CN112380450A - 一种基于云库存用商品库检索系统 - Google Patents

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CN112380450A CN202011412101.1A CN202011412101A CN112380450A CN 112380450 A CN112380450 A CN 112380450A CN 202011412101 A CN202011412101 A CN 202011412101A CN 112380450 A CN112380450 A CN 112380450A
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Abstract

本发明公开了一种基于云库存用商品库检索系统，涉及电子商务管理技术领域。本发明包括商品录入单元、商品识别单元和商品检索单元；商品录入单元包括商品管理模块和商品存储模块；商品识别单元包括文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块、预处理模块和输出模块；商品检索单元包括商品检索模块、自定义排序模块和商品输出模块。本发明通过向云数据库录入海量商品，并对录入商品进行识别提取构建特征库，再通过文字检索、语音检索和图片检索三种方式，对云库存中的商品特征库进行匹配，并将匹配结果进行排列，提高了客户检索的精准度，大大减少了客户选购的时间，有效增加客户购买的欲望。

Description

一种基于云库存用商品库检索系统
技术领域
本发明属于电子商务管理技术领域，特别是涉及一种基于云库存用商品库检索系统。
背景技术
随着消费者需求的日益丰富和商店竞争的不断激烈，服装商品的零售贸易不能较好的满足顾客和商店。例如，顾客有时会觉得“在喜欢的商店找不到喜欢的商品”，或“不知道哪家商店有想要的商品”；而商店有时采购的商品不能符合顾客的要求，还有一些商店没有足够的资金进行广告宣传等。
但是当前的大部分云库存商务网站，如京东、淘宝、当当、亚马逊等提供了种类繁多的海量商品，一般云库存商务网站只提供文字进行查找，通过这种传统的关键字搜索商品，返回给用户的往往是大量的商品，搜索到的商品多达几十页甚至上百页，而用户购买商品时，特别是对于穿着的衣服、鞋、帽、裤子等，不但主要考虑商品的质量，同时商品的外形也是用户购买商品的关键因素，然而通过文字搜索到的大多数商品都不是用户所需的商品，这样往往浪费了用户的大量时间进行选择商品，实际上用户在购买商品时只查看前几页，如果没有查到想要的商品，也不会再往下查看商品了，存在较大的局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云库存用商品库检索系统，通过文字检索、语音检索和图片检索三种方式，对云库存中的商品特征库进行匹配，并将匹配结果进行排列，解决了现有的商务网站检索不精确，浪费客户挑选商品的时间导致客户没有购买或者退货的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于云库存用商品库检索系统，包括商品录入单元、商品识别单元和商品检索单元，
所述商品录入单元包括商品管理模块和商品存储模块；所述商品管理模块，用于向云库存服务器中录入商品的标识信息和商品的库存量信息；所述商品存储模块，用于将商品标识信息以及库存量信息保存至特征库中，以及将商品所在各个门店的库存信息发送到数据库中；
所述商品识别单元包括文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块、预处理模块和输出模块；所述文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块均与预处理模块连接；所述文字识别模块用于对输入商品的文字面描述对商品进行检索；所述语音识别模块用于输入语音对商品进行检索；所述图片识别模块用于输入照片对商品进行检索；所述预处理模块用于对用户输入的文字、图片和声音进行处理，将识别后的信息上传到输出模块；所述输出模块与商品检索单元进行连接，用于输出跟识别后信息相匹配的特征库内的特征信息；
所述商品检索单元包括商品检索模块、自定义排序模块和商品输出模块；所述商品检索模块用于根据输出的特征库信息到商品数据库进行检索；所述自定义排序模块用于将检索结果根据定义的条件进行排序；所述商品输出模块，用于对最终排序的数据进行页面展示。
优选地，所述标识信息包括商品名称、商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料；其中，组合数据作为主件Key，将商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料作为Value值保存到数据库的商品表中。
优选地，所述商品识别模块若是接收到的字符信息，则将字符信息发送给预处理模块；若是接收到的语音信息，则将语音信息转换成与语音信息相对应的字符信息，并发字符信息发送给预处理模块；所示收到的图片信息，则直接将图片信息发送给预处理模块。
优选地，所述云处理模块对图片信息进行处理，处理过程包括滤波处理、边缘增强处理以及二值化处理。
优选地，所述滤波处理通过邻域平均法来除去采集时产生的噪声，使图片更加平顺，邻域平均法的模型为：
Figure BDA0002817745070000031
式中，g(i,j)为经过邻域平均处理后的图像；n为行像素点数目；f(i,j)为摄像机采集的图像；M为所去邻域中各邻近像素的坐标。
优选地，所述边缘增强处理采用边缘增强Sobel算子来进行处理。
优选地，所述二值化处理选择以行为单位使用局部最优阈值法，定义波动程度为：
Figure BDA0002817745070000032
式中，xi为行像素；xmax为本行中最大的灰度值，则阀值T的取值为：
Figure BDA0002817745070000041
优选地，所述自定义排序模块的自定义内容包括价格升序、价格降序、销量、好评度、价格变化趋势和波动趋势的任意组合。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过向云数据库录入海量商品，并对录入商品进行识别提取构建特征库，再通过文字检索、语音检索和图片检索三种方式，对云库存中的商品特征库进行匹配，并将匹配结果进行排列，提高了客户检索的精准度，大大减少了客户选购的时间，有效增加客户购买的欲望。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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为本发明的一种基于云库存用商品库检索系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于云库存用商品库检索系统，包括商品录入单元、商品识别单元和商品检索单元，
商品录入单元包括商品管理模块和商品存储模块；商品管理模块，用于向云库存服务器中录入商品的标识信息和商品的库存量信息；商品存储模块，用于将商品标识信息以及库存量信息保存至特征库中，以及将商品所在各个门店的库存信息发送到数据库中；当检索结果出来后，用户可以选择门店的好评率来进行排序，口碑较好的门店会排在前列，方便提高了客户的消费质量，同时增加了门店之间的竞争力，使门店能够更好的给客户提供服务；
商品识别单元包括文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块、预处理模块和输出模块；文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块均与预处理模块连接；文字识别模块用于对输入商品的文字面描述对商品进行检索；语音识别模块用于输入语音对商品进行检索；图片识别模块用于输入照片对商品进行检索；预处理模块用于对用户输入的文字、图片和声音进行处理，将识别后的信息上传到输出模块；输出模块与商品检索单元进行连接，用于输出跟识别后信息相匹配的特征库内的特征信息；
商品检索单元包括商品检索模块、自定义排序模块和商品输出模块；商品检索模块用于根据输出的特征库信息到商品数据库进行检索；自定义排序模块用于将检索结果根据定义的条件进行排序；商品输出模块，用于对最终排序的数据进行页面展示。
其中，标识信息包括商品名称、商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料；其中，组合数据作为主件Key，将商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料作为Value值保存到数据库的商品表中。
其中，商品识别模块若是接收到的字符信息，则将字符信息发送给预处理模块；若是接收到的语音信息，则将语音信息转换成与语音信息相对应的字符信息，并发字符信息发送给预处理模块；所示收到的图片信息，则直接将图片信息发送给预处理模块；
用户可通过语音输入和文字输入搜索请求，识别模块接收用户输入的搜索请求，并识别用户输入的搜索请求信息，若是语音信息则将语音信息发送到语音转换模块，语音转换模块生成与语音信息对应的字符信息，并把字符信息发送给搜索模块，搜索模块根据接收到的字符信息中的关键字在待搜索的商品对象中搜索与搜索请求相匹配的一个或多个商品对象，并将搜索结果存储在输出模块。
其中，云处理模块对图片信息进行处理，处理过程包括滤波处理、边缘增强处理以及二值化处理。
其中，滤波处理通过邻域平均法来除去采集时产生的噪声，使图片更加平顺，邻域平均法的模型为：
Figure BDA0002817745070000061
式中，g(i,j)为经过邻域平均处理后的图像；n为行像素点数目；f(i,j)为摄像机采集的图像；M为所去邻域中各邻近像素的坐标。
其中，边缘增强处理采用边缘增强Sobel算子来进行处理，用于去除图片中商品的背景。
其中，二值化处理选择以行为单位使用局部最优阈值法，定义波动程度为：
Figure BDA0002817745070000071
式中，xi为行像素；xmax为本行中最大的灰度值，则阀值T的取值为：
Figure BDA0002817745070000072
行像素与对应阈值比较，小于阈值的归零处理，大于等于T变成255；商品上字体的像素值超过阀值T，预处理后的照片只会保留图像中商品上字体的边缘特征；遍历照片中的每个像素点，根据聚类算法的结果，对照片进行均值聚类算法进行分类，并通过大数据分析检索技术根据客户输入的文字、图像或者语音，进行检索查询。
其中，自定义排序模块的自定义内容包括价格升序、价格降序、销量、好评度、价格变化趋势和波动趋势的任意组合，利用大数据对价格趋势分析和商品波动进行分析，给顾客展示价格波动范围较大的，便于客户在价格最低的时候买入。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例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，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种基于云库存用商品库检索系统，包括商品录入单元、商品识别单元和商品检索单元，其特征在于：
所述商品录入单元包括商品管理模块和商品存储模块；所述商品管理模块，用于向云库存服务器中录入商品的标识信息和商品的库存量信息；所述商品存储模块，用于将商品标识信息以及库存量信息保存至特征库中，以及将商品所在各个门店的库存信息发送到数据库中；
所述商品识别单元包括文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块、预处理模块和输出模块；所述文字识别模块、语音识别模块、图片识别模块均与预处理模块连接；所述文字识别模块用于对输入商品的文字面描述对商品进行检索；所述语音识别模块用于输入语音对商品进行检索；所述图片识别模块用于输入照片对商品进行检索；所述预处理模块用于对用户输入的文字、图片和声音进行处理，将识别后的信息上传到输出模块；所述输出模块与商品检索单元进行连接，用于输出跟识别后信息相匹配的特征库内的特征信息；
所述商品检索单元包括商品检索模块、自定义排序模块和商品输出模块；所述商品检索模块用于根据输出的特征库信息到商品数据库进行检索；所述自定义排序模块用于将检索结果根据定义的条件进行排序；所述商品输出模块，用于对最终排序的数据进行页面展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述标识信息包括商品名称、商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料；其中，组合数据作为主件Key，将商品图片、商品种类、生产厂家、生产地址、生产厂商、商品配料作为Value值保存到数据库的商品表中。
3.根据权利要求1所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述商品识别模块若是接收到的字符信息，则将字符信息发送给预处理模块；若是接收到的语音信息，则将语音信息转换成与语音信息相对应的字符信息，并发字符信息发送给预处理模块；所示收到的图片信息，则直接将图片信息发送给预处理模块。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述云处理模块对图片信息进行处理，处理过程包括滤波处理、边缘增强处理以及二值化处理。
5.根据权利要求4所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述滤波处理通过邻域平均法来除去采集时产生的噪声，使图片更加平顺，邻域平均法的模型为：
Figure FDA0002817745060000021
式中，g(i,j)为经过邻域平均处理后的图像；n为行像素点数目；f(i,j)为摄像机采集的图像；M为所去邻域中各邻近像素的坐标。
6.根据权利要求4所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述边缘增强处理采用边缘增强Sobel算子来进行处理。
7.根据权利要求4所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述二值化处理选择以行为单位使用局部最优阈值法，定义波动程度为：
Figure FDA0002817745060000031
式中，xi为行像素；xmax为本行中最大的灰度值，则阀值T的取值为：
Figure FDA0002817745060000032
8.根据权利要求1所述的一种基于云库存用商品库检索系统，其特征在于，所述自定义排序模块的自定义内容包括价格升序、价格降序、销量、好评度、价格变化趋势和波动趋势的任意组合。
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