CN110148042A - 智能购物车、购物辅助方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了一种智能购物车、购物辅助方法、装置、设备及可读存储介质，涉及购物车领域，该智能购物车包括：终端设备、显示屏、扫描模块和商品容纳区域，显示屏和扫描模块终端设备连接；终端设备用于通过扫描模块对目标商品对应的图形标识码进行扫描，得到目标商品对应的商品信息；根据商品信息确定与目标商品对应的推荐商品，并将推荐商品的商品信息通过显示屏进行显示。通过对扫描得到的目标商品的商品信息，确定与该目标商品对应的推荐商品并进行商品推荐，从而实现对购物过程进行辅助，提高购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

Description

智能购物车、购物辅助方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及购物车领域，特别涉及一种智能购物车、购物辅助方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

购物车是在超市或商店进行购物的过程中，用于承载商品的收纳工具，通常，用户在进入超市或商店之前对购物车进行租借后，通过对购物车进行推动或者拉动实现在购物过程中对商品的便携式收纳。

相关技术中，提供了一种智能购物车，该购物车中包括移动终端，该移动终端用于显示广告信息、促销信息等图像或视频信息，然而，上述信息并非与用户的购物过程对应关联的，而未提供对用户的购物过程产生协助性的功能。

发明内容

本公开实施例提供了一种智能购物车、购物辅助方法、装置、设备及可读存储介质，可以解决购物车未提供对用户的购物过程产生协助性的功能的问题。所述技术方案如下：

根据本公开的一方面，提供了一种智能购物车，所述智能购物车包括：终端设备、显示屏、扫描模块和商品容纳区域，所述商品容纳区域用于放置商品，所述显示屏和所述扫描模块分别与所述终端设备连接；

所述终端设备用于通过所述扫描模块对目标商品对应的图形标识码进行扫描，得到所述目标商品对应的商品信息，并通过所述显示屏显示所述商品信息，其中，所述目标商品为放置于所述商品容纳区域内的商品；

所述终端设备还用于根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，并将所述推荐商品的商品信息通过所述显示屏进行显示。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述终端设备还用于将所述商品信息输入所述商品推荐模型，通过所述商品推荐模型输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

在一个可选的实施例中，所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识，n为正整数。

在一个可选的实施例中，当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述终端设备还用于根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述终端设备还用于根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的i个商品作为所述推荐商品，i为正整数。

在一个可选的实施例中，所述智能购物车还包括导航模块，所述导航模块与所述终端设备连接；

所述终端设备还用于通过所述显示屏接收对商品的选择操作；

所述终端设备还用于根据所述选择操作通过所述导航模块确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置，并根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线；

所述终端设备还用于通过所述显示屏展示所述导航路线。

在一个可选的实施例中，所述智能购物车还包括麦克风，所述麦克风与所述终端设备连接；

所述终端设备还用于通过所述麦克风接收语音输入指令；

所述终端设备还用于根据所述语音输入指令执行对应的操作。

根据本公开的另一方面，提供了一种购物辅助方法，应用于终端设备中，所述终端设备被配置于智能购物车中，所述方法包括：

获取目标商品的商品信息，所述商品信息为对所述目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，所述目标商品为放置于所述智能购物车的商品容纳区域内的商品；

根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，包括：

将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

在一个可选的实施例中，所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识。

在一个可选的实施例中，当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，包括：

根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品，包括：

根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述方法还包括：

接收对商品的选择操作；

根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

根据本公开的另一方面，提供了一种购物辅助装置，应用于终端设备中，所述终端设备被配置于智能购物车中，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取目标商品的商品信息，所述商品信息为对所述目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，所述目标商品为放置于所述智能购物车的商品容纳区域内的商品；

所述确定模块，被配置为根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

显示模块，被配置为对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述确定模块，还被配置为将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

在一个可选的实施例中，所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识。

在一个可选的实施例中，当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述确定模块，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述确定模块，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述装置还包括：

接收模块，被配置为接收对商品的选择操作；

所述确定模块，还被配置为根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

所述显示模块，还被配置为根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

根据本公开的另一方面，提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如本公开实施例中提供的上述购物辅助方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如本公开实施例中提供的上述购物辅助方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如本公开实施例中提供的上述购物辅助方法。

本公开实施例提供的技术方案的有益效果是：

通过对扫描得到的目标商品的商品信息，确定与该目标商品对应的推荐商品，当用户将该目标商品扫描并收纳至智能购物车时，针对目标商品获取对应的推荐商品并进行商品推荐，从而实现对购物过程进行辅助，提高购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开一个示例性实施例提供的智能购物车的结构示意图；

图2是本公开一个示例性实施例提供的对目标商品的数量进行设置的过程示意图；

图3是本公开一个示例性实施例提供的购物辅助方法的流程图；

图4是本公开一个示例性实施例提供的商品关联关系示意图；

图5是本公开一个示例性实施例提供的目标商品和对应的推荐商品的显示示意图；

图6是本公开另一个示例性实施例提供的购物辅助方法的流程图；

图7是基于图6示出的实施例提供的对商品进行选择的过程示意图；

图8是本公开一个示例性实施例提供的导航界面示意图；

图9是本公开一个示例性实施例提供的购物辅助装置的结构框图；

图10是本公开另一个示例性实施例提供的购物辅助装置的结构框图；

图11是本公开一个示例性实施例提供的终端的结构框图；

图12是本公开另一个示例性实施例提供的终端的结构框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本公开一个示例性实施例提供的智能购物车的结构示意图，如图1所示，该智能购物车100中包括终端设备110、显示屏111、扫描模块112和商品容纳区域120；

其中，商品容纳区域120用于放置商品，可选地，该商品可以是用户需要采购的商品，可选地，该商品容纳区域120可以是一整个容纳区域，也可以分为多个子区域，不同的子区域用于容纳不同类型的商品。

可选地，显示屏111和扫描模块112分别与终端设备110连接，其中，连接方式可以是有线电连接，也可以通过WIFI、蓝牙等局域网的方式连接，本申请对此不限制。

可选地，终端设备110可以以可拆卸的方式配置与智能购物车100中，也可以以固定的形式配置于智能购物车100中。可选地，终端设备110可以配置于智能购物车100的把手130处，也可以配置于设备安置架140上。智能购物车100还包括显示屏111，可选地，显示屏111可以实现为终端设备110的一部分，也可以实现为一个单独的个体与该终端设备110电性相连。可选地，该智能购物车100还包括扫描模块112，其中，该扫描模块112可以实现为与该终端设备110相连的扫描设备，如：红外扫描设备，也可以实现为该终端设备110中配置的图像采集模组，如：摄像头模组，图1中以该扫描模块实现为与终端设备相连的扫描设备为例进行说明。上述扫描模块112用于对商品对应的图形标识码进行扫描，得到商品对应的商品信息。可选地，扫描模块112对商品进行扫描后根据扫描得到商品的标识码信息，并根据该标识码信息得到商品对应的商品信息。可选地，该标识码信息可以实现为商品的商品标识。可选地，扫描模块112持续对扫描范围内的图像进行扫描，并当图形标识码处于该扫描模块112的扫描范围内时对图形标识码的标识码信息进行扫描。

可选地，当该扫描模块112实现为红外扫描设备时，与商品对应的图形标识码可以实现为条形码或二维码，其中，条形码由黑白线条组合而成，红外扫描设备根据黑白线条对红外线的不同反射程度判断条形码中各线条的宽度，从而产生逻辑数据，并根据逻辑数据生成数字数据，即标识码信息；二维码是由数据点组成的点阵图像，红外扫描设备根据点阵图像中背景色和数据点颜色对红外线的不同反射程度确定点阵分布方式，并根据分布方式确定点阵图像中的数据点所表达的数据，即标识码信息。

可选地，当该扫描模块112实现为摄像头模组时，与商品对应的图形标识码可以实现为条形码，也可以实现为二维码，摄像头模组通过对图像采集范围内容的图像进行采集，并对采集的图像进行识别，从而确定采集得到的图像中的图形标识码，并通过对该图形标识码进行识别从而得到标识码信息。

可选地，终端设备110获取该扫描模块112扫描得到的标识码信息。可选地，当该扫描模块112实现为扫描设备时，该扫描设备将扫描得到的标识码信息发送至该终端设备110；当该扫描模块112实现为图像采集模组时，终端设备110直接获取该扫描模块112扫描得到的标识码信息。

可选地，终端设备110还用于根据标识码信息确定目标商品对应的商品信息，并通过显示屏111显示该商品信息。

可选地，该终端设备110中预存储有商品的商品信息，该商品信息中包括商品标识、商品单价、商品名称、商品所处的陈列位置、商品类别中的至少一种，当上述标识码信息实现为商品标识时，终端设备110根据商品标识从预存储的商品信息中确定与该商品标识对应的商品信息，并对该商品信息中的全部或者部分进行展示。

可选地，上述商品标识可以实现为与商品名称对应的字符信息，也可以实现为该商品名称本身，还可以实现为其他用于标识该目标商品的标识信息，可选地，该商品标识用于唯一标识该目标商品。

可选地，终端设备110根据商品信息中的商品单价以及智能购物车100中已扫描的商品计算得到该智能购物车中商品的总价，可选地，当智能购物车中包括多个目标商品时，用户可以在终端设备110的显示屏中对目标商品的数量进行设置，示意性的，请参考图2，显示屏111中显示有目标商品的商品信息210，该商品信息210对应有数量设置区域211，用户可以通过对数量设置区域211中的数量进行设置，实现对目标商品的数量设置，终端设备110从而实现根据目标商品的单价和数量计算目标商品的总价，如图2所示，用户将目标商品的数量设置为3，则根据目标商品的单价20，和目标商品的数量3计算得到总价为60。可选地，针对称重类商品，可以通过扫码得到该称重类商品的单价，并在称重后由用户手动输入该称重类商品的重量，从而得到该称重类商品的总价，也可以在用户称重后，由称重设备打印图形标识码，并通过对该图形标识码的识别直接得到称重类商品的总价。

可选地，对该目标商品的图形标识码进行扫描后，将该目标商品的价格计入总价，则表示将该目标商品收纳于智能购物车中，用户还可以通过对该目标商品的图形标识码进行二次扫描后，将该目标商品的价格从总价中去除，则表示该目标商品从智能购物车中移除。

可选地，终端设备110还用于根据商品信息确定与目标商品对应的推荐商品，并将推荐商品的商品信息通过显示屏111进行显示。

可选地，该推荐商品为与目标商品同时购买的可能较高的商品。示意性的，当目标商品为食材时，该推荐商品为与该食材配合进行烹饪的食材、调料和配料中的至少一种；当目标商品为电子产品时，该推荐商品为与该电子产品对应配件，如：电池、修理工具、保护壳等；当目标商品为工具类产品时，该推荐商品为与该工具类产品搭配使用的工具。

结合上述对智能购物车的说明，图3是本公开一个示例性实施例提供的购物辅助方法的流程图，以该方法应用于如图1所示的终端设备110中为例进行说明，该终端设备110配置于智能购物车100中，如图3所示，该方法包括：

步骤301，获取目标商品的商品信息。

可选地，该商品信息为对目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，该目标商品为放置于智能购物车的商品容纳区域内的商品。

可选地，该目标商品的商品信息是通过对目标商品的图形标识码进行扫描并得到标识码信息后，根据标识码信息确定得到的。

可选地，该终端设备对应配置有扫描模块，通过该扫描模块对目标商品的图形标识码进行扫描后，得到该标识码信息。

可选地，该终端设备中配置有图像采集模组，或，该智能购物车包括与该终端设备相连的扫描设备。

可选地，终端设备获取该标识码信息的具体过程已在上述图1对应的实施例中进行了详细说明，此处不再赘述。

可选地，该标识码信息包括该目标商品的商品标识，可选地，该标识码信息中还包括目标商品的其他商品信息，如：商品名称、商品类别等，终端设备中存储有目标商品的商品信息，该商品信息中包括该目标商品的商品标识，根据该标识码信息中的商品标识确定该目标商品的商品信息。

步骤302，根据商品信息确定与目标商品对应的推荐商品。

可选地，该确定与目标商品对应的推荐商品可以通过商品推荐模型实现，也可以通过商品关联关系数据库实现，还可以通过预设推荐信息实现。结合上述三种实现方式分别进行说明：

第一，通过推荐模型实现时，终端设备中包括商品推荐模型，终端设备将该商品信息输入商品推荐模型后，通过该商品推荐模型输出得到推荐商品的商品标识，并根据推荐商品的商品标识确定推荐商品的商品信息；

可选地，该商品推荐模型为机器学习模型，可选地，该机器学习模型还可以实现为神经网络模型、决策树模型等，可选地，该商品推荐模型是通过样本数据训练后得到的模型，其中，样本数据可以是历史购物数据，也可以是针对不同类别的商品的搭配数据。

可选地，该商品推荐模型可以是通过历史购物样本数据，该历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识，n为正整数。示意性的，该历史购物样本数据可以是任意用户的购物数据集合，也可以是针对单个用户的购物数据集合，如：用户可以在终端设备中进行登录，根据该用户登录的帐号的历史购物数据生成历史购物样本数据对商品推荐模型进行训练。可选地，针对第i组历史购物样本数据，对购物清单中的商品标识进行深度学习，提取该购物清单中的商品标识的特征，并通过提取的特征对商品推荐模型进行训练。

可选地，该商品推荐模型还可以是通过不同类别的商品的搭配数据训练得到的，可选地，商品信息中包括商品类别，针对商品类别的不同可以设置不同的商品推荐模型进行识别，示意性的，当目标商品为食材类商品时，该商品推荐模型包括食材搭配模型，该食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型，如：将排骨标识、冬瓜标识、生姜标识、盐标识作为一组食材搭配样本数据对食材搭配模型进行训练；当目标商品为电子产品时，该商品推荐模型包括配件推荐模型，该配件推荐模型是他通过配件匹配样本数据训练得到的模型，如：将手机标识、手机壳标识、手机贴膜标识作为一组配件匹配样本数据对配件推荐模型进行训练；当目标商品为工具类产品时，该商品推荐模型包括工具搭配模型，该工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型，如：将扳手标识、螺丝标识、锤子标识作为一组工具搭配样本数据对工具搭配模型进行训练。

第二，通过商品关联关系数据库实现时，终端设备中还包括商品关联关系数据库，终端设备根据目标商品的商品信息从商品关联关系数据库中确定关于该目标商品关联的商品，并将与该目标商品关联的商品作为推荐商品；

示意性的，该关联关系可以在数据库中对存在关联的两个商品建立连接实现。可选地，商品关联关系数据库中的每组关联关系还对应有关联得分，终端设备根据商品信息从商品关联关系数据库中确定与目标商品对应关联得分最高的i个商品作为推荐商品，i为正整数。

可选地，两个商品之间可以建立之间关联关系，也可以建立间接关联关系，其中，间接关联关系是指两个商品通过与另一个或多个商品建立关联关系从而进行关联，示意性的，请参考图4，商品A与商品B建立有直接关联关系410，商品B与商品C建立有直接关联关系420，则商品A与商品C之间建立有间接关联关系430，该间接关联关系430由直接关联关系410和直接关联关系420组成，可选地，当两个商品之间既存在直接关联关系，又存在间接关联关系时，以直接关联关系为准。

可选地，当两个商品之间存在间接关联关系时，该间接关联关系的关联得分通过组成该间接关联关系的直接关联关系计算得到，示意性的，商品A与商品B之间直接关联关系的关联得分为0.8，商品B与商品C之间直接关联关系的关联得分为0.7，则商品A与商品C之间的间接关联关系的关联得分为0.8×0.7，也即0.56。

第三，通过预设推荐信息实现时，每个商品的商品信息中还可以包括与该商品对应的推荐商品的商品标识，获取目标商品的商品信息后，直接从商品信息中读取与该目标商品对应的推荐商品的商品标识，从而实现对推荐商品的确定；

第四，当目标商品为食材类商品时，终端设备中存储有该目标商品对应的烹饪方式，对应每种烹饪方式存储有烹饪该目标商品的辅助食材和辅助调料，当接收到用户对烹饪方式的选择操作时，将被选择的烹饪方式对应的辅助食材和辅助调料作为该目标商品对应的推荐商品。

步骤303，对目标商品的商品信息和推荐商品的商品信息进行显示。

可选地，当智能购物车中扫描有多个目标商品时，可以对该多个目标商品的推荐商品的商品信息进行集中显示或分区显示，也可以当接收到对单个目标商品的选择信号时，显示该被选择的目标商品对应的推荐商品的商品信息。

可选地，对目标商品的商品信息和推荐商品的商品信息通过显示屏111进行显示。该显示屏111可以实现为终端设备的显示屏模组，也可以实现为与终端设备点连接的显示屏主体。示意性的，请参考图5，显示屏111中显示有当前智能购物车中已扫描并收纳的目标商品510、目标商品520和目标商品530的商品信息，针对目标商品510显示有推荐商品511和推荐商品512的商品信息，针对目标商品520显示有推荐商品521和推荐商品522的商品信息，针对目标商品530显示有推荐商品531的商品信息。

综上所述，本公开实施例提供的购物辅助方法，通过对扫描得到的目标商品的商品信息，确定与该目标商品对应的推荐商品，当用户将该目标商品扫描并收纳至智能购物车时，针对目标商品获取对应的推荐商品并进行商品推荐，从而实现对购物过程进行辅助，提高购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

在一个可选的实施例中，如图1所示的智能购物车100还包括导航模块，该导航模块与终端设备相连，该终端设备110还用于通过显示屏111接收对商品的选择操作，根据选择操作通过导航模块确定智能购物车100的当前位置和商品的陈列位置，并根据当前位置和陈列位置生成导航路线，终端设备110还用于通过显示屏111展示该导航路线。

在一个可选地实施例中，如图1所示的智能购物车100还包括麦克风，该麦克风与终端设备相连，终端设备还用于通过麦克风接收语音输入指令，并根据语音输入指令执行对应的操作。可选地，该麦克风可以是与终端设备相连的外部输出设备，也可以是该终端设备自身配置的音频采集模组。需说明的是，根据语音输入指令执行对应的操作包括但不局限于：扫描目标商品对应的图形标识码，得到所述目标商品对应的商品信息；显示所述目标商品和/或推荐商品的商品信息。

图6是本公开另一个示例性实施例提供的购物辅助方法的流程图，该方法可以应用于如图1所示的终端设备中，且该方法可以应用于如图3所示的步骤304之后，以对目标商品的推荐商品进行导航，也可以实现在任意时刻，以对用户选择的任意商品进行导航，如图6所示，该方法包括：

步骤601，接收对商品的选择操作。

可选地，该选择操作可以是通过显示屏接收的触摸操作，用户在该显示屏中对需要进行导航的商品进行点击作为该选择操作；可选地，终端设备还对应包括麦克风，该选择操作还可以是通过麦克风接收的语音输入操作，用户通过该麦克风输入语音指令作为选择操作，其中，该语音指令中包括该商品的名称或标识，以实现对该商品的选择，示意性的，用户可以通过麦克风输入语音内容“导航至商品A所在区域”作为对该商品A的选择操作。

可选地，该对商品的选择操作可以实现于如下至少一种情况中：

第一，扫描模块对目标商品的图形标识码进行扫描后，显示屏中显示与该目标商品对应的至少一种推荐商品，终端设备接收对推荐商品的选择操作；

第二，终端设备接收对商品的搜索操作，根据搜索操作显示搜索得到的商品列表，并接收到对该搜索列表中的商品的选择操作；其中，该搜索操作可以是通过语音输入信号实现的，也可以是通过外部输入设备(如：键盘、鼠标等)输入搜索关键词实现的，还可以是通过对显示内容中导航界面的逐步搜索实现的，示意性的，如图7所示，用户在导航界面710中依次选择分类控件711、生鲜类控件712、蔬菜类控件713，并在蔬菜类界面中查找到对应的需要购买的商品进行选择；

第三，终端设备接收对广告商品的选择操作，该广告商品的广告信息可以固定叠加显示在显示屏中。

步骤602，根据选择操作确定智能购物车的当前位置和商品的陈列位置。

可选地，该导航模块用于通过室内定位技术或全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)确定智能购物车的当前位置。其中，室内定位技术是指通过无线通讯技术、基站定位技术或惯导定位技术中的至少一种技术形成一套室内位置定位体系，该室内定位技术的实现方式包括：蜂窝定位技术、无线局域网Wi-Fi定位技术、蓝牙无线定位技术、红外线无线定位技术、超宽带无线定位技术、射频识别(Radio FrequencyIdentification，RFID)无线定位技术、紫蜂ZigBee无线定位技术以及超声波无线定位技术中的任意一种。

可选地，商品信息中包括商品的陈列位置，当接收到对商品的选择操作时，获取该商品对应的商品信息，并从商品信息中确定该商品的陈列。

可选的呢，该智能购物车的当前位置每隔预设时长进行一次更新，如：每隔两秒进行一次更新。

步骤603，根据当前位置和陈列位置生成导航路线进行展示。

可选地，通过导航模块确定智能购物车当前位置后，将当前位置映射至导航地图中，并将选择操作对应的商品的陈列位置映射至导航地图中，从而确定智能购物车和商品在导航地图中的相对位置，根据导航地图中的预设路径确定从当前位置移动至商品的陈列位置的导航路线。

可选地，根据预设路径确定当前位置移动至陈列位置的导航路线时，根据导航地图中每条路径的长度，确定从当前位置移动至陈列位置的最短路径，可选地，该最短路径可以通过最短路径算法实现，如：Dijkstra算法、Floyd算法等。

可选地，结合智能购物车的当前位置的更新频率，智能购物车的当前位置在导航路线中的位置随着该更新频率而更新。

可选地，当智能购物车的移动方向与该导航路线不同时，根据智能购物车的移动方向以及智能购物车的实时位置对导航路线进行实时重新计算。

示意性的，请参考图8，显示屏800中显示有导航界面810，该导航界面810中显示有智能购物车的当前位置811和商品A的陈列位置812，以及根据当前位置811和陈列位置812生成有导航路线820。

综上所述，本公开实施例提供的购物辅助方法，通过对扫描得到的目标商品的商品信息，确定与该目标商品对应的推荐商品，当用户将该目标商品扫描并收纳至智能购物车时，针对目标商品获取对应的推荐商品并进行商品推荐，从而实现对购物过程进行辅助，提高购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

本实施例提供的方法，通过对商品的陈列位置进行确定，并根据购物车当前所处的位置，确定该智能购物车移动至商品陈列位置的导航路线，从而指导用户移动至该商品的陈列架所在的位置，简化购物流程，提高了购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

图9是本公开一个示例性实施例提供的购物辅助装置的结构框图，该装置可以应用于如图1所示的终端设备中，如图9所示，该装置包括：

获取模块910，被配置为获取目标商品的商品信息，所述商品信息为对所述目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，所述目标商品为放置于所述智能购物车的商品容纳区域内的商品；

所述确定模块920，被配置为根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

显示模块930，被配置为对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述确定模块920，还被配置为将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识。

在一个可选的实施例中，所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识。

在一个可选的实施例中，当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述确定模块920，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述确定模块920，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，如图10所示，所述装置还包括：

接收模块940，被配置为接收对商品的选择操作；

所述确定模块920，还被配置为根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

所述显示模块930，还被配置为根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

综上所述，本公开实施例提供的购物辅助装置，通过对扫描得到的目标商品的商品信息，确定与该目标商品对应的推荐商品，当用户将该目标商品扫描并收纳至智能购物车时，针对目标商品获取对应的推荐商品并进行商品推荐，从而实现对购物过程进行辅助，提高购物效率，以及提高智能购物车对购物过程的辅助能力。

需要说明的是：上述实施例提供的购物辅助装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的购物辅助装置与购物辅助方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图11是本公开一个示例性实施例提供的终端设备的结构框图，如图11所示，该终端包括：显示屏1101、扫描模块1102和处理器1103；

其中，扫描模块1102，被配置为对目标商品的图形标识码进行扫描，其中，所述目标商品为放置于所述商品容纳区域内的商品；

处理器1103，被配置为根据对目标商品的图形标识码进行的扫描确定所述目标商品对应的商品信息；

处理器1103，还被配置为根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

显示屏1101，被配置为对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

处理器1103，还被配置为将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识。

在一个可选的实施例中，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

处理器1103，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

处理器1103，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

在一个可选的实施例中，显示屏1101，还被配置为接收对商品的选择操作；

处理器1103，还被配置为根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

显示屏1101，还被配置为根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

参照图12，终端设备110还可以包括以下一个或多个组件：处理组件1202，存储器1204，电源组件1206，多媒体组件1208，音频组件1210，输入/输出(I/O)接口1212，传感器组件1214，以及通信组件1216。

处理组件1202通常控制终端设备110的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1202可以包括一个或多个处理器1218来执行指令。此外，处理组件1202可以包括一个或多个模块，便于处理组件1202和其它组件之间的交互。例如，处理组件1202可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1208和处理组件1202之间的交互。

存储器1204被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备110的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备110上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1204可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1206为终端设备110的各种组件提供电力。电源组件1206可以包括电源管理系统，一个或多个电源。电源组件1206还可以包括其它用于为终端设备110生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1208包括在所述终端设备110和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。该屏幕也可以是上述实施例中提供的柔性显示屏。在一些实施例中，多媒体组件1208包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端设备110处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1210被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1210包括一个麦克风(MIC)，当终端设备110处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1204或经由通信组件1216发送。在一些实施例中，音频组件1210还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1212为处理组件1202和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1214包括一个或多个传感器，用于为终端设备110提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1214可以检测到终端设备110的打开/关闭状态；又例如传感器组件1214为终端设备110的显示器和小键盘，传感器组件1214还可以检测终端设备110或终端设备110组件的位置改变，用户与终端设备110接触的存在或不存在，终端设备110方位或加速/减速和终端设备110的温度变化。传感器组件1214可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1214还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1214还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1216被配置为便于终端设备110和其它设备之间有线或无线方式的通信。终端设备110可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi、或2G、或3G、或4G、或5G或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件1216经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件1216还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。

在示例性实施例中，终端设备110可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其它电子元件实现。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1204，上述指令可由终端设备110的处理器1218执行以控制终端设备110的正常运作。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

上述本公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种智能购物车，其特征在于，所述智能购物车包括：终端设备、显示屏、扫描模块和商品容纳区域，所述商品容纳区域用于放置商品，所述显示屏和所述扫描模块分别与所述终端设备连接；

所述终端设备用于通过所述扫描模块对目标商品对应的图形标识码进行扫描，得到所述目标商品对应的商品信息，并通过所述显示屏显示所述商品信息，其中，所述目标商品为放置于所述商品容纳区域内的商品；

所述终端设备还用于根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，并将所述推荐商品的商品信息通过所述显示屏进行显示。

2.根据权利要求1所述的智能购物车，其特征在于，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述终端设备还用于将所述商品信息输入所述商品推荐模型，通过所述商品推荐模型输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

3.根据权利要求2所述的智能购物车，其特征在于，

所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识，n为正整数。

4.根据权利要求2所述的智能购物车，其特征在于，

当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

5.根据权利要求1所述的智能购物车，其特征在于，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述终端设备还用于根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

6.根据权利要求5所述的智能购物车，其特征在于，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述终端设备还用于根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的i个商品作为所述推荐商品，i为正整数。

7.根据权利要求1至6任一所述的智能购物车，其特征在于，所述智能购物车还包括导航模块，所述导航模块与所述终端设备连接；

所述终端设备还用于通过所述显示屏接收对商品的选择操作；

所述终端设备还用于根据所述选择操作通过所述导航模块确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置，并根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线；

所述终端设备还用于通过所述显示屏展示所述导航路线。

8.根据权利要求1至6任一所述的智能购物车，其特征在于，所述智能购物车还包括麦克风，所述麦克风与所述终端设备连接；

所述终端设备还用于通过所述麦克风接收语音输入指令；

所述终端设备还用于根据所述语音输入指令执行对应的操作。

9.一种购物辅助方法，其特征在于，应用于终端设备中，所述终端设备被配置于智能购物车中，所述方法包括：

获取目标商品的商品信息，所述商品信息为对所述目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，所述目标商品为放置于所述智能购物车的商品容纳区域内的商品；

根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，包括：

将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，

所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，

当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品，包括：

根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品，包括：

根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

15.根据权利要求9至14任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收对商品的选择操作；

根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

16.一种购物辅助装置，其特征在于，应用于终端设备中，所述终端设备被配置于智能购物车中，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取目标商品的商品信息，所述商品信息为对所述目标商品的图形标识码进行扫描后得到的信息，所述目标商品为放置于所述智能购物车的商品容纳区域内的商品；

确定模块，被配置为根据所述商品信息确定与所述目标商品对应的推荐商品；

显示模块，被配置为对所述目标商品的商品信息和所述推荐商品的商品信息进行显示。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述终端设备中还包括商品推荐模型；

所述确定模块，还被配置为将所述目标商品的商品信息输入所述商品推荐模型，输出得到所述推荐商品的商品标识，并根据所述推荐商品的商品标识确定所述推荐商品的商品信息。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，

所述商品推荐模型是通过历史购物样本数据训练得到的模型，所述历史购物样本数据中包括n组购物数据，每组购物数据中包括购物清单对应的商品标识。

19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，

当所述目标商品为食材类商品时，所述商品推荐模型包括食材搭配模型，所述食材搭配模型是通过食材搭配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为电子产品时，所述商品推荐模型包括配件推荐模型，所述配件推荐模型是通过配件匹配样本数据训练得到的模型；或，

当所述目标商品为工具类产品时，所述商品推荐模型包括工具搭配模型，所述工具搭配模型是通过工具搭配样本数据训练得到的模型。

20.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述终端设备中还包括商品关联关系数据库；

所述确定模块，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品关联的商品，并将与所述目标商品关联的商品作为所述推荐商品。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述商品关联关系数据库中的每组关联关系对应有关联得分；

所述确定模块，还被配置为根据所述商品信息从所述商品关联关系数据库中确定与所述目标商品对应的关联得分最高的n个商品作为所述推荐商品。

22.根据权利要求16至21任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

接收模块，被配置为接收对商品的选择操作；

所述确定模块，还被配置为根据所述选择操作确定所述智能购物车的当前位置和所述商品的陈列位置；

所述显示模块，还被配置为根据所述当前位置和所述陈列位置生成导航路线进行展示。

23.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求9至15任一所述的购物辅助方法。

24.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求9至15任一所述的购物辅助方法。