述目标用户的目标人脸图像；

可选的，获取目标用户的目标人脸图像的方法可以为：获取预设区域内的多张参考图像；所述参考图像包括所述目标用户部分或全部的人脸图像；提取所述多张参考图像中目标人脸图像所占的参考比例；将所述参考比例最大的参考图像作为所述目标人脸图像。

其中，所述预设区域例如可以是，在超市入口的预设区域，预设区域的形状例如可以是长方体、球体等，根据不同的形状可具有不同的区域大小，以球体为例，预设区域的大小例如可以是以超市入口处门框的最高点距离地面的距离(h)为直径的球体，则区域的大小可以通过球体的体积公式计算得到，球心的位置位于门中心点；以长方体为例，长方体的宽为门框的宽，长方体的高为门框的高，长方体的长为2～4米之间的值，长方体关于门框对称，其中门框宽为门框的短边，门框的高为门框的长边，则区域的大小可以通过长方体的体积计算公式得到。

A2、对所述目标人脸图像进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

可选的，将目标人脸图像与模板库中的标准人脸图像进行匹配，得到目标人脸图像与标准人脸图像之间的相似度；将相似度最大的标准人脸图像对应的身份信息，作为目标用户的第一身份信息。

其中，将目标人脸图像与模板库中的标准人脸图像进行匹配的方法可以为：将目标人脸图像拆分为n个子目标图像，每个子目标图像具有唯一的坐标，同时将标准人脸图像按照目标人脸图像相同的拆分方式，拆分为n个子标准图像，每个子标准图像具有唯一的坐标；将n个子目标图像与子标准图像中坐标相同n个子标准图像进行匹配，得到n个相似度将上述n个相似度的均值作为目标人脸图像与标准人脸图像之间的相似度，其中，n为正整数。

通过将目标人脸图像拆分为n个子目标图像，然后并行的进行匹配，能够提降低脸图像匹配的时间，从而提升无人超市系统的效率。

可选的，另一种对所述目标人脸图像进行人脸识别，得到目标用户的第一身份信息的方法为：将目标人脸图像拆分为m个子目标图像，每个子目标图像具有唯一的坐标，同时将标准人脸图像按照目标人脸图像相同的拆分方式，拆分为m个子标准图像，每个子标准图像具有唯一的坐标；将h个子目标图像与子标准图像中坐标相同h个子标准图像进行匹配，得到h个相似度，若所述h个相似度大于预设相似度阈值，则确定出所述目标人脸图像与标准人脸图像匹配，将标准人脸图像对应的身份信息作为目标人脸图像对应的第一身份信息，其中，m、h为正整数，且h小于m，预设相似度为95％～1之间的值，具体可以为96％、96.5％、99％等。

通过将目标人脸图像拆分为m个子目标图像，将m个子目标图像中的h个子目标图像与子标准图像中的h图像进行匹配，得到h个相似度，在h个相似度大于预设相似度阈值时，确定目标人脸图像与标准人脸图像匹配，能够一定程度上减少人脸图像匹配的时间，从而提升了匹配效率，进而也能提升无人超市系统的效率。

A3、根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息。

可选的，通过采集用户的日常购物信息，将用户的日常购物信息和用户信息作为样本采用预设的机器学习模型进行学习，得到日常购物信息模型。

其中，预设的机器学习模型例如可以是逻辑回归模型、随机森林模型、贝叶斯方法模型、支持向量机模型或神经网络模型等，可以从上述机器学习模型中选取其中一个作为预设的机器模型。

202、根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市。

可选的，在系统的数据库中检测是否存在用户信息中的第一身份信息，若不存在，则确定目标用户为第一次来目标无人超市。

203、若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品。

可选的，日常购物信息可包括商品名称、商品型号等，例如家电设备的名称、电子设备的名称、日用品的名称、饮料名称、香烟名称等，家电设备名称例如，空调、电视、冰箱等的名称，电子设备的名称例如台式电脑、平板电脑、智能手机等的名称

如图2C所示，一种可能的确定推荐商品的方法包括步骤B1-B3，具体如下：

B1、根据所述第一身份信息，获取所述目标用户的关联用户的第二身份信息；

可选的，一种获取目标用户的关联用户可能的方法为：获取目标用户预设时长内的交易信息；通过所述交易信息确定出目标用户的关联用户。

其中，交易信息包括交易对象的名称、电话号码，以及与具体交易对象的交易次数等。若交易次数大于预设次数时，则该交易对象为目标用户的关联用户，预设次数例如可以是4-10次之间的次数，具体可以是5、6等，预设时长可以为2-5天，具体可以为3、4天等。

可选的，可以根据所述关联用户的电话号码获取关联用户的第二身份信息。

B2、根据所述第二身份信息确定出所述关联用户在预设时间段内的购物信息，所述购物信息包括多个第一参考商品信息；

可选的，获取具有第二身份信息的购物账户在预设时间段内的购物记录，从购物记录中获取购物信息。

B3、若所述多个第一参考商品信息为第一预设商品信息且存在于所述日常购物信息中，则确定出所述推荐商品，所述推荐商品为所述日常购物信息中除所述多个第一参考商品信息之外的商品信息对应的商品。

可选的，第一预设商品信息包括商品名称、商品型号等，商品名称可以是家电设备的名称、电子设备的名称等，家电设备名称例如，空调、电视、冰箱等的名称，电子设备的名称例如台式电脑、平板电脑、智能手机等的名称。

如图2D所示，另一种可能的确定推荐商品的方法包括步骤C1-C5，具体如下：

C1、获取所述目标用户的动作信息，以及面部表情；

可选的，可通过动作传感器获取目标用户的动作信息，动作传感器为传感器的一种，可以检测事物的运动状态，其中，动作信息可包括：疾跑、慢跑、疾走、慢走等，疾跑的速度例如可以是20km/h以上的速度，慢跑的速度例如可以是10km/h-20km/h之间的速度，疾走的速度例如可以是5km/h-10km/h之间的速度，慢走的速度例如可以是0-5km/h之间的速度。

可选的，获取目标用户的面部表情可采用如下方法：获取包括目标用户人脸的参考人脸图像；对参考人脸图像进行分析得到目标用户的人脸轮廓；根据人脸轮廓得到目标用户的面部表情。其中，参考人脸图像为包括目标用户人脸图像的图像。

其中，对参考人脸图像进行分析得到目标用户的人脸轮廓可包括如下方法：针对参考人脸图像进行人脸特征点提取，得到参考人脸图像中的人脸对应的特征点集，特征点集包含人脸各个部位的多个特征点，针对任一人脸对应的特征点集，可将该特征点集进行连接，得到一个外围轮廓，该外围轮廓即为该人脸的人脸轮廓。

其中，可预先获取多个图像模板，每一图像模板对应一个表情，然后图像模板与表情之间的对应关系，如此，获取目标用户的人脸图像对应的面部表情，可将目标用户的人脸图像分别与多个图像模板进行匹配，来确定目标用户的人脸图像对应的面部表情，具体地，针对目标用户的人脸图像，可将该人脸图像依次与多个图像模板进行匹配，得到匹配成功的图像模板对应的面部表情。面部表情可包括第一面部表情、第二面部表情、第三面部表情、第四面部表情等。

C2、根据所述动作信息判断所述目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购；

可选的，根据预设的动作信息与预设时间间隔内完成商品的选购之间映射关系，判断目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购。一种可能的动作信息与预设时间间隔内完成商品的选购之间的映射关系如表1所示，具体如下：

表1动作信息与在预设时间间隔内是否完成商品的选购的映射关系表

动作信息	在预设时间间隔内是否完成商品的选购
		疾跑	是
慢跑	是
		疾走	是
慢走	否

其中，根据动作信息与预设时间间隔内完成商品的选购，由于很多情况下，用户需要快速完成购物，则用户的行走状态可以作为一种可靠的参照，用户行走的速度较快，可以判别出用户比较急，则需要快速进行购物。预设时间间隔可以是10分钟以内的时间，例如5分钟、6分钟、2分钟等。以上仅为示意性说明，不做具体限定。

C3、若判断出所述目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购，则在所述目标用户的日常购物信息中确定出第二参考商品信息；

可选的，根据目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购时的动作信息，从日常购物信息中确定出第二参考商品信息。不同的动作信息具有不同的第二参考商品信息，一种动作信息与第二参考商品信息之间的映射关系可如表2所示，具体如下：

表2动作信息与第二参考商品信息之间的映射关系表

动作信息	第二参考商品信息
		疾跑	饮料名称
慢跑	饮料名称和日用品名称
		疾走	饮料名称、日用品名称和香烟名称

C4、根据所述面部表情确定出所述目标用户的目标心情；

可选的，根据预设的面部表情与用户心情的之间映射关系确定出目标用户的目标心情。目标用户的心情可以包括：急切的心情、平和的心情、烦躁的心情、愉悦的心情等，其中，急切的心情为用户急于完成事情的心情，平和的心情为用户平常情绪没有波动时的心情，烦躁的心情为用户比较烦躁时的心情，愉悦的心情为用户较为愉悦和开心时的心情。一种面部表情与用户心情之间的映射关系如表3所示，具体如下：

表3面部表情与用户心情之间的映射关系

面部表情	用户心情
		第一面部表情	急切的心情
第二面部表情	平和的心情
		第三面部表情	烦躁的心情
第四面部表情	愉悦的心情

C5、依据所述目标心情和所述第一身份信息，从所述第二参考商品信息中确定出推荐商品。

可选的，根据第一身份信息确定出目标用户的年龄，根据用户在不同年龄段且处于不同心情下，对所需要的商品会有差异，则可以根据年龄和心情从第二参考商品中确定出推荐商品。例如，若根据第一身份信息确定出目标用户的年龄在10-25岁之间，且目标用户的心情为急切的心情，则可以在第二参考商品中确定出饮料为推荐商品。例如，若根据第一身份信息确定出目标用户的年龄在25-40岁之间，且目标用户的心情为愉悦的心情，则可以在第二参考商品中确定出饮料和日用品为推荐商品，上述仅为举例说明，当然还可以由其它的确定推荐商品的方式，此处不作具体限定。

可选的，展示目标商品的方法可以为：在超市中设置展示屏对目标商品进行展示，也可以将目标商品发送到目标用户的电子装置，电子装置对目标商品进行展示，还可以是，通过打印设备，将目标商品打印出来进行展示。当然还可以通过其它的方式对目标商品进行展示，此处不做具体限定。

204、接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线。

可选的，如图2E所示，一种生成目标用户与目标商品之间的目标导航路线的方法可包括步骤D1-D4，具体如下：

D1、获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

可选的，每隔预设时间间隔获取目标用户的第二位置，预设时间间隔为0.5-1.5s之间的值，通过每隔一定的时间来获取目标用户的第二位置，可以实时的根据目标用户的第二位置调整导航路线，能够减少目标用户在未按照导航路线行走后，不能快速的找到目标商品的情况，从而提升了无人超市系统的智能性以及便捷性。

D2、生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

可选的，获取超市的路线分布图，从路线分布图中确定出多条参考导航路线。在确定多条参考导航路线可通过如下方法：生成第一位置与第二位置之间的所有导航路线，以及获取每条导航路线的距离；提取第一位置与第二位置之间的直线距离；将距离小于预设距离的导航路线作为参考导航路线，其中，预设距离为第一位置与第二位置之间直线距离的预设倍数。

其中，预设倍数可以是1-1.3之间的值，例如，1.1、1.15、1.2等。

D3、获取所述每个参考导航路线两侧的商品信息；

可选的，可在生成参考导航路线之后，对每个参考导航路线两侧的商品进行检测，从而得到每个参考导航路线两侧的商品信息。

可选的，获取每个参考导航路线两侧的商品信息的另一种方法为：将参考导航路线进行分段处理，得到多个子参考导航路线；从预设的商品信息库中，获取每个子参考导航路线两侧的商品信息，其中，商品信息库中包括子参考导航路线两侧的商品信息；将每个子参考导航路线两侧的商品信息的总和作为参考导航路线两侧的商品信息。

通过将参考导航路线划分为多个子参考导航路线，并根据每个子参考导航路线两侧的商品信息得到参考导航路线两侧的商品信息，能够减少获取参考导航路线两侧的商品信息的时间，从而提升了商品信息获取的效率，进而也能提升无人超市的便捷性。

D4、将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线。

可选的，第二预设商品信息可以为无人超市中的特色商品，特色商品可以根据系统设定也可以由系统管理者进行设定，第二预设商品也可以为无人超市所在的城市或者地区的特产商品，例如，北京的北京鸭等。

可选的，若多条参考导航路线两侧的商品信息中均不包括第二预设商品信息，则选取参考导航路线中距离最短的参考导航路线为目标导航路线。

205、展示所述目标导航路线。

可选的，可以在超市中设置展示屏对目标导航路线进行展示，也可以将目标导航路线发送到目标用户的电子装置，电子装置对目标导航路线进行展示，还可以是，通过打印设备，将目标导航路线打印出来进行展示。当然还可以通过其它的方式对目标导航路线进行展示，此处不做具体限定。

可选的，在展示所述目标导航路线之后还可以包括如下方法，获取目标用户的目标位置，判断所述目标位置是否在所述目标导航路线上，若所述目标位置未在所述目标导航路线上，则执行上述步骤D1-D4，若所述目标位置在所述目标导航路线上，则获取上述目标用户的移动方向，若所述行走方向与所述目标导航路线的方向不一致，则发出提示信息。所述方法还可以是，若所述目标位置未在所述目标导航路线上，则生成提示信息，提示所述目标用户偏离了目标导航路线，其中，提示信息可以为语音提示信息、文字提示信息等。

其中，则获取上述目标用户的移动方向，若所述行走方向与所述目标导航路线的方向不一致，则发出提示信息的一种可能的方法为：通过动作传感器获取目标用户的动作信息，根据动作信息判断目标用户的移动方向。

请参阅图3，图3为本申请实施例提供了另一种基于无人超市的导购方法的流程示意图。如图3所示，基于无人超市的导购方法可包括如下步骤：301、通过摄像装置获取所述目标用户的目标人脸图像；

302、对所述目标人脸图像进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

303、根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息，其中，用户信息包括第一身份信息和日常购物信息；

304、根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

305、若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述第一身份信息，获取所述目标用户的关联用户的第二身份信息；

306、根据所述第二身份信息确定出所述关联用户在预设时间段内的购物信息，所述购物信息包括多个第一参考商品信息；

307、若所述多个第一参考商品信息为第一预设商品信息且存在于所述日常购物信息中，则确定出所述推荐商品，所述推荐商品为所述日常购物信息中除所述多个第一参考商品信息之外的商品信息对应的商品，并展示所述推荐商品；

308、接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

309、生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

310、获取所述每个参考导航路线两侧的商品信息；

311、将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线；

312、展示所述目标导航路线。

请参阅图4，图4为本申请实施例提供了另一种基于无人超市的导购方法的流程示意图。如图4所示，基于无人超市的导购方法可包括如下步骤：

401、通过摄像装置获取所述目标用户的目标人脸图像；

402、对所述目标人脸图像进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

403、根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息，其中，用户信息包括第一身份信息和日常购物信息；

404、根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

405、若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则获取所述目标用户的动作信息，以及面部表情；

406、根据所述动作信息判断所述目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购；

407、若判断出所述目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购，则在所述目标用户的日常购物信息中确定出第二参考商品信息；

408、根据所述面部表情确定出所述目标用户的目标心情；

409、依据所述目标心情和所述第一身份信息，从所述第二参考商品信息中确定出推荐商品；

410、接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

411、生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

412、获取所述每个参考导航路线两侧的商品信息；

413、将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线；

414、展示所述目标导航路线。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对电子装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

与上述一致的，请参阅图5，图5为本申请实施例提供了一种基于无人超市的导购装置的结构示意图。基于无人超市的导购装置包括识别单元501、判断单元502、确定单元503、接收单元504和展示单元505，具体如下：

识别单元501，用于对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；

判断单元502，用于根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

确定单元503，用于若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；

接收单元504，用于接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；

展示单元505，用于展示所述目标导航路线。

通过本实施例，对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息，根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市，若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品，接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线，展示所述目标导航路线，因此，通过人脸识别技术判别用户的用户信息，然后根据用户信息确定推荐商品，之后生成推荐商品与用户之间的导航路线并展示，从而能够便捷的为用户提供商品导航，进而提升了无人超市的便捷性。

可选的，所述用户信息包括：第一身份信息和日常购物信息，在对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息方面，所述识别单元501具体用于：

通过摄像装置对所述目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息。

可选的，在根据所述用户信息确定推荐商品方面，所述确定单元503具体用于：

根据所述第一身份信息，获取所述目标用户的关联用户的第二身份信息；

根据所述第二身份信息确定出所述关联用户在预设时间段内的购物信息，所述购物信息包括多个第一参考商品信息；

若所述多个第一参考商品信息为第一预设商品信息且存在于所述日常购物信息中，则确定出所述推荐商品，所述推荐商品为所述日常购物信息中除所述多个第一参考商品信息之外的商品信息对应的商品。

可选的，在根据所述用户信息确定推荐商品方面，所述确定单元503还具体用于：

获取所述目标用户的动作信息，以及面部表情；

根据所述动作信息判断所述目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购；

若判断出所述目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购，则在所述目标用户的日常购物信息中确定出第二参考商品信息；

根据所述面部表情确定出所述目标用户的目标心情；

依据所述目标心情和所述第一身份信息，从所述第二参考商品信息中确定出推荐商品。

可选的，在生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线方面，所述接收单元503具体用于：

获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

多条参考导航路线生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

获取所述每个参考导航路线两侧的商品信息；

将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种无人超市中基于人脸识别的导购方法的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种无人超市中基于人脸识别的导购方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在申请明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种基于无人超市的导购方法，其特征在于，所述方法包括：

对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；

根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；

接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；

展示所述目标导航路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户信息包括：第一身份信息和日常购物信息，所述对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息，包括：

通过摄像装置获取所述目标用户的目标人脸图像；

对所述目标人脸图像进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户信息确定推荐商品，包括：

根据所述第一身份信息，获取所述目标用户的关联用户的第二身份信息；

根据所述第二身份信息确定出所述关联用户在预设时间段内的购物信息，所述购物信息包括多个第一参考商品信息；

若所述多个第一参考商品信息为第一预设商品信息且存在于所述日常购物信息中，则确定出所述推荐商品，所述推荐商品为所述日常购物信息中除所述多个第一参考商品信息之外的商品信息对应的商品。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户信息确定推荐商品，包括：

获取所述目标用户的动作信息，以及面部表情；

根据所述动作信息判断所述目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购；

若判断出所述目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购，则在所述目标用户的日常购物信息中确定出第二参考商品信息；

根据所述面部表情确定出所述目标用户的目标心情；

依据所述目标心情和所述第一身份信息，从所述第二参考商品信息中确定出推荐商品。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线，包括：

获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

获取所述每个参考导航路线两侧的商品信息；

将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线。

6.一种基于无人超市的导购装置，其特征在于，所述装置包括：

识别单元，用于对目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的用户信息；

判断单元，用于根据所述用户信息判别所述目标用户是否第一次来目标无人超市；

确定单元，用于若判别出所述目标用户为第一次来所述目标无人超市，则根据所述用户信息确定推荐商品，并展示所述推荐商品；

接收单元，用于接收所述目标用户从所述推荐商品中选取的目标商品，生成所述目标用户与所述目标商品之间的目标导航路线；

展示单元，用于展示所述目标导航路线。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述用户信息包括：第一身份信息和日常购物信息，所述识别单元具体用于：

通过摄像装置对所述目标用户进行人脸识别，得到所述目标用户的第一身份信息；

根据所述第一身份信息从预设的日常购物信息模型中获取所述目标用户的日常购物信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

根据所述第一身份信息，获取所述目标用户的关联用户的第二身份信息；

根据所述第二身份信息确定出所述关联用户在预设时间段内的购物信息，所述购物信息包括多个第一参考商品信息；

若所述多个第一参考商品信息为第一预设商品信息且存在于所述日常购物信息中，则确定出所述推荐商品，所述推荐商品为所述日常购物信息中除所述多个第一参考商品信息之外的商品信息对应的商品。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

获取所述目标用户的动作信息，以及面部表情；

根据所述动作信息判断所述目标用户是否需要在预设时间间隔内完成商品的选购；

若判断出所述目标用户需要在预设时间间隔内完成商品的选购，则在所述目标用户的日常购物信息中确定出第二参考商品信息；

根据所述面部表情确定出所述目标用户的目标心情；

依据所述目标心情和所述第一身份信息，从所述第二参考商品信息中确定出推荐商品。

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述接收单元具体用于：

获取所述目标商品的第一位置，以及获取所述目标用户的第二位置；

多条参考导航路线生成所述第一位置与所述第二位置之间的多条参考导航路线；

获取所述每条参考导航路线两侧的商品信息；

将所述多条参考导航路线两侧的商品信息中包括第二预设商品信息的参考导航路线作为目标导航路线。