CN112750015A - 一种黑色金属材料用电子交易系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种黑色金属材料用电子交易系统,所述电子交易系统包括注册登录模块、商品信息模块、订单交易模块和物流服务模块,所述注册登录模块用于用户注册账号登录电子交易系统,所述商品信息模块用于用户了解黑色金属材料的信息,所述订单交易模块用于用户完成黑色金属材料的交易,所述物流服务模块用于为所有订单安排最佳的物流方式,本发明科学合理,使用方便,在订单交易模块设置身份证自动识别模型能够快速准确的进行身份认证,保证电子交易系统的交易安全,在物流服务模块建立物流最佳配送模型能够缩短交易距离、节省物流成本。

Description

一种黑色金属材料用电子交易系统
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域,具体为一种黑色金属材料用电子交易系统。
背景技术
当今时代,信息化浪潮正席卷全球,给人类社会带来了深远的影响。伴随着人类的发展、社会的进步、以及信息传播的加快,信息共享将成为这个时代的突出特征。近年来我国互联网发展呈快速增长趋势,网民的数量已逼近世界第一,并且随着宽带的实施及降价,每天约有近6万人走进网络世界。伴随着网络的普及,电子商务也日趋盛行。电子交易系统重新定义了传统的流通模式,减少了中间环节,使得生产者和消费者的直接交易成为可能,从而在一定程度上改变了整个社会经济运行的方式,使得交易活动可以在任何时间、任何地点进行,从而大大提高了交易效率,但是,网络自身具有局限性,许多消费者都反应实际得到的商品不是在电子交易系统中看中的商品,电子交易系统平台将一件立体的实物图缩小许多变成平面的图片,商品本身的一些基本信息会丢失,输入系统的也只是商品的部分信息,人们无法从网上得到商品的全部信息,尤其是无法得到对商品最鲜明的直观印象;许多电子交易系统只要用户注册就可以使用交易权利,增加交易安全隐患;在交易完成后,用户无法根据自己的需求选择合适的配送方式,导致成本较高。黑色金属材料是工业上最广泛应用的金属材料,在国民经济中占有极其重要的地位,因此,人们急需一种黑色金属材料用电子交易系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种黑色金属材料用电子交易系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:
一种黑色金属材料用电子交易系统,所述电子交易系统包括注册登录模块、商品信息模块、订单交易模块和物流服务模块,所述注册登录模块用于用户注册账号登录电子交易系统,所述商品信息模块用于用户了解黑色金属材料的信息,所述订单交易模块用于用户完成黑色金属材料的交易,所述物流服务模块用于为所有订单安排最佳的物流方式。
本发明使用注册登录模块为用户提供注册账号和使用该电子交易系统的权利,使用商品信息模块为用户展示商品的全部信息,避免用户收到商品后认为与自己在交易系统中看中的商品不同,使用订单交易模块可以有效的保护用户的个人信息还可以保证整个交易流程的安全,使用物流服务模块为用户推荐最合适的配送方式,降低成本,除此之外,用户首先在注册登录模块进行账号的注册,然后可以在商品信息模块浏览和搜索自己想要的商品信息,用户确定购买商品之后使用订单交易模块进行交易,交易完成后电子交易系统会根据用户的需求提供最佳的物流配送方案,形成一体化服务。
进一步的,所述注册登录模块包括注册子模块、登录子模块和用户信息数据库,所述注册子模块用于用户注册进入电子交易系统的账号,所述登录子模块用于用户登录电子交易系统并获取使用电子交易系统的权限,所述用户信息数据库用于存储用户的账号信息,所述用户的账号信息包括用户账号、用户名、用户联系方式、用户地址、身份证号、身份证有效期和账号密码。
本发明设置注册登录模块为用户提供使用该电子交易系统的基本权利,有效保证了电子交易系统的交易安全,在用户信息数据库中存储用户的账号信息,当用户忘记密码时可以帮助用户找回密码继续使用该电子交易系统。
进一步的,所述商品信息模块包括搜索子模块、显示子模块和商品信息数据库,所述搜索子模块用于用户直接搜索自己想要购买的黑色金属材料,所述显示子模块用于显示黑色金属材料的商品信息,所述显示子模块包括高清图片单元、视频单元、热销单元、现货单元和价格变化单元,所述高清图片单元用于用户从平面的角度了解商品结构,所述视频单元用于用户从立体的角度了解商品结构,所述热销单元用于展示电子交易系统中用户购买数量多的商品信息,所述现货单元用于展示目前可进行交易的商品信息,所述价格变化单元用于展示商品价格的浮动情况,所述商品信息数据库用于存储商品信息并为显示模块提供商品数据,所述商品信息包括商品剩余量、商品销售量、商品高清图片、商品视频信息、商品类型、商品用途、商品价格。
本发明的商品信息模块设置搜索子模块可以避免用户在大量的商品信息中寻找自己想要的商品,节省了用户的时间,提高了工作效率,除此之外,本发明在显示子模块中设置高清图片单元和视频单元有助于用户了解商品的全部信息,降低退换货发生概率,使用热销单元、现货单元和价格变化单元都有助于用户了解电子交易系统中的商品信息,帮助用户更快的确定购买的商品,显示模块与商品信息数据库连接,有助于显示模块实时更新商品的信息,便于用户了解。
进一步的,所述价格变化单元使用了比较法,将商品当前的价格与基期价格进行比较作差,所述商品的基期价格是通过应用程序接口调用商品信息数据库获取用户指定时间的商品价格,若作差结果为正则表示价格上涨,若作差结果为负则表示价格下跌,所述价格变化公式为:
P=Pt-Pt-1
其中P表示价格变化量,Pt表示当前商品价格,Pt-1表示商品基期价格。
本发明设置价格变化单元有助于用户了解商品的最佳购买时间以及目前购买商品是否合适。
进一步的,所述订单交易模块包括订单生成子模块、订单支付子模块、订单监控子模块和订单信息数据库,所述订单生成子模块根据用户购买商品的种类和数量生成订单信息,所述订单支付子模块用于用户支付订单完成交易,所述订单监控子模块用于授予完成订单支付的用户观看订单运输流程的权限,所述订单信息数据库用于存储订单信息,所述订单信息包括用户账号、用户名、用户收件地址、商家发货地址、用户联系方式、购买商品种类、购买商品数量和交易金额。
本发明设置订单生成子模块和订单监控子模块,当用户完成交易后订单生成子模块把交易信息通过网络传输给订单监控子模块,订单监控子模块自动授予用户观看订单运输流程的权限,确保商品的运输正常,减少经济纠纷,订单信息数据库存储订单信息供日后使用。
进一步的,所述订单支付子模块还包括身份认证单元,所述身份认证单元用于保护买卖双方的合法权益,所述身份认证单元根据身份证模板建立身份证自动识别模型,所述身份证自动识别模型可以根据用户身份证的认证结果判断是否给予用户交易权限,所述身份证自动识别模型包括识别身份证真伪和识别身份证有效信息,所述身份证自动识别模型身份认证的步骤如下:
步骤S601:将身份证模板正面分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,所述图像处理是将图像灰度化,然后将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序依次记录到第一图像灰度数组HPx={HPx1,HPx2,HPx3,HPx4,HPx5,HPx6,…,HPxN}中,第一灰度数组HPx存储在身份证自动识别模型中,转步骤S602;
步骤S602:通过图像识别引擎确定身份证有效识别区的位置,所述有效识别区是有效信息所在的位置,所述有效信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S603;
步骤S603:用户填写身份信息并通过应用程序接口上传身份证正反两面图片,所述身份信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S604;
步骤S604:当用户通过应用程序接口上传身份证正反面图片时,身份证自动识别模型将用户上传的身份证正面图片分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,将图像灰度化,将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序记录到第二图像灰度数组DHPx中,所述第二图像灰度数组DHPx={HPx1,HPx2,HPx3,HPx4,HPx5,HPx6,…,HPxN},转步骤S605;
步骤S605:将第一图像灰度数组HPx的灰度值与第二图像灰度数组DHPx的灰度值按照从左到右的顺序逐一比对,若每一位都一致则表明身份证为真实证件,接着进行身份证有效信息的识别,转步骤S607;若出现比对不一致,转步骤S606;
步骤S606:统计不一致灰度值的个数为误差灰度值个数M,比对一致灰度值的个数为N,M、N均为自然数,计算身份证信息的身份加权平均值S,若身份加权平均值S大于等于身份加权平均阈值,则认为用户上传的身份证图片是受光线强弱影响,用户上传身份证为真实证件,转步骤S607;若身份加权平均值S小于身份加权平均阈值,则判断用户上传身份证图片为无效认证图片,拒绝用户的身份认证请求,所述身份加权平均值S的计算公式为:
Figure BDA0002910886240000041
其中,S为身份加权平均值,M为误差灰度值个数,N为一致灰度值的个数,F1为误差灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例,F2为一致灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例;
步骤S607:当用户上传身份证为真实证件时,身份证自动识别模型利用图像识别引擎直接识别和提取有效识别区的信息,所述有效识别区的信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S608;
步骤S608:将图像识别引擎获取的有效识别区信息与用户填写的身份信息进行比对,若比对一致则接收用户的交易请求,若比对不一致则拒绝用户的交易请求。
本发明在交易进行之前需要进行身份认证,身份认证是对用户资料真实性进行的一种验证审核,有助于构建完善可靠的互联网信用基础,本发明设置身份证自动识别模型首先识别用户上传身份证的真伪再去是识别用户的有效信息,有效减少了身份认证的时间,除此之外,身份证自动识别模型进行身份证真伪验证时使用了身份证中“居”“民”“身”三个字与电脑字库中的字体有细微的区别,并将“居”“民”“身”三个字所在区域进行图像处理,将图像灰度化,将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序记录到第一图像灰度数组中,将用户上传的身份证正面“居”“民”“身”三个字所在区域进行相同的图像处理得到第二图像灰度数组,将这两个图像灰度数组进行逐一比对,比对全部一致再进行身份证有效信息的识别,可以减少认证时间,提高认证效率。
进一步的,所述物流服务模块包括订单配送方式子模块、统计分析子模块和物流信息数据库,所述订单配送方式子模块用于为所有订单安排最佳的物流方式,所述统计分析子模块用于统计分析物流信息数据库中的物流信息,所述物流信息数据库用于存储物流信息,所述物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线和配送工具。
本发明使用订单配送方式子模块为所有订单安排最佳的物流方式,有助于减少买卖双方因物流配送而产生的纠纷,统计分析子模块可以统计分析物流信息数据库中的物流信息,有助于缩短交易距离、减少交易成本。
进一步的,所述订单配送方式子模块推荐最佳配送物流方式的步骤如下:
步骤S801:获取发件地址和收货地址,当用户完成订单支付后订单信息数据库将订单信息通过网络传递给物流信息数据库,物流信息数据库提取订单信息中的发货地址、收货地址和配送商品重量,转步骤S802;
步骤S802:收集相关资料,所述收集相关资料是通过应用程序接口获取的大数据平台物流信息,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S803;
步骤S803:处理分析大数据平台的物流信息并建立物流最佳配送模型,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具和、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S804;
步骤S804:将物流最佳配送模型的计算结果存储在物流信息数据库中,并配送订单。
本发明使用订单配送方式子模块为所有订单安排最佳的物流方式,有助于减少买卖双方因物流配送而产生的纠纷,缩短交易距离和减少交易成本。
进一步的,所述物流最佳配送模型的建立步骤如下:
步骤S901:获取该电子交易系统的当日交易信息,所述当日交易信息包括商家的发货地址、所有订单的收货地址和商品重量,转步骤S902;
步骤S902:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,根据节约里程算法和大数据平台物流信息确定第一优选配送路线;转步骤S903;
步骤S903:按照第一优选配送路线的配送站点顺序将订单重新排序为订单D=[D1、D2、…、Dn],所述订单D对应的订单商品重量为[G1、G2、G3、…、Gn],获取配送工具的承载量[Z1、Z2、Z3、…、Zn],获取配送工具对应的配送运费[YZ1、YZ2、YZ3、…、YZn]转步骤S904;
步骤S904:根据订单商品的重量、配送工具的承载量和配送工具的运费计算配送综合值,转步骤S905;所述配送综合值的计算公式为:
Figure BDA0002910886240000061
Figure BDA0002910886240000062
E=X*YZn
其中E为配送综合值,G为所有订单商品的总重量,Zn为配送工具的承载量、YZn为配送工具Zn的运费,X为配送车辆数目;
若X不是自然数则采用进一法,所述进一法是指当X存在小数部分时直接向个位进一,小数部分记为零;
步骤S905:将配送综合值E按照从小到大的顺序排序,取排序第一个对应的配送方式为最佳配送方式,所述配送方式包括配送站点顺序、配送工具和配送金额综合值。
本发明在满足所有用户的要求下,缩短交易距离,降低配送成本和交易成本。
进一步的,所述步骤S902中根据节约里程算法制定第一优选配送路线还包括:
步骤S101:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,作最短距离矩阵C,列出发货地址到配送站点及配送站点的最短距离,转步骤S102;
步骤S102:按节约里程公式求出相应的节约里程数,转步骤S103;所述节约里程公式为:
ΔCij=C0i+C0j-Cij
其中ΔCij为节约里程数,C0i为发货地址到第一配送站点的距离,C0j为发货地址到第二配送站点的距离,所述Cij为第一配送站点到第二配送站点的距离;
步骤S103:将节约里程数按照从大到小顺序排序,并根据配送工具的承载量和节约里程数从大到小顺序连接各配送站点,最终确定配送路线。
本发明使用节约里程法确定最佳的配送路线,达到高效率的配送,使配送的时间最短,成本最低。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明使用注册登录模块为用户提供注册账号和使用该电子交易系统的权利,有效保证了电子交易系统的交易安全,在用户信息数据库中存储用户的账号信息,当用户忘记密码时可以帮助用户找回密码继续使用该电子交易系统,使用商品信息模块为用户展示商品的全部信息,避免用户收到商品后认为与自己在交易系统中看中的商品不同,使用订单交易模块可以有效的保护用户的个人信息还可以保证整个交易流程的安全,使用物流服务模块为所有订单安排最佳的物流方式;用户首先在注册登录模块进行账号的注册,然后可以在商品信息模块浏览和搜索自己想要的商品信息,用户确定购买商品之后使用订单交易模块进行交易,交易完成后电子交易系统会根据用户的需求提供最佳的物流配送方案,形成一体化服务;本发明的商品信息模块设置搜索子模块可以避免用户在大量的商品信息中寻找自己想要的商品,节省了用户的时间,提高了工作效率,在显示子模块中设置高清图片单元和视频单元有助于用户了解商品的全部信息,降低退换货发生概率,使用热销单元、现货单元和价格变化单元都有助于用户了解电子交易系统中的商品信息,帮助用户更快的确定购买的商品,显示模块与商品信息数据库连接,有助于显示模块实时更新商品的信息;本发明设置价格变化单元有助于用户了解商品的最佳购买时间以及目前购买价格是否合适;本发明设置订单生成子模块和订单监控子模块,当用户完成交易后订单生成子模块把交易信息通过网络传输给订单监控子模块,订单监控子模块自动授予用户观看订单运输流程的权限,确保商品的运输正常,减少经济纠纷,订单信息数据库存储订单信息供日后使用;本发明在交易进行之前需要进行身份认证,身份认证是对用户资料真实性进行的一种验证审核,有助于构建完善可靠的互联网信用基础,本发明设置身份证自动识别模型首先识别用户上传身份证的真伪再去是识别用户的有效信息,有效减少了身份认证的时间,提高了认证效率;本发明使用订单配送方式子模块为所有订单安排最佳的物流方式有助于用户能够根据自己的需求选择配送方式,减少买卖双方因物流配送而产生的纠纷,统计分析子模块可以统计分析物流信息数据库中的物流信息,并将这些物流信息进行处理为订单配送方式子模块提供配送方法,有助于缩短交易距离、减少交易成本;本发明使用订单配送方式子模块为所有订单安排最佳的物流方式,减少买卖双方因物流配送而产生的纠纷;本发明使用节约里程法确定最佳的配送路线,达到高效率的配送,使配送的时间最短,成本最低。
附图说明
图1是本发明一种黑色金属材料用电子交易系统的模块示意图;
图2是本发明一种黑色金属材料用电子交易系统的身份认证流程示意图;
图3是本发明一种黑色金属材料用电子交易系统的推荐最佳配送方式流程示意图;
图4是本发明一种黑色金属材料用电子交易系统的最佳配送模型流程示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种黑色金属材料用电子交易系统,所述电子交易系统包括注册登录模块、商品信息模块、订单交易模块和物流服务模块,所述注册登录模块用于用户注册账号登录电子交易系统,所述商品信息模块用于用户了解黑色金属材料的信息,所述订单交易模块用于用户完成黑色金属材料的交易,所述物流服务模块用于为所有订单安排最佳的物流方式。
所述注册登录模块包括注册子模块、登录子模块和用户信息数据库,所述注册子模块用于用户注册进入电子交易系统的账号,所述登录子模块用于用户登录电子交易系统并获取使用电子交易系统的权限,所述用户信息数据库用于存储用户的账号信息,所述用户的账号信息包括用户账号、用户名、用户联系方式、用户地址、身份证号、身份证有效期和账号密码。
所述商品信息模块包括搜索子模块、显示子模块和商品信息数据库,所述搜索子模块用于用户直接搜索自己想要购买的黑色金属材料,所述显示子模块用于显示黑色金属材料的商品信息,所述显示子模块包括高清图片单元、视频单元、热销单元、现货单元和价格变化单元,所述高清图片单元用于用户从平面的角度了解商品结构,所述视频单元用于用户从立体的角度了解商品结构,所述热销单元用于展示电子交易系统中用户购买数量多的商品信息,所述现货单元用于展示目前可进行交易的商品信息,所述价格变化单元用于展示商品价格的浮动情况,所述商品信息数据库用于存储商品信息并为显示模块提供商品数据,所述商品信息包括商品剩余量、商品销售量、商品高清图片、商品视频信息、商品类型、商品用途、商品价格。
所述价格变化单元使用了比较法,将商品当前价格与商品基期价格进行比较作差,所述商品基期价格根据用户指定的时间通过应用程序接口从商品信息数据库中获取,若作差结果为正则表示价格上涨,若作差结果为负则表示价格下跌,所述价格变化公式为:
P=Pt-Pt-1
其中P表示价格变化量,Pt表示当前商品价格,Pt-1表示商品基期价格。
所述订单交易模块包括订单生成子模块、订单支付子模块、订单监控子模块和订单信息数据库,所述订单生成子模块根据用户购买商品的种类和数量生成订单信息,所述订单支付子模块用于用户支付订单完成交易,所述订单监控子模块用于授予完成订单支付的用户观看订单运输流程的权限,所述订单信息数据库用于存储订单信息,所述订单信息包括用户账号、用户名、用户收件地址、商家发货地址、用户联系方式、购买商品种类、购买商品数量和交易金额。
如图2所述,所述订单支付子模块还包括身份认证单元,所述身份认证单元用于保护买卖双方的合法权益,所述身份认证单元根据身份证模板建立身份证自动识别模型,所述身份证自动识别模型可以根据用户身份证的认证结果判断是否给予用户交易权限,所述身份证自动识别模型包括识别身份证真伪和识别身份证有效信息,所述身份证自动识别模型身份认证的步骤如下:
步骤S601:将身份证模板正面分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,所述图像处理是将图像灰度化,然后将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序依次记录到第一图像灰度数组HPx={HPx1,HPx2,HPx3,HPx4,HPx5,HPx6,…,HPxN}中,第一灰度数组HPx存储在身份证自动识别模型中,转步骤S602;
步骤S602:通过图像识别引擎确定身份证有效识别区的位置,所述有效识别区是有效信息所在的位置,所述有效信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S603;
步骤S603:用户填写身份信息并通过应用程序接口上传身份证正反两面图片,所述身份信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S604;
步骤S604:当用户通过应用程序接口上传身份证正反面图片时,身份证自动识别模型将用户上传的身份证正面图片分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,将图像灰度化,将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序记录到第二图像灰度数组DHPx中,所述第二图像灰度数组DHPx={HPx1,HPx2,HPx3,HPx4,HPx5,HPx6,…,HPxN},转步骤S605;
步骤S605:将第一图像灰度数组HPx的灰度值与第二图像灰度数组DHPx的灰度值按照从左到右的顺序逐一比对,若每一位都一致则表明身份证为真实证件,接着进行身份证有效信息的识别,转步骤S607;若出现比对不一致,转步骤S606;
步骤S606:统计不一致灰度值的个数为误差灰度值个数M,比对一致灰度值的个数为N,M、N均为自然数,计算身份证信息的身份加权平均值S,若身份加权平均值S大于等于身份加权平均阈值,则认为用户上传的身份证图片是受光线强弱影响,用户上传身份证为真实证件,转步骤S607;若身份加权平均值S小于身份加权平均阈值,则判断用户上传身份证图片为无效认证图片,拒绝用户的身份认证请求,所述身份加权平均值S的计算公式为:
Figure BDA0002910886240000101
其中,S为身份加权平均值,M为误差灰度值个数,N为一致灰度值的个数,F1为误差灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例,F2为一致灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例;
步骤S607:当用户上传身份证为真实证件时,身份证自动识别模型利用图像识别引擎直接识别和提取有效识别区的信息,所述有效识别区的信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S608;
步骤S608:将图像识别引擎获取的有效识别区信息与用户填写的身份信息进行比对,若比对一致则接收用户的交易请求,若比对不一致则拒绝用户的交易请求。
如图3所示,所述物流服务模块包括订单配送方式子模块、统计分析子模块和物流信息数据库,所述订单配送方式子模块用于为所有订单安排最佳的物流方式,所述统计分析子模块用于统计分析物流信息数据库中的物流信息,所述物流信息数据库用于存储物流信息,所述物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线和配送工具。
所述订单配送方式子模块推荐最佳配送物流方式的步骤如下:
步骤S801:获取发件地址和收货地址,当用户完成订单支付后订单信息数据库将订单信息通过网络传递给物流信息数据库,物流信息数据库提取订单信息中的发货地址、收货地址和配送商品重量,转步骤S802;
步骤S802:收集相关资料,所述收集相关资料是通过应用程序接口获取的大数据平台物流信息,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S803;
步骤S803:处理分析大数据平台的物流信息并建立物流最佳配送模型,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具和、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S804;
步骤S804:将物流最佳配送模型的计算结果存储在物流信息数据库中,并配送订单。
如图4所示,所述物流最佳配送模型的建立步骤如下:
步骤S901:获取该电子交易系统的当日交易信息,所述当日交易信息包括商家的发货地址、所有订单的收货地址和商品重量,转步骤S902;
步骤S902:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,根据节约里程算法和大数据平台物流信息确定第一优选配送路线;转步骤S903;
步骤S903:按照第一优选配送路线的配送站点顺序将订单重新排序为订单D=[D1、D2、…、Dn],所述订单D对应的订单商品重量为[G1、G2、G3、…、Gn],获取配送工具的承载量[Z1、Z2、Z3、…、Zn],获取配送工具对应的配送运费[YZ1、YZ2、YZ3、…、YZn]转步骤S904;
步骤S904:根据订单商品的重量、配送工具的承载量和配送工具的运费计算配送综合值,转步骤S905;所述配送综合值的计算公式为:
Figure BDA0002910886240000111
Figure BDA0002910886240000112
E=X*YZn
其中E为配送综合值,G为所有订单商品的总重量,Zn为配送工具的承载量、YZn为配送工具Zn的运费,X为配送车辆数目;
若X不是自然数则采用进一法,所述进一法是指当X存在小数部分时直接向个位进一,小数部分记为零;
步骤S905:将配送综合值E按照从小到大的顺序排序,取排序第一个对应的配送方式为最佳配送方式,所述配送方式包括配送站点顺序、配送工具和配送金额综合值。
所述步骤S902中根据节约里程算法制定第一优选配送路线还包括:
步骤S101:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,作最短距离矩阵C,列出发货地址到配送站点及配送站点的最短距离,转步骤S102;
步骤S102:按节约里程公式求出相应的节约里程数,转步骤S103;所述节约里程公式为:
ΔCij=C0i+C0j-Cij
其中ΔCij为节约里程数,C0i为发货地址到第一配送站点的距离,C0j为发货地址到第二配送站点的距离,所述Cij为第一配送站点到第二配送站点的距离;
步骤S103:将节约里程数按照从大到小顺序排序,并根据配送工具的承载量和节约里程数从大到小顺序连接各配送站点,最终确定配送路线。
实施例一:
用户A填写个人信息利用注册登录模块注册属于个人的账号,用户信息数据库将用户的账号信息进行同步存储,当用户A忘记密码时用户信息数据库为用户提供注册时设置的密码信息;
用户A进入电子交易系统可以在显示模块浏览各种黑色金属材料的商品信息,用户A可以通过搜索子模块搜索自己想要购买的商品,这时显示模块会将用户A想要购买的商品以可视化的图像界面展示给用户A;
用户A可以浏览符合自己要求的商品,在显示模块查看这些商品价格、销售量、外观、目前商品的剩余量,用户A指定基期时间价格变化单元从商品信息数据库中获取用户指定时间得到商品价格为500元,商品当前的价格为400元,根据价格变化公式:
P=400-500=-100
得到商品价格下降100元,适合购买;
用户A选择好需要购买的商品后,订单交易模块会提示用户A进行身份认证,用户A填写自己的真实姓名、身份证号、身份证有效期并上传自己身份证正反两面图片;
电子交易系统中的身份证自动识别模型检测到用户上传的身份证图片,首先识别身份证真伪,将身份证正面“居民身份证”所在的区域进行图像处理,将图像灰度化,将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序记录到第二图像灰度数组中,将第二图像灰度数组与身份证自动识别模型中的第一图像灰度值按照从上到下从左到右的顺序逐一比对,比对完全一致,图像识别引擎直接识别和提取用户A上传身份证图片中的姓名、身份证号和身份证有效期,将图像识别引擎的识别结果与用户A填写的信息进行比对,比对完全一致,授予用户A能够在电子交易系统进行交易的权利,用户A提交订单信息,完成交易。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于,所述电子交易系统包括注册登录模块、商品信息模块、订单交易模块和物流服务模块,所述注册登录模块用于用户注册账号登录电子交易系统,所述商品信息模块用于用户了解黑色金属材料的信息,所述订单交易模块用于用户完成黑色金属材料的交易,所述物流服务模块用于为所有订单安排最佳的物流方式。
2.根据权利要求1所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述注册登录模块包括注册子模块、登录子模块和用户信息数据库,所述注册子模块用于用户注册进入电子交易系统的账号,所述登录子模块用于用户登录电子交易系统并获取使用电子交易系统的权限,所述用户信息数据库用于存储用户的账号信息,所述用户的账号信息包括用户账号、用户名、用户联系方式、用户地址、身份证号、身份证有效期和账号密码。
3.根据权利要求1所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述商品信息模块包括搜索子模块、显示子模块和商品信息数据库,所述搜索子模块用于用户直接搜索自己想要购买的黑色金属材料,所述显示子模块用于显示黑色金属材料的商品信息,所述显示子模块包括高清图片单元、视频单元、热销单元、现货单元和价格变化单元,所述高清图片单元用于用户从平面的角度了解商品结构,所述视频单元用于用户从立体的角度了解商品结构,所述热销单元用于展示电子交易系统中用户购买数量多的商品信息,所述现货单元用于展示目前可进行交易的商品信息,所述价格变化单元用于展示商品价格的浮动情况,所述商品信息数据库用于存储商品信息并为显示模块提供商品数据,所述商品信息包括商品剩余量、商品销售量、商品高清图片、商品视频信息、商品类型、商品用途、商品价格。
4.根据权利要求3所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述价格变化单元使用了比较法,将商品当前价格与商品基期价格进行比较作差,所述商品基期价格根据用户指定的时间通过应用程序接口从商品信息数据库中获取,若作差结果为正则表示价格上涨,若作差结果为负则表示价格下跌,所述价格变化公式为:
P=Pt-Pt-1
其中P表示价格变化量,Pt表示当前商品价格,Pt-1表示商品基期价格。
5.根据权利要求1所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述订单交易模块包括订单生成子模块、订单支付子模块、订单监控子模块和订单信息数据库,所述订单生成子模块根据用户购买商品的种类和数量生成订单信息,所述订单支付子模块用于用户支付订单完成交易,所述订单监控子模块用于授予完成订单支付的用户观看订单运输流程的权限,所述订单信息数据库用于存储订单信息,所述订单信息包括用户账号、用户名、用户收件地址、商家发货地址、用户联系方式、购买商品种类、购买商品数量和交易金额。
6.根据权利要求5所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述订单支付子模块还包括身份认证单元,所述身份认证单元用于保护买卖双方的合法权益,所述身份认证单元根据身份证模板建立身份证自动识别模型,所述身份证自动识别模型可以根据用户身份证的认证结果判断是否给予用户交易权限,所述身份证自动识别模型包括识别身份证真伪和识别身份证有效信息,所述身份证自动识别模型身份认证的步骤如下:
步骤S601:将身份证模板正面分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,所述图像处理是将图像灰度化,然后将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序依次记录到第一图像灰度数组HPx={HPx1,HPx2,HPx3,HPx4,HPx5,HPx6,…,HPxN}中,第一灰度数组HPx存储在身份证自动识别模型中,转步骤S602;
步骤S602:通过图像识别引擎确定身份证有效识别区的位置,所述有效识别区是有效信息所在的位置,所述有效信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S603;
步骤S603:用户填写身份信息并通过应用程序接口上传身份证正反两面图片,所述身份信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S604;
步骤S604:当用户通过应用程序接口上传身份证正反面图片时,身份证自动识别模型将用户上传的身份证正面图片分成若干份长宽相同的小图像,通过图像识别引擎框选出身份证正面“居民身份证”所在的区域,将“居民身份证”所在的区域进行图像处理,将图像灰度化,将图像灰度值按照从左到右从上到下的顺序记录到第二图像灰度数组DHPx中,所述第二图像灰度数组DHPx={DHPx1,DHPx2,DHPx3,DHPx4,DHPx5,DHPx6,…,DHPxN},转步骤S605;
步骤S605:将第一图像灰度数组HPx的灰度值与第二图像灰度数组DHPx的灰度值按照从左到右的顺序逐一比对,若每一位都一致则表明身份证为真实证件,接着进行身份证有效信息的识别,转步骤S607;若出现比对不一致,转步骤S606;
步骤S606:统计不一致灰度值的个数为误差灰度值个数M,比对一致灰度值的个数为N,M、N均为自然数,计算身份证信息的身份加权平均值S,若身份加权平均值S大于等于身份加权平均阈值,则认为用户上传的身份证图片是受光线强弱影响,用户上传身份证为真实证件,转步骤S607;若身份加权平均值S小于身份加权平均阈值,则判断用户上传身份证图片为无效认证图片,拒绝用户的身份认证请求,所述身份加权平均值S的计算公式为:
Figure FDA0002910886230000031
其中,S为身份加权平均值,M为误差灰度值个数,N为一致灰度值的个数,F1为误差灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例,F2为一致灰度值个数在计算身份加权平均值所占的比例;
步骤S607:当用户上传身份证为真实证件时,身份证自动识别模型利用图像识别引擎直接识别和提取有效识别区的信息,所述有效识别区的信息包括姓名、身份证号和身份证有效期,转步骤S608;
步骤S608:将图像识别引擎获取的有效识别区信息与用户填写的身份信息进行比对,若比对一致则接收用户的交易请求,若比对不一致则拒绝用户的交易请求。
7.根据权利要求1所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述物流服务模块包括订单配送方式子模块、统计分析子模块和物流信息数据库,所述订单配送方式子模块用于为所有订单安排最佳的物流方式,所述统计分析子模块用于统计分析物流信息数据库中的物流信息,所述物流信息数据库用于存储物流信息,所述物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线和配送工具。
8.根据权利要求7所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述订单配送方式子模块推荐最佳配送物流方式的步骤如下:
步骤S801:获取发件地址和收货地址,当用户完成订单支付后订单信息数据库将订单信息通过网络传递给物流信息数据库,物流信息数据库提取订单信息中的发货地址、收货地址和配送商品重量,转步骤S802;
步骤S802:收集相关资料,所述收集相关资料是通过应用程序接口获取的大数据平台物流信息,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S803;
步骤S803:处理分析大数据平台的物流信息并建立物流最佳配送模型,所述大数据平台物流信息包括发货地址、收货地址、配送商品类型、配送商品重量、配送时长、配送路线、配送工具和、配送金额和用户配送满意度,所述配送商品类型包括配送商品的种类、形状、包装、材质和装运要求,转步骤S804;
步骤S804:将物流最佳配送模型的计算结果存储在物流信息数据库中,并配送订单。
9.根据权利要求8所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述物流最佳配送模型的建立步骤如下:
步骤S901:获取该电子交易系统的当日交易信息,所述当日交易信息包括商家的发货地址、所有订单的收货地址和商品重量,转步骤S902;
步骤S902:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,根据节约里程算法和大数据平台物流信息确定第一优选配送路线;转步骤S903;
步骤S903:按照第一优选配送路线的配送站点顺序将订单重新排序为订单D=[D1、D2、…、Dn],所述订单D对应的订单商品重量为[G1、G2、G3、…、Gn],获取配送工具的承载量[Z1、Z2、Z3、…、Zn],获取配送工具对应的配送运费[YZ1、YZ2、YZ3、…、YZn]转步骤S904;
步骤S904:根据订单商品的重量、配送工具的承载量和配送工具的运费计算配送综合值,转步骤S905;所述配送综合值的计算公式为:
Figure FDA0002910886230000041
Figure FDA0002910886230000042
E=X*YZn
其中E为配送综合值,G为所有订单商品的总重量,Zn为配送工具的承载量、YZn为配送工具Zn的运费,X为配送车辆数目;
若X不是自然数则采用进一法,所述进一法是指当X存在小数部分时直接向个位进一,小数部分记为零;
步骤S905:将配送综合值E按照从小到大的顺序排序,取排序第一个对应的配送方式为最佳配送方式,所述配送方式包括配送站点顺序、配送工具和配送金额综合值。
10.根据权利要求9所述的一种黑色金属材料用电子交易系统,其特征在于:所述步骤S902中根据节约里程算法和大数据平台物流信息确定第一优选配送路线还包括:
步骤S101:利用地图定位和大数据平台信息确定商家的发货地址与各个配送站点以及任意两个配送站点之间的距离,所述配送站点为各个订单的收获地址,作最短距离矩阵C,列出发货地址到配送站点及配送站点的最短距离,转步骤S102;
步骤S102:按节约里程公式求出相应的节约里程数,转步骤S103;所述节约里程公式为:
ΔCij=C0i+C0j-Cij
其中ΔCij为节约里程数,C0i为发货地址到第一配送站点的距离,C0j为发货地址到第二配送站点的距离,所述Cij为第一配送站点到第二配送站点的距离;
步骤S103:将节约里程数按照从大到小顺序排序,并根据配送工具的承载量和节约里程数从大到小顺序连接各配送站点,最终确定配送路线。
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