CN111080307A - 基于量子ai遥感视觉的智能交易和社交方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交系统，省去了传统的面对面的支付环节，通过遥感影像与机器学习相结合，根据影像判断是否发生交易行为以及交易双方，直接在系统中完成付款；全程由运行在量子计算机上的管理系统自动完成，大大简化了交易程序、节约了交易的人力和时间成本，也可以有效缩短交易时间，从而提高交易效率、间接提高客流量。该系统可以与征信系统挂钩，以信用积分的方式鼓励消费者和商铺使用该系统进行交易，可有效提高交易双方的积极性和参与度，同时对未进行正常付款的消费者起到一定的惩戒作用，从而有效维护自动支付的交易秩序。此外，该系统还可以用于社交和寻人，大大方便了现代人的交际活动。

Description

基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法及系统

技术领域

本发明属于智能交易技术领域，特别涉及一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法及系统。

背景技术

现有的商场支付系统中，均需要支付环节。以微信、支付宝为例，至少需要消费者使用加载支付APP的手机方扫描或出示二维码等可完成支付。虽然带有支付环节在多数场景中，消费者和商家并不会感到不便，特别是相对于现金支付和刷卡支付等具有诸多优势，然而，在某些人流密集的场景中，大量消费者排队支付会消耗商家大量的时间和人力资源，消费者也需要消耗大量的时间排队等候，其劣势便显现出来。作为改进，一些自动售卖机中，已经可以基于人脸识别来完成身份验证，但是最终完成支付，仍然需要消费者在交互界面进行确认方可完成支付，仍然难以避免上述问题，使用存在局限。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法及系统。

本发明具体技术方案如下：

本发明提供了一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，包括如下步骤：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或获取至少一个所述用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合所述自定义预设合约条件的商品的商品信息；

对所述生物信息及所述商品信息进行识别和分析，判断是否满足所述自定义预设合约条件约束；

当判断结果为满足时，在所述用户之间自动完成社交关联、或为所述用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，继续采集所述生物信息和所述商品信息并重复识别和判断操作。

本发明另一方面提供了一种运行上述方法的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交系统，包括相互通讯的中央量子AI管理模块、量子视觉识别计算模块以及交互管理模块，所述中央量子AI管理模块被配置为：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或识别至少一个所述用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合所述自定义预设合约条件的商品的商品信息；

所述量子视觉识别计算模块被配置为：

对所述生物信息及所述商品信息进行识别和分析，判断是否满足所述自定义预设合约条件约束；

所述交互管理模块被配置为：

当判断结果为满足时，在所述用户之间自动完成社交关联、或为所述用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，通知所述中央量子AI管理模块继续采集信息、并由所述量子视觉识别计算模块重复识别和判断操作。

本发明的有益效果如下：本发明提供了一种基于量子AI遥感视觉的智能交易系统，省去了传统的面对面的支付环节，通过遥感影像与机器学习相结合，根据影像中提取的体态、动作、声音、表情等进行分析，判断出是否发生交易行为、以及执行交易行为的双方，直接在系统中完成款项的支付；支付全过程都由运行在量子计算机上的管理系统自动完成，大大简化了交易程序、节约了交易双方的人力和时间成本，也可以有效缩短后续消费者的交易时间，从而提高交易效率、间接提高客流量。该系统可以与征信系统挂钩，以信用积分的方式鼓励消费者和商铺进行登记、并使用该系统进行交易，可以有效提高交易双方的积极性和参与度，同时对未进行正常付款的消费者起到一定的惩戒作用，从而有效维护自动支付的交易秩序。此外，该系统还可以用于社交和寻人，大大方便了现代人的交际活动。

附图说明

图1为实施例1所述的一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法应用于交易时的流程图；

图2为实施例1所述的一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法应用于社交时的流程图；

图3为实施例2所述的一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交系统的结构示意图。

具体实施方式

本说明书中描述的主题的实施方式和功能性操作可以在以下中实施：数字电子电路，有形实施的计算机软件或者固件，计算机硬件，包括本说明书中公开的结构及其结构等同体，或者上述中的一者以上的组合。本说明书中描述的主题的实施方式可以被实施为一个或多个计算机程序，即，一个或多个有形非暂时性程序载体上编码的计算机程序指令的一个或多个模块，用以被数据处理设备执行或者控制数据处理设备的操作。

作为替代或者附加，程序指令可以被编码在人工生成的传播信号上，例如，机器生成的电信号、光信号或者电磁信号，上述信号被生成为编码信息以传递到用数据处理设备执行的适当的接收器设备。计算机存储介质可以是机器可读存储装置、机器可读的存储基片、随机或者串行存取存储器装置或者上述装置中的一种或多种的组合。

计算机程序(还可以被称为或者描述为程序、软件、软件应用、模块、软件模块、脚本或者代码)可以以任意形式的编程语言而被写出，包括编译语言或者解释语言或者声明性语言或过程式语言，并且计算机程序可以以任意形式展开，包括作为独立程序或者作为模块、组件、子程序或者适于在计算环境中使用的其他单元。计算机程序可以但不必须对应于文件系统中的文件。程序可以被存储在保存其他程序或者数据的文件的一部分中，例如，存储在如下中的一个或多个脚本：在标记语言文档中；在专用于相关程序的单个文件中；或者在多个协同文件中，例如，存储一个或多个模块、子程序或者代码部分的文件。计算机程序可以被展开为执行在一个计算机或者多个计算机上，所述计算机位于一处，或者分布至多个场所并且通过通信网络而互相连接。

在本说明书中描述的处理和逻辑流程可以由一个或多个可编程计算机执行，该计算机通过运算输入数据并且生成输出而执行一个或多个的计算机程序，以运行函数。处理和逻辑流程还可以由专用逻辑电路，例如，FPGA(可现场编程门阵列)或者ASIC(专用集成电路)执行，并且设备也可以被实施为专用逻辑电路。

适于实行计算机程序的计算机包括并且示例性地可以基于通用微处理器或者专用微处理器或者上述处理器两者，或者任意其他种类的中央处理单元。通常地，中央处理单元将接收来自只读存储器或者随机存取存储器或者这两者的指令和数据。计算机的主要元件是用于运行或者执行指令的中央处理单元以及用于存储指令和数据的一个或多个存储器装置。通常地，计算机还将包括或者是可操作性地耦合，以从用于存储数据的一个或多个大容量存储装置接收数据或者传递数据到大容量存储装置，或者接收和传递两者，该大容量存储器例如为磁盘、磁光盘或者光盘。然而，计算机不必须具有这样的装置。此外，计算机可以被嵌入到另一装置中，例如，移动电话、个人数字助理(PDA)、移动音频或者视频播放器、游戏主控台、全球定位系统(GPS)接收器或者可移动存储设备，例如，通用串行总线(USB)闪存盘等。

适于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失存储器、介质和存储器装置，作为实例，包括：半导体存储器装置，例如，EPROM、EEPROM和闪速存储器装置；磁盘，例如，内置硬盘或者可移动磁盘；磁光盘；CD-ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器可以补充以或者并入至专用逻辑电路。

为了发送与用户的交互，本说明书中描述的主题的实施方式可以被实施在计算机(或平板电脑、智能手机等终端)上，该计算机具有：显示装置，例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监控器，用于向用户显示信息；以及键盘和例如鼠标或者追踪球这样的定位装置，用户利用它们可以将输入发送到计算机。其他种类的装置也可以用于发送与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任意形式的传感反馈，例如，视觉反馈、听觉反馈或者触觉反馈；以及来自用户的输入可以以任意形式接收到，包括声响输入、语音输入或者触觉输入。另外，计算机可以通过将文档发送至由用户使用的装置并且接收来自该装置的文档而与用户交互；例如，通过响应于接收到的来自网络浏览器的请求，而将网页发送到用户的客户端装置上的网络浏览器。

本说明书中描述的主题的实施方式可以在计算系统中实施，该计算系统包括例如数据服务器这样的后端组件，或者包括例如应用服务器这样的中间组件，或者包括例如客户端计算机这样的前端组件，该客户端计算机具有图形用户界面或者网络浏览器，用户可以通过图形用户界面或者网络浏览器而与本说明书中描述的主题的实施进行交互，或者该计算机系统包括一个或多个这种后端组件、中间组件或者前端组件的任意组合。系统中的组件可以通过例如通信网络的任意形式或介质的数字数据通信而互相连接。通信网络的实例包括局域网络(“LAN”)和广域网络(“WAN”)，例如，因特网。__计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离，并且通常通过通信网络而交互。客户端与服务器之间的关系利用在各自的计算机上运行并且具有彼此之间的客户端-服务器关系的计算机程序而产生。

相似地，虽然以特定顺序在附图中描述了操作，但是不应当理解为：为了实现期望的结果，要求这样的操作以示出的特定顺序或者以顺序次序而执行，或者所有图示的操作都被执行。在特定情况下，多任务处理和并行处理可以是有利的。此外，上述实施方式中的各种系统模块和组件的分离不应当理解为在所有实施方式中要求这样的分离，并且应当理解程序组件和系统可以通常被一体化在单个软件产品中或者打包至多个软件产品中。

已经描述了主题的特定实施方式。其他实施方式在以下权利要求的范围内。例如，在权利要求中记载的活动可以以不同的顺序执行并且仍旧实现期望的结果。作为一个实例，为了实现期望的结果，附图中描述的处理不必须要求示出的特定顺序或者顺序次序。在特定实现中，多任务处理和并行处理可以是有优势的。

下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细说明。需要说明的是，以下实施例应用的前提交易或社交的双方均在系统内进行过注册(此处交易是个人用户与实体商户之间的交易行为，因此商户也需要注册)，并且在特定区域(例如商户、图书馆等公共场所)内部需要设置多处遥感影像采集设备(例如商家需在出入口以及店内分别设置)。这样，在社交活动中可以保证互相匹配、添加好友的双方确实是有意添加好友或被添加好友的；在交易活动中，当消费者进入商家店面时，可以通过遥感监控的方式识别消费者的行为、分析是否发生了交易行为，管理系统根据分析的结果直接控制支付，不需要交易双方进行任何收付款的活动。对于未经注册的消费者和商家，由于需要通过具体的收付款行为确保交易完成，因此不适用于此系统。为避免未注册的消费者在注册过的商家进行购物后不付款、或注册过的消费者在未注册的商家购物后无法付款，可以在店铺门口设置标识，或在注册过的商家门口设置虹膜、指纹等生理特征的识别装置，并与管理系统通讯连接，只有注册过的消费者(事先登记过生理特征)才能识别通过、允许进入同样注册过的店铺。

实施例1

如图1所示，本发明实施例1提供了一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，包括如下步骤：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或获取至少一个用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合自定义预设合约条件的商品的商品信息；

对生物信息及商品信息进行识别和分析，判断是否满足自定义预设合约条件约束；

当判断结果为满足时，在用户之间自动完成社交关联、或为用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，继续采集生物信息和商品信息并重复识别和判断操作。

上述自定义预设合约条件包括：

上传用户的生物模板信息以及商品的商品模板信息，生物信息模板包括属性模板信息和行为模板信息，属性模板信息包括相貌、指纹、虹膜、声纹以及口型信息，行为模板信息包括用户的特定的体态和动作信息；商品模板信息包括商品的种类、规格以及外包装；

对上传的生物模板信息进行验证，验证方法包括结合两种或以上实时采集的生物信息进行验证；

授权范围包括：采集至少两个用户实时位置信息、实时生物信息以及实时行为信息，或同时采集物品的商品信息以及物品在特定区域内的移动轨迹；确认交易有效后自动为用户完成支付，以及在两个用户之间进行添加或删除好友、自动收发红包；实时行为信息包括用户在特定区域内的移动轨迹，以及在特定区域内用户与用户、用户与物品发生的接触动作。

在具体应用中，首先交易或社交的双方需要事先在管理系统(由于本方法的计算量巨大，因此需通过量子计算机进行运行；同时，通过量子编程的人工智能模块能够识别普通计算机难以处理的非常复杂的图像，无论在信息的处理量还是处理精度上均远远超过普通计算机)中进行登记并注册，用户需要录入个人的身份信息(包括姓名、证件号等)和至少两种生物信息(包括相貌、指纹、虹膜、声纹等，用于判断在出现在特定区域内的用户的身份，以及多种体态和动作，主要用于判断用户在商家内部的行为)，商家需要录入商户的资质信息(包括营业执照、经营许可等)和商品信息(包括具体售卖的商品种类、规格、外包装等)；注册时每个用户需要设置一个账户进行付款收款，该账户可以有用户进行充值，也可以直接绑定银行卡、支付宝、微信等进行付款。

在具体应用于交易活动中时，获取用户(消费者)在特定区域(商家)内的移动轨迹的方法如下：

从采集到的实时行为信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的生物模板信息(相貌、虹膜等)、从中依次识别出特定的用户，分析该用户在多个时间点的位置信息，并据此生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，即为该用户的移动轨迹。

同理，获取商品在该特定区域(商家)内的移动轨迹的方法如下：

从采集到的移动信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的商品模板信息(商品的外包装等)、从中依次识别出特定的商品，分析该商品在多个时间点的位置信息，并据此分别为每个识别出的商品生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，即为商品的移动轨迹。

在具体应用中，获取消费者与商品发生的接触动作的方法如下：

分别从多个时间点的信息中识别出用户的多个关节点，分析每个关节点在每个时间点的位置信息，并分别在每个时间点生成一个所有关节点的实时位置连线，将所有实时位置连线拼合、生成一个所有关节点的空间运动轨迹(采用量子遗传算法进行计算)，即为接触动作。

交易条件包括基于用户和商品在特定区域(商家)内部的移动轨迹的第一交易规则、以及基于用户对商品发生的接触动作的第二交易规则。

针对一般商品，消费者购买后会直接带走，即该商品会随消费者同步移动、直至离开商家店面，此时只需分析二者的移动轨迹是否一致、是否同步离开该商家，即可确认是否发生交易行为，此为第一交易规则；对于特殊商品(例如食品、饮品等)，消费者可能直接在店内就餐、无需带出店外，此时通过移动轨迹无法判断是否存在交易行为；因此，此时需要进一步通过动作(打开包装或瓶盖、用餐具夹起或盛起、插入吸管等)、表情(张嘴、咀嚼、吞咽、吮吸等)等进行判断，此为第二交易规则。

判断移动信息是否满足交易条件的具体方法如下：

首先比较商品与用户的移动轨迹的相似程度(采用离散Fréchet(弗雷歇)距离计算两条移动轨迹的相似度进行评价)和结束时的同步程度(是否在同一时刻、以相同的路线离开商家)，据此判断是否满足第一交易规则；当根据第一交易规则无法判断时，分析用户与商品的接触动作，再次判断是否满足第二交易规则。

具体应用中的判断方法为：

分别比较每个商品的移动轨迹与用户的运动轨迹、并计算相似度，当二者的相似度大于预设阈值、且终点相互重合时，即可判定为满足第一交易规则；当二者的相似度不超过预设阈值时，即判定为不满足第一交易规则；当二者的终点不重合时，即判定为无法根据第一交易规则进行判断，此时比对接触动作与预先录入的消费者的交易动作模板、并计算相似度，当接触动作与任一交易动作模板的相似度大于预设阈值时，即判定为满足第二交易规则，反之则判定为不满足第二交易规则。

如图2所示，当该方法应用于社交时，为了便于进行信息匹配，用户还可以实现录入其他个人信息(例如籍贯、学历、兴趣爱好等)，并可设定一些对目标好友的要求(例如身高、长相、发型、服饰以及籍贯、学历、兴趣爱好等)；当用户进入特定的公共场所、被遥感影像采集设备捕捉到后，管理系统确认该用户的身份，并根据识别到的信息和该用户填写的信息与其他同样处在该场所内的用户进行双向匹配，匹配成功即可相互添加好友；如果只是其中甲方用户满足乙方自动添加好友条件，乙方用户只能发生自动发送添加甲方好友的请求。甲方可以自己处理该请求。

另外，用户可以同时设置自定义的自动删除对方好友触发条件。比如说时间周期、物理空间变化、好友信息骚扰等等；还可以自定义可共享精确定位信息范围和隐私物理空间范围。系统自动开启共享显示和关闭共享显示；还可以选择自己的信任目标单独显示等等，完全自定义控制授权。

此外，对于走失的妇女儿童、患有认知障碍的老年人，如果家属事先在系统中录入过相关信息，一旦这些人进入特定的场所内、并且被遥感影像采集设备捕捉到，系统就可以根据识别到的身份信息查找亲友等相关人员、也可以直接报警，从而帮助寻找甚至解救上述特殊人群，可以为寻找走失人员提供帮助，甚至为打击拐卖妇女儿童犯罪提供技术支持。

本实施例提供的智能交易及社交系统省去了传统的面对面的支付环节，通过遥感影像与机器学习相结合，根据影像中提取的体态、动作、声音、表情等进行分析，判断出是否发生交易行为、以及执行交易行为的双方，直接在系统中完成款项的支付；支付全过程都运行在量子计算机上的管理系统自动完成，大大简化了交易程序、节约了交易双方的人力和时间成本，也可以有效缩短后续消费者的交易时间，从而提高交易效率、间接提高客流量。

此外，该系统可以与征信系统挂钩、以信用积分的方式鼓励消费者和商铺进行登记、并使用该系统进行交易，可以有效提高交易双方的积极性和参与度，同时对未进行正常付款的消费者起到一定的惩戒作用，从而有效维护自动支付的交易秩序。

同时，该系统还可以根据用户事先录入和设定的信息对附近的其他用户进行查找和匹配，当有匹配成功的用户则直接添加好友，可有效扩大用户的社交范围，大大方便了现代人的交际活动，并可帮助寻找走失人员，有效节约了寻人成本，也可减轻走失人员可能受到的伤害。

实施例2

如图3所示，本实施例2提供了一种运行上述方法的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交系统，该系统配置在上述量子计算机中进行运行，包括相互通讯的中央量子AI管理模块1、量子视觉识别计算模块2以及交互管理模块3，中央量子AI管理模块1被配置为：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或识别至少一个用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合自定义预设合约条件的商品的商品信息；

量子视觉识别计算模块2被配置为：

对生物信息及商品信息进行识别和分析，判断是否满足自定义预设合约条件约束；

交易管理模块3被配置为：

当判断结果为满足时，在用户之间自动完成社交关联、或为用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，通知中央量子AI管理模块1继续采集信息、并由量子视觉识别计算模块2重复识别和判断操作。

中央量子AI管理模块1包括个体识别单元11、移动轨迹生成单元12以及接触动作生成单元13，个体识别单元11被配置为：

根据事先录入的生物模板信息和商品模板信息，从获取的移动信息中识别出特定的用户和特定的商品；

移动轨迹生成单元12被配置为：

从采集到的实时行为信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的生物模板信息、从中依次识别出特定的用户，分析该用户在多个时间点的位置信息，并据此生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，得到该用户的移动轨迹；

根据事先录入的商品模板信息、从多个时间点的信息中依次识别出特定的商品，分析特定的商品在多个时间点的位置信息，并据此分别为每个特定商品生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，得到特定的商品的移动轨迹；

接触动作生成单元13被配置为：

分别从多个时间点的信息中识别出特定的用户的多个关节点，分析每个关节点在每个时间点的位置信息，并分别在每个时间点生成一个所有关节点的实时位置连线，将所有实时位置连线拼合、生成一个所有关节点的空间运动轨迹，得到接触动作；

量子视觉识别计算模块2包括移动轨迹分析单元21和接触动作分析单元22，移动轨迹分析单元21被配置为：

分别比较每个商品的移动轨迹与用户的运动轨迹、并计算相似度，当二者的相似度大于预设阈值、且终点相互重合时，即可判定为满足第一交易规则；当二者的相似度不超过预设阈值时，即判定为不满足第一交易规则；当二者的终点不重合时，即判定为无法根据第一交易规则进行判断；

接触动作分析单元22被配置为：

当根据第一交易规则无法判断时，比对接触动作与预先录入的用户的交易动作模板、并计算相似度，当接触动作与任一交易动作模板的相似度大于预设阈值时，即判定为满足第二交易规则。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或获取至少一个所述用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合所述自定义预设合约条件的商品的商品信息；

对所述生物信息及所述商品信息进行识别和分析，判断是否满足所述自定义预设合约条件约束；

当判断结果为满足时，在所述用户之间自动完成社交关联、或为所述用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，继续采集所述生物信息和所述商品信息并重复识别和判断操作。

2.如权利要求1所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，所述自定义预设合约条件包括：

上传用户的生物模板信息以及商品的商品模板信息，所述生物信息模板包括属性模板信息和行为模板信息，所述属性模板信息包括相貌、指纹、虹膜、声纹以及口型信息，所述行为模板信息包括所述用户的特定的体态和动作信息；所述商品模板信息包括商品的种类、规格以及外包装；

对上传的所述生物模板信息进行验证，所述验证方法包括结合两种或以上实时采集的生物信息进行验证；

所述授权范围包括：采集至少两个所述用户实时位置信息、实时生物信息以及实时行为信息，或同时采集所述物品的商品信息以及所述物品在所述特定区域内的移动轨迹；确认交易有效后自动为所述用户完成支付，以及在两个所述用户之间进行添加或删除好友、自动收发红包；所述实时行为信息包括所述用户在特定区域内的移动轨迹，以及在所述特定区域内用户与用户、用户与物品发生的接触动作。

3.如权利要求2所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，获取所述用户在所述特定区域内的移动轨迹的方法如下：从采集到的所述实时行为信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的生物模板信息、从中依次识别出所述用户，分析所述用户在所述多个时间点的位置信息，并据此生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，即为所述用户的移动轨迹。

4.如权利要求2所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，获取所述商品在所述特定区域内的移动轨迹的方法如下：从采集到的所述移动信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的商品模板信息、从中依次识别出所述商品，分析所述商品在所述多个时间点的位置信息，并据此分别为每个所述商品生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，即为所述商品的移动轨迹。

5.如权利要求3所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，获取所述用户与所述商品发生的接触动作的方法如下：分别从所述多个时间点的信息中识别出所述用户的多个关节点，分析每个所述关节点在每个所述时间点的位置信息，并分别在每个所述时间点生成一个所有所述关节点的实时位置连线，将所有所述实时位置连线拼合、生成一个所有所述关节点的空间运动轨迹，即为所述接触动作。

6.如权利要求2所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，所述交易条件包括基于所述用户和所述商品在所述特定区域内的移动轨迹的第一交易规则、以及基于所述用户对所述商品发生的接触动作的第二交易规则。

7.如权利要求6所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，判断所述移动信息是否满足所述交易条件的具体方法如下：

首先比较所述商品与所述用户的移动轨迹的相似程度和结束时的同步程度，据此判断是否满足所述第一交易规则；当根据所述第一交易规则无法判断时，分析所述用户与所述商品的接触动作，再次判断是否满足所述第二交易规则。

8.如权利要求7所述的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交方法，其特征在于，判断是否满足所述第一交易规则的具体方法如下：

分别比较每个所述商品的移动轨迹与所述用户的运动轨迹、并计算相似度，当二者的相似度大于预设阈值、且终点相互重合时，即可判定为满足所述第一交易规则；当二者的相似度不超过预设阈值时，即判定为不满足所述第一交易规则；当二者的终点不重合时，即判定为无法根据所述第一交易规则进行判断；

根据所述第二交易规则进行判断的具体方法如下：

当根据所述第一交易规则无法判断时，比对所述接触动作与预先录入的所述用户的交易动作模板、并计算相似度，当所述接触动作与任一交易动作模板的相似度大于预设阈值时，即判定为满足所述第二交易规则。

9.一种运行权利要求1～8中任一项所述方法的基于量子AI遥感视觉的智能交易和社交系统，其特征在于，包括相互通讯的中央量子AI管理模块(1)、量子视觉识别计算模块(2)以及交互管理模块(3)，所述中央量子AI管理模块(1)被配置为：

获取2个或2个以上已经自定义预设合约条件并具有授权范围的用户的至少一种生物信息，或识别至少一个所述用户的至少一种生物信息、以及至少一个符合所述自定义预设合约条件的商品的商品信息；

所述量子视觉识别计算模块(2)被配置为：

对所述生物信息及所述商品信息进行识别和分析，判断是否满足所述自定义预设合约条件约束；

所述交互管理模块(3)被配置为：

当判断结果为满足时，在所述用户之间自动完成社交关联、或为所述用户自动完成交易；当判断结果为不满足时，通知所述中央量子AI管理模块(1)继续采集信息、并由所述量子视觉识别计算模块(2)重复识别和判断操作。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述中央量子AI管理模块(1)包括个体识别单元(11)、移动轨迹生成单元(12)以及接触动作生成单元(13)，所述个体识别单元(11)被配置为：

根据事先录入的生物模板信息和商品模板信息，从获取的所述移动信息中识别出特定的用户和特定的商品；

所述移动轨迹生成单元(12)被配置为：

从采集到的所述实时行为信息中按时间顺序定时提取多个时间点的信息，根据事先录入的生物模板信息、从中依次识别出所述特定的用户，分析所述特定的用户在所述多个时间点的位置信息，并据此生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，得到所述特定的用户的移动轨迹；

根据事先录入的商品模板信息、从所述多个时间点的信息中依次识别出所述特定的商品，分析所述特定的商品在所述多个时间点的位置信息，并据此分别为每个所述特定商品生成一条等比例缩放的连续的移动曲线，得到所述特定的商品的移动轨迹；

所述接触动作生成单元(13)被配置为：

分别从所述多个时间点的信息中识别出所述特定的用户的多个关节点，分析每个所述关节点在每个所述时间点的位置信息，并分别在每个所述时间点生成一个所有所述关节点的实时位置连线，将所有所述实时位置连线拼合、生成一个所有所述关节点的空间运动轨迹，得到所述接触动作；

所述量子视觉识别计算模块(2)包括移动轨迹分析单元(21)和接触动作分析单元(22)，所述移动轨迹分析单元(21)被配置为：

分别比较每个所述商品的移动轨迹与所述用户的运动轨迹、并计算相似度，当二者的相似度大于预设阈值、且终点相互重合时，即可判定为满足所述第一交易规则；当二者的相似度不超过预设阈值时，即判定为不满足所述第一交易规则；当二者的终点不重合时，即判定为无法根据所述第一交易规则进行判断；

所述接触动作分析单元(22)被配置为：

当根据所述第一交易规则无法判断时，比对所述接触动作与预先录入的所述用户的交易动作模板、并计算相似度，当所述接触动作与任一交易动作模板的相似度大于预设阈值时，即判定为满足所述第二交易规则。

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