CN112183691A

CN112183691A - 一种商品展示的方法、装置及存储介质

Info

Publication number: CN112183691A
Application number: CN202011069781.1A
Authority: CN
Inventors: 陈茅
Original assignee: Selling Point International Exhibition Shenzhen Co ltd
Current assignee: Selling Point International Exhibition Shenzhen Co ltd
Priority date: 2020-09-30
Filing date: 2020-09-30
Publication date: 2021-01-05
Anticipated expiration: 2040-09-30
Also published as: CN112183691B

Abstract

本发明涉及一种商品展示的方法、装置及存储介质。该方法包括以下步骤：获取智能货架的图像；基于智能货架的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于陈列位置，建立商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的电子标识；基于被触发电子标识，查询对应的商品类型；基于商品类型，向顾客提示商品信息，其中，电子标识被配置为与智能货架的陈列位置相关联。由此能够让顾客能够及时了解其所关注的商品的信息，使得顾客在购物过程中不依赖店员的介绍，从而为购物过程带来了便利。

Description

一种商品展示的方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及一种商品展示的方法、装置及存储介质，属于电子信息领域。

背景技术

现有技术中的商品展示柜主要起到了陈列商品的作用，当顾客想要了解一款商品时，不得不完全依靠店员介绍，或者仅仅从商品海报上获得一点点的数据信息。然而一些时候，商店的顾客非常多，店员便会处于一种非常忙碌的状态，而导致并非每个顾客都能够得到关于商品的详细信息。

发明内容

本发明提供一种商品展示方法、装置及存储介质，旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。

本发明的技术方案涉及一种商品展示的方法，包括以下步骤：获取智能货架的图像；基于前述智能货架的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于前述陈列位置，建立前述商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识；基于被触发前述电子标识，查询对应的前述商品类型；基于前述商品类型，向前述顾客提示商品信息，其中，前述电子标识被配置为与前述智能货架的前述陈列位置相关联。

可选地，前述响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识的步骤包括：

检测到前述顾客靠近前述智能货架时触发事件；或者

光敏传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；或者

重力传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；或者

红外传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；或者

湿度传感器检测到前述智能货架前述商品湿度发送变化时触发事件；或者

RDID传感器检测到前述智能货架上的前述商品被移出感应范围时触发事件；或者

压力传感器检测到前述智能货架上的前述商品增多或减少时触发事件，

响应前述触发事件，获取被触发的前述电子标识。

可选地，前述基于前述商品类型，向前述顾客提示商品信息的步骤包括：基于前述商品类型，命令智能展示终端通过显示屏和/或语音向前述顾客提示商品信息。

可选地，前述基于电子标识，向顾客提示商品信息的步骤还包括：获取前述顾客的身份信息；基于前述商品类型和前述身份信息，生成推荐的商品信息；向前述顾客提示前述推荐的商品信息。

可选地，前述基于电子标识，向顾客提示商品信息的步骤还包括：获得前述顾客的图像；基于前述顾客的前述图像提取第一特征和第二特征，其中前述第一特征基于前述顾客的面相和体型的图像区域，前述第二特征基于前述顾客携带的携带物品的图像区域；将前述第一特征、前述第二特征及前述商品类型输入至营销分析模型中，生成营销推荐方案，前述营销推荐方案包括推荐的商品信息；向前述顾客提示前述推荐的商品信息，其中，前述营销分析模型是根据多个顾客的历史数据训练得到的；其中，前述历史数据包括前述多个顾客的前述第一特征、第二特征及前述商品类型作为样本输入数据，前述多个顾客的购入商品作为样本输出数据。

可选地，比较前述顾客实际购买的商品类型与前述推荐的商品类型；若两者相同，则提示店员将前述推荐的商品的陈列位置变更至前述被触发的前述电子标识的位置的临近陈列位置，其中前述临近陈列位置是根据前述电子标识被配置与前述智能货架的前述陈列位置的关联关系，以及前述智能货架的图像所生成的。

可选地，前述方法还包括：获取前述顾客的本次购入商品，基于所述生成的前述顾客购物决策推荐方案和前述本次购入商品，向前述顾客提示促销信息。

可选地，前述第一特征包括前述顾客的会员状态，以及前述顾客的年龄和身高。前述携带物品包括手包、背包、婴儿车、购物篮或购物车。

本发明的技术方案还涉及一种商品展示的装置，包括存储器和处理器，所述处理器执行储存在所述存储器中的计算机程序时实施上述的方法。

本发明的技术方案还涉及一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实施上述的方法。

本发明的有益效果为：让顾客能够即使了解其所关注的商品的信息，使得顾客在购物过程中，不必再依赖店员的介绍，从而给顾客的购物过程带来了便利。自动将智能货架上的商品与电子标识相关联，减少了人力劳动，并提高了商品信息更新的实时性。根据顾客触发的商品及顾客的身份，有针对性地推荐可能感兴趣的商品。

附图说明

图1所示为根据本发明的第一实施例的流程图。

图2所示为根据本发明的第一实施例的示意图。

图3所示为根据本发明的第二实施例的流程图。

图4所示为根据本发明的第二实施例的身份识别的示意图。

图5所示为根据本发明的第二实施例的提示信息的框图。

图6所示为根据本发明的第三实施例的结构示意图。

图7是根据本发明的第二实施例的CNN训练模型示意图。

附图标记：

210 智能货架

211a 第一商品

211b 第二商品

211c 第三商品

212a 第一电子标识

212b 第二电子标识

212c 第三电子标识

212d 第四电子标识

220 摄像装置

230 服务器

240 智能展示终端

401a 面相区域

401b 体型区域

402a 右手区域

402b 左手区域

511d 第四商品。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。

需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。本文所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本文所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。

参照图1至图2，根据本发明的第一实施例，公开了一种商品展示的方法，该方法应用于服务器230。服务器230通过有线或无线通信的方式从摄像装置220处获取拍摄的智能货架210的图像。智能货架210包括一个以上的唯一的电子标识(212a、212b、212c、21d)和用于放置商品(211a、211b、211c)的陈列位置，所述电子标识被配置为与智能货架的陈列位置相关联。摄像装置220为被设置成能够拍摄放在在智能货架210上的商品及该商品位于智能货架210上的相对位置的图像。电子标识(212a、212b、212c、21d)可以是NFC标签、RFID标签、具有存储能力的终端或者嵌入式组件等。每个前述电子标识存储了唯一的标识符，用于彼此区分。电子标识被安装在智能货架210的对应于各陈列位置的区域，从而使顾客能够用确认电子标识与陈列位置之间的关系。服务器230的数据库中存有电子标识(212a、212b、212c、21d)与陈列位置之间的关联表，以及商品类型与商品信息(211a、211b、211c)之间的关联表。

本实施例的方法包括以下步骤：获取智能货架210的图像；基于前述智能货架210的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于前述陈列位置，建立前述商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识；基于被触发前述电子标识，查询对应的前述商品类型；获取智能货架的图像；基于前述智能货架的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于前述陈列位置，建立前述商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识；基于被触发前述电子标识，查询对应的前述商品类型；基于前述商品类型，向前述顾客提示商品信息，其中，前述电子标识被配置为与前述智能货架的前述陈列位置相关联。通过以上方法，可以让顾客能够即使了解其所关注的商品的信息，使得顾客在购物过程中，不必再依赖店员的介绍，从而给顾客的购物过程带来了便利。

在一个或多个实施例中，顾客对感兴趣的商品(例如商品类型211b的智能手机)引起触发事件，以获得该商品的信息。响应顾客的触发事件包括以下几种触发方式。

第一方式，检测到前述顾客靠近前述智能货架时触发事件；

第二方式，光敏传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；

第三方式，重力传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；

第四方式，红外传感器检测到前述顾客拿起前述智能货架上前述商品时触发事件；

第五方式，湿度传感器检测到前述智能货架前述商品湿度发送变化时触发事件；

第六方式，RDID传感器检测到前述智能货架上的前述商品被移出感应范围时触发事件；

第七方式，压力传感器检测到前述智能货架上的前述商品增多或减少时触发事件。

例如，上述第一方式中，触发系统还可以包含顾客检测顾客是否进入传感器检测设备范围。检测设备可以是摄像头、距离传感器等。摄像头采集到顾客靠近人脸信息数据发送至智能展示终端240，智能展示终端240触发体验事件在智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放视频。或者红外距离传感器检测到顾客靠近在触发系统中设置的距离时，智能展示终端240触发事件。

上述第二方式中，当顾客对智能展示终端240上展示商品产生兴趣时，拿起商品时商品绑定对应的光敏传感器接收到光源信号，光敏传感器发送指令至智能展示终端240，智能展示终端240触发体验事件则智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放该商品宣传视频。

上述第三方式中，当顾客对智能展示终端240上展示商品产生兴趣时，拿起智能展示终端240上任意一个商品时重力传感器根据设定的少于多少的重量值时，智能展示终端240触发体验事件时智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放该商品宣传视频。

上述第四方式，当顾客拿起智能展示终端240上任意商品时，与商品绑定的红外传感器检测到商品超出感应距离，智能展示终端240触发体验事件智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放该商品宣传视频。

上述第五方式中，当顾客在智能展示终端240中启动干燥机或者加湿器时，智能展示终端240的湿度传感器检测到空气当中湿度变化时，智能展示终端240发起触发体验事件，湿度传感器向主控设备发送触发指令，智能展示终端240显示屏播放该商品宣传视频。

上述第六方式中，当顾客对智能展示终端240上展示商品产生兴趣时，拿起商品时商品绑定对应的RFID传感器通过RFID读盘检测到与商品绑定DFID移动感应区，传感器发送指令至智能展示终端240，智能展示终端240触发体验事件则智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放该商品宣传视频。

上述第七方式中，当顾客对智能展示终端240上展示商品产生兴趣时，拿起智能展示终端240上任意一个商品时压力传感器根据设定的少于多少的压力值时，智能展示终端240触发体验事件时智能展示终端240显示屏上通过多媒体播放该商品宣传视频。

响应前述触发事件，服务器240获取上述被触发事件对应的电子标识212b。并根据上述电子标识获得商品类型211b，通过以商品类型211b为关键词查询数据库，即可得到对应的商品信息详情和解说，并通过智能展示终端240的显示屏向顾客显示。从而使得顾客可以自行得到感兴趣的商品的信息，无需店员讲解。

可选地，前述基于前述商品类型211b，向前述顾客提示商品信息的步骤包括：基于前述商品类型211b，命令智能展示终端240通过显示屏和/或语音向该顾客提示商品信息。

尽管在本实施例中指出本方法应用于服务器230，但本领域技术人员应当理解，本方法也可应用于其他具有数据存储、运算及通信能力的其他计算机、终端或者嵌入式组件等。

参照图3至图5以及图7，根据本发明的第二实施例，公开了又一种商品展示的方法，获得前述顾客的图像；基于前述顾客的前述图像提取第一特征和第二特征，其中前述第一特征基于前述顾客的面相区域401a和体型区域401b的图像，前述第二特征基于前述顾客携带的携带物品的图像区域(402a、402b)；将前述第一特征、前述第二特征及前述商品类型输入至营销分析模型中，生成营销推荐方案，前述营销推荐方案包括推荐的商品信息；向前述顾客提示前述推荐的商品信息，其中，前述营销分析模型是根据多个顾客的历史数据训练得到的；其中，前述历史数据包括前述多个顾客的前述第一特征、第二特征及前述商品类型(第三特征)作为样本输入数据，前述多个顾客的购入商品作为样本输出数据。

可选地，还包括以下步骤：获取智能货架的图像；基于前述智能货架的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于前述陈列位置，建立前述商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识；基于被触发前述电子标识，查询对应的前述商品类型；基于前述商品类型，向前述顾客提示商品信息，其中，前述电子标识被配置为与前述智能货架的前述陈列位置相关联。由此，可以自动将智能货架上的商品与电子标识相关联，减少了人力劳动，并提高了商品信息更新的实时性。

具体而言，首先，智能展示终端240摄像头采集进店顾客图像，并基于该图像进行区域分割并提取特征量，以获取表示该用户的性别、年龄、身高、肤色、是否带眼镜等信息的第一特征，以及表示是否持有携带物品的第二特征。可选地，前述第一特征包括前述顾客是否为会员。前述携带物品包括手包、背包、婴儿车、购物篮或购物车。类似地，也可以通过设在智能货架上的摄像头、或者其他位置的摄像头采集进店顾客的图像。

例如，在图4中，基于顾客A01的图像的面相区域401a和体型区域402b的图像部分，分析可知该顾客A01为男性、年龄约35-40岁，身高为180厘米，未佩戴眼镜等配饰，基于人脸识别可知其不具有会员身份。另外，基于顾客A01的图像的右手区域402a和左手区域402b的图像部分，经分析可知该顾客A01携带有一只公文包。该数据采集过程基于人脸识别技术和距离感应传感器(不保存顾客图像及视频)。由此得到该顾客A01的身份信息，需要注意的是，顾客身份信息即可以是该顾客的具体身份，也可以是该顾客属于哪一类人群，后者能够有效降低系统的运算量和对识别准确率的要求。示例性地，数据采集结果参照下表1。

表1顾客图像信息采集表

ID

性别

年龄

身高

配饰

携带物品1

携带物品2

是否为会员

……

顾客A01

男

35-40

180

N/A

公文包

否

……

顾客B33

女

25-30

165

眼镜

婴儿车

N/A

是

……

另外，通过在商场内设置的若干智能展示终端240设备分别采集一定区域的进店顾客的性别、年龄、身高、肤色、是否带眼镜以及消费信息等数据。可选地，前述方法还包括获取该顾客的携带物品。前述携带物品包括手包、背包、婴儿车、购物篮或购物车。

在一个或多个实施例中，利用大数据算法建立营销分析模型，并利用上述第一特征、第二特征及第三特征作为样本输入数据，前述多个顾客的历史购入商品作为样本输出数据对该模型进行训练，直至收敛。示例性的，表2是作为样本输出数据从而用于训练的多个顾客的历史购入商品清单。

表2其他顾客历史累计购入的商品清单

在一个或多个实施例中，还包括获取顾客的本次购入商品，将获取的所述顾客的所述第一特征、第二特征及第三特征作为样本输入数据，以及，将所述顾客的本次购入商品作为样本输出数据，基于大数据算法训练所述营销分析模型，从而使模型不断更新，输出的结果越发准确。示例性的，表3是作为样本输出数据从而用于训练的顾客的本次购入商品的清单。

表3顾客本次购入的商品清单

可选地，该营销分析模型是根据多个顾客的历史数据，基于大数据或机器学习算法训练得到的。基于所生成的顾客购物决策推荐方案和顾客本次购入商品，向顾客提示商品信息和促销信息(参照图5)，从而促使顾客购买更多可能产生兴趣的商品，为商家对门店进行优化管理提供数据支撑。

在一个或多个实施例中，还包括步骤：比较前述顾客实际购买的商品类型与前述推荐的商品类型；若两者相同，则提示店员将前述推荐的商品的陈列位置变更至前述被触发的前述电子标识的位置的临近陈列位置，其中前述临近陈列位置是根据前述电子标识被配置与前述智能货架的前述陈列位置的关联关系，以及前述智能货架的图像所生成的。例如，向多个触发电子标识212b的顾客推荐商品511d，若测得受到推荐的顾客中实际购买商品511d的人数比例达到预设值，则认为商品211b与商品511d对于顾客而言确实存在内在关联性，则通过消息等方式提示店员应当调整商品511d的陈列位置，根据智能货架210的图像及电子标识212b与陈列位置之间的关系，得到提示应当将商品511d摆放在智能货架210的对应电子标识212c的位置。从而帮助科学地调整商品的摆放。

参照图7，可选地，在本实施例中，在通过机器学习的方式进行模型训练时，可以采用CNN或RNN模型。下面结合图7以CNN模型为例进行说明，需要说明的是图7只是一个示意模型，其中只简单示意出了两个卷积层和两个池化层，在实际应用中，卷积层和池化层的个数一般要大于2个。具体地，CNN模型的结构主要包括：一个输入层、n个卷积层、n个池化层、m个全连接层、一个输出层；其中，所述输入层的输入为基于顾客的面相和体型的图像区域的第一特征、基于所述顾客携带的携带物品的图像区域的第二特征以及基于电子标识第三特征的样本输入数据，输入层与卷积层C1相连接；所述卷积层C1含有k1个大小为a1×a1的卷积核，所述输入层的样本输入数据经过卷积层C1得到k1个特征图，进而将得到的特征图传送至池化层P1；所述池化层P1以b1×b1的采样大小对所述卷积层C1生成的特征图进行池化，得到相应的k1个采样后的特征图，再将得到的特征图传送至下一个卷积层C2；所述n个卷积层和池化层对的顺次连接，进而不断提取样本输入数据深层次的抽样特征，最后一个池化层Pn与全连接层F1相连接，其中，卷积层Ci含有ki个大小为ai×ai的卷积核，池化层Pj的采样大小为bj×bj，Ci表示第i个卷积层，Pj表示第j个池化层；所述全连接层F1为所述最后一个池化层Pn所得的所有kn个特征图的像素点映射而成的一维层，每个像素代表所述全连接层F1的一个神经元节点，F1层的所有神经元节点与下一个全连接层F2的神经元节点进行全连接；经m个全连接层顺次连接，最后一个全连接层Fm与所述输出层进行全连接；所述输出层输出包含多个顾客的购入商品的样本输出数据。在本实施例中，利用基于顾客的面相和体型的图像区域的第一特征、基于所述顾客携带的携带物品的图像区域的第二特征以及基于电子标识的第三特征的样本输入数据，和包含多个顾客的购入商品的输出数据，基于机器学习算法，对上述CNN模型进行训练直到上述CNN模型收敛为止，进而得到所述训练模型。由此，可以根据顾客触发的商品及顾客的身份，有针对性地推荐可能感兴趣的商品。

参照图6，基于相同的发明构思，本发明的第三实施例提供了一种商品展示的装置，所述装置具体包括如下内容：至少一个摄像头(图中未示出)、设有一个以上电子标识的智能货架(图中未示出)、处理器601、存储器602、通信接口603和总线604；其中，所述处理器601、存储器602、通信接口603通过所述总线604完成相互间的通信；所述通信接口603用于实现各建模软件及智能模块库等相关设备之间的信息传输；所述处理器601用于调用所述存储器602中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智能设备控制方法的全部步骤，例如，获取智能货架的图像；基于前述智能货架的图像，识别商品类型和与该商品对应的陈列位置；基于前述陈列位置，建立前述商品类型与电子标识的关联关系；响应顾客的触发事件，获取被触发的前述电子标识；基于被触发前述电子标识，查询对应的前述商品类型；基于前述商品类型，向前述顾客提示商品信息，其中，前述电子标识被配置为与前述智能货架的前述陈列位置相关联。

应当认识到，本发明实施例中的方法步骤可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还可以包括计算机本身。

计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims

1.一种商品展示的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取智能货架的图像；

基于所述智能货架的图像，识别商品类型和与该商品类型对应的陈列位置；

基于所述陈列位置，建立所述商品类型与电子标识的关联关系；

响应顾客的触发事件，获取被触发的所述电子标识；

基于被触发的所述电子标识，查询对应的所述商品类型；

获得所述顾客的图像；

基于所述顾客的所述图像提取第一特征和第二特征，其中所述第一特征基于所述顾客的面相和体型的图像区域，所述第二特征基于所述顾客携带的携带物品的图像区域；

将所述第一特征、所述第二特征及查询的所述商品类型输入至营销分析模型中，生成推荐的商品类型；

向所述顾客提示所述推荐的商品类型对应的商品信息，

其中，所述电子标识被配置为与所述智能货架的所述陈列位置相关联，所述营销分析模型是根据多个顾客的历史数据训练得到的；其中，所述历史数据包括所述多个顾客的所述第一特征、第二特征及所述商品类型作为样本输入数据，所述多个顾客的购入商品作为样本输出数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：

获取所述顾客的本次购入商品类型，

基于所述生成的所述顾客购物决策推荐方案和所述本次购入商品，向所述顾客提示促销信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：

确认所述顾客的本次购入商品类型与所述推荐的商品类型相同；

提示店员将所述推荐的商品的陈列位置变更至所述被触发的所述电子标识的位置的临近陈列位置，其中所述临近陈列位置是根据所述电子标识被配置与所述智能货架的所述陈列位置的关联关系，以及所述智能货架的图像所生成的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应顾客的触发事件，获取被触发的所述电子标识的步骤包括：

检测到所述顾客靠近所述智能货架时触发事件；或者

检测到所述顾客拿起所述智能货架上所述商品时触发事件；或者

检测到所述智能货架所述商品湿度发送变化时触发事件；或者

检测到所述智能货架上的所述商品被移出感应范围时触发事件；或者

检测到所述智能货架上的所述商品增多或减少时触发事件，

响应所述触发事件，获取被触发的所述电子标识。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向所述顾客提示商品信息的步骤包括：

命令智能展示终端通过显示屏和/或扬声器向所述顾客提示商品信息。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述第一特征包括所述顾客的会员状态，以及所述顾客的年龄和身高。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述携带物品包括手包、背包、婴儿车、购物篮或购物车。

8.一种商品展示的装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行储存在所述存储器中的计算机程序时实施如权利要求1至6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上储存有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实施如权利要求1至6中任一项所述的方法。