CN111008830A - 无人售货方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种无人售货方法和设备，所述方法包括：识别用户的身份信息；根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；根据确定后的商品信息生成订单；将生成的订单发送到配送系统。本申请的方案在不提供实物商品的情况下，能够支持用户直接下单并进行结算，后续再通过配送服务完成整个交易流程；这样就节省了货架整理、补货、收银等环节的人工劳动，并且商品也无需用户携带，对用户来说更加方便。
Description
技术领域
本申请涉及无人售货技术领域，具体涉及一种无人售货方法和设备。
背景技术
相关技术中，目前的无人商店，还需要人工摆放商品，用户需要去拿取商品，然后再到收银台去结账。此种方案有很大的局限性，为了防止用户私藏商品，可能还会配置人员监管；商品种类偏向于小型商品；商品数量还需要人员配置；用户购买多个商品的时候，从运输和携带的角度上来讲，是给用户带来了一些不便。无人货架技术能够在一定程度上丰富商品的种类，但是商品数据的更新以及配送又没有相关的实现。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种无人售货方法和设备。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种无人售货方法，包括：
识别用户的身份信息；
根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
根据确定后的商品信息生成订单；
将生成的订单发送到配送系统。
进一步地，所述方法还包括：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，开始识别用户的身份信息。
进一步地，所述识别用户的身份信息，包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种无人售货设备，包括：
识别模块，用于识别用户的身份信息；
交互模块，用于根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
生成模块，用于根据确定后的商品信息生成订单；
发送模块，用于将生成的订单发送到配送系统。
进一步地，所述设备还包括判断模块，用于：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，唤醒所述识别模块，以使所述识别模块开始识别用户的身份信息。
进一步地，所述传感器为人体红外感应器；所述环境信息为红外信号。
进一步地，所述识别模块用于识别用户的身份信息，具体包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
进一步地，所述设备还包括：摄像头，用于采集被测区域的图像信息。
进一步地，所述设备还包括：触摸屏，用于检测用户输入的触摸信号；
相应地，所述操作指令为触摸信号，所述交互模块为触摸控制模块。
进一步地，所述设备还包括：麦克风，用于检测用户输入的语音信号；
相应地，所述操作指令为语音信号，所述交互模块为语音控制模块。
本申请的实施例提供的技术方案具备以下有益效果：
本申请的方案在不提供实物商品的情况下，能够支持用户直接下单并进行结算，后续再通过配送服务完成整个交易流程；这样就节省了货架整理、补货、收银等环节的人工劳动，并且商品也无需用户携带，对用户来说更加方便。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种无人售货方法的流程图。
图2是语音识别技术的处理流程图。
图3是人脸识别技术的处理流程图。
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申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种无人售货方法的流程图。该方法包括以下步骤：
步骤S1：识别用户的身份信息；
步骤S2：根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
步骤S3：根据确定后的商品信息生成订单；
步骤S4：将生成的订单发送到配送系统。
本申请的方案在不提供实物商品的情况下，能够支持用户直接下单并进行结算，后续再通过配送服务完成整个交易流程；这样就节省了货架整理、补货、收银等环节的人工劳动，并且商品也无需用户携带，对用户来说更加方便。
一些实施例中，所述方法还包括：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，开始识别用户的身份信息。
当用户正面朝向并接近无人售货设备的时候，人脸识别就已经启动，开始识别用户的身份信息(比如，可以是会员信息)，从而方便用户后续进行支付。
一些实施例中，所述识别用户的身份信息，包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
通过人脸识别来确定用户的身份信息，然后系统后台可以根据身份信息关联到相应的会员账号、支付账号等，以便于后续的支付、配送等流程。
一些实施例中，所述操作指令可以是触摸信号，所述交互模块为触摸控制模块。
在另外一些实施例中，所述操作指令可以是语音信号，所述交互模块为语音控制模块。
用户可以语音或者触摸控制，来切换商品品类及商品品牌等信息，并将选定的商品加入购物车，操作非常方便。不需要实物商品，仅在无人售货设备上展示商品信息，容易实现商品数据的动态更新。
在用户确认之后，可以直接下单；下单时需要让用户选择收货地址，最终将商品配送到指定地点。
最后结合配送服务，解放用户的双手，将商品送达到用户的家里。
为进一步详述本申请的技术方案，首先具体解释语音识别的相关技术。
如图2所示，图中示出了语音识别技术的处理流程图。当前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成：
信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。
声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。
发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。
语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但当前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。
解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。
本申请关于无人售货设备的技术方案中，触控屏是重要的组成部分。
为了操作上的方便，人们用触摸屏来代替鼠标或键盘。工作时，首先用手指或其它物体触摸安装在显示器前端的触摸屏，然后系统根据手指触摸的图标或菜单位置来定位选择信息输入。触摸屏由触摸检测部件和触摸屏控制器组成；触摸检测部件安装在显示器屏幕前面，用于检测用户触摸位置，接受后送触摸屏控制器；而触摸屏控制器的主要作用是从触摸点检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给CPU，它同时能接受CPU发来的命令并加以执行。下面对各种类型触控屏的工作原理进行说明。
1、表面声波屏
声波屏的三个角分别粘贴着X，Y方向的发射和接收声波的换能器，四个边刻着反射表面超声波的反射条纹。当手指或软性物体触摸屏幕，部分声波能量被吸收，于是改变了接收信号，经过控制器的处理得到触摸的X，Y坐标。换能器：由特殊陶瓷材料制成的，分为发射换能器和接收换能器，是把控制器通过触摸屏电缆送来的电信号转化为声波能和由反射条纹汇聚成的表面声波能变为电信号。
2、四线电阻屏
四线电阻屏在表面保护涂层和基层之间覆着两层透明电导层ITO，两层分别对应X，Y轴，它们之间用细微透明绝缘颗粒绝缘，当触摸时产生的压力使两导电层接通，由于电阻值的变化而得到触摸的X，Y坐标。ITO：氧化铟锡，弱导电体，特性是当厚度降到1800埃米(1埃米＝10-10米)以下时会突然变得透明，再薄下去透光率反而下降，到300埃米厚度时透光率又上升，是所有电阻屏及电容屏的主要材料。
3、五线电阻屏
五线电阻屏的基层之上覆有把X，Y两方向的电压场加在同一层的透明电导层ITO，最外层镍金导电层(只用来作纯导体)，当触摸时，用分时检测接触点X轴和Y轴电压值的方法测得触摸点的位置。内层ITO需四条引线，外层一条，共5根引线。
4、电容屏
电容屏表面涂有透明电导层ITO，电压连接到四角，微小直流电散布在屏表面，形成均匀电场，用手触屏时，人体作为耦合电容一极，电流从屏四角汇集形成耦合电容另一极，通过控制器计算电流传到碰触位置的相对距离得到触摸的坐标。
本申请的方案还涉及人脸识别技术。
如图2所示，图中示出了人脸识别技术的处理流程图。人脸识别主要分为人脸检测(face detection)、特征提取(feature extraction)和人脸识别(face recognition)三个过程。
人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。
特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。
常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。
不过，由于其所需的特征点不能精确选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，无法在实际中应用。
表征特征利用人脸图像的灰度信息，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。
LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。
人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有最近邻分类器、支持向量机等。
本申请还提供如下的实施例：
一种无人售货设备，包括：
识别模块，用于识别用户的身份信息；
交互模块，用于根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
生成模块，用于根据确定后的商品信息生成订单；
发送模块，用于将生成的订单发送到配送系统。
一些实施例中，所述设备还包括判断模块，用于：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，唤醒所述识别模块，以使所述识别模块开始识别用户的身份信息。
一些实施例中，所述传感器为人体红外感应器；所述环境信息为红外信号。
一些实施例中，所述识别模块识别用户的身份信息，具体包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
一些实施例中，所述设备还包括：摄像头，用于采集被测区域的图像信息。
一些实施例中，所述设备还包括：触摸屏，用于检测用户输入的触摸信号；
相应地，所述操作指令为触摸信号，所述交互模块为触摸控制模块。
一些实施例中，所述设备还包括：麦克风，用于检测用户输入的语音信号；
相应地，所述操作指令为语音信号，所述交互模块为语音控制模块。
本申请采用如上所述的无人售货设备，当用户正面朝向并接近无人售货设备的时候，人脸识别就已经启动，开始识别用户的身份信息(比如，可以是会员信息)，从而方便用户后续进行支付。
在每一个无人售货设备上都配有麦克风，可以做些简便的语音识别以及数据采集，最终都会走语音识别系统，训练语音识别能力。
用户可以语音或者触摸控制，来切换商品品类及商品品牌等信息，并将选定的商品加入购物车，操作非常方便。不需要实物商品，仅在无人售货设备上展示商品信息，容易实现商品数据的动态更新。
在用户确认之后，可以直接下单；下单时需要让用户选择收货地址，最终将商品配送到指定地点。
最后结合配送服务，解放用户的双手，将商品送达到用户的家里。
关于上述实施例中的设备，其中各个模块执行操作的具体步骤已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处不再详细阐述说明。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是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，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种无人售货方法，其特征在于，包括：
识别用户的身份信息；
根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
根据确定后的商品信息生成订单；
将生成的订单发送到配送系统。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，开始识别用户的身份信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述识别用户的身份信息，包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
4.一种无人售货设备，其特征在于，包括：
识别模块，用于识别用户的身份信息；
交互模块，用于根据用户输入的操作指令确定对应的商品信息；
生成模块，用于根据确定后的商品信息生成订单；
发送模块，用于将生成的订单发送到配送系统。
5.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，还包括判断模块，用于：
获取传感器检测的环境信息；
根据所述环境信息判断是否有用户靠近；
在有用户靠近时，唤醒所述识别模块，以使所述识别模块开始识别用户的身份信息。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述传感器为人体红外感应器；所述环境信息为红外信号。
7.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述识别模块用于识别用户的身份信息，具体包括：
获取被测区域的图像信息；
对所述图像信息进行人脸识别；
根据识别结果确定用户的身份信息。
8.根据权利要求4-7任一项所述的设备，其特征在于，还包括：
摄像头，用于采集被测区域的图像信息。
9.根据权利要求4-7任一项所述的设备，其特征在于，还包括：触摸屏，用于检测用户输入的触摸信号；
相应地，所述操作指令为触摸信号，所述交互模块为触摸控制模块。
10.根据权利要求4-7任一项所述的设备，其特征在于，还包括：麦克风，用于检测用户输入的语音信号；
相应地，所述操作指令为语音信号，所述交互模块为语音控制模块。
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2019
- 2019-12-06 CN CN201911244395.9A patent/CN111008830A/zh active Pending
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200414 |