CN114693407A - 一种沉浸式互动场景实现方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种沉浸式互动场景实现方法及系统，涉及沉浸式技术领域。通过获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；然后根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配；然后获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；然后根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；然后获取并根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验。
Description
技术领域
本发明涉及沉浸式技术领域，具体而言，涉及一种沉浸式互动场景实现方法及系统。
背景技术
传统的实体店销售的模式，实体店中的场景都是单一场景，整个实体店中的氛围感单一，并且都是由店里的销售人员为顾客介绍品牌及商品信息，由于销售人员往往是一对多向顾客介绍商品，且每个销售人员对商品的理解以及语言表达能力参差不齐，再加上顾客的注意力难以被完全吸引，导致商品的卖点、参数、性能等信息难以有效地向顾客传递，直接影响商品的销量以及顾客对品牌的印象。
因此，现有的实体店中的场景单一、氛围感较低、顾客体验感较差，不能很好的吸引客户。
发明内容
本发明的目的在于提供一种沉浸式互动场景实现方法及系统，用以改善现有技术中实体店中的场景单一、氛围感较低、顾客体验感较差，不能很好的吸引客户的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种沉浸式互动场景实现方法，包括以下步骤：
获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；
根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；
根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；
获取顾客的指令信息；
根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
上述实现过程中，通过获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；然后根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；然后获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；然后根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；然后获取顾客的指令信息；最后根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。通过顾客人脸信息可以得到顾客预测基本信息，进而根据顾客预测基本信息进行商品推荐，并根据匹配的推荐商品信息将商品展示信息发送到XR设备，从而使商品的展示的信息满足顾客的需求，使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验，同时采用互动场景进行交互，以吸引顾客的注意力，从而提高商品的销量以及顾客对品牌的印象，提升顾客体验感。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息的步骤之前还包括以下步骤：
A1：根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则执行A2；若否，则根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
A2：提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括以下步骤：
实时获取并根据当前日期信息确定当前节日信息；
根据当前节日信息在预置的背景库中匹配得到对应的场景信息；
将对应的场景信息发送至XR设备。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括以下步骤：
实时获取并将实时交互区域范围内的顾客动作姿态行为信息输入至预置的动作识别模型中，生成动作指令识别信息；
根据动作指令识别信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括以下步骤：
实时获取并对实时交互区域范围内的顾客语音指令信息进行预处理，以得到语音类别指令信息；
根据语音类别指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括以下步骤：
获取顾客的需求信息；
根据顾客的需求信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息。
第二方面，本申请实施例提供一种沉浸式互动场景实现系统，包括：
人脸识别模块，用于获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；
推荐商品匹配模块，用于根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
XR设备确定模块，用于获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；
商品展示信息模块，用于根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；
指令获取模块，用于获取顾客的指令信息；
交互模块，用于根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
上述实现过程中，通过人脸识别模块获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；推荐商品匹配模块根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；XR设备确定模块获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；商品展示信息模块根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；指令获取模块获取顾客的指令信息；交互模块根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。通过顾客人脸信息可以得到顾客预测基本信息，进而根据顾客预测基本信息进行商品推荐，并根据匹配的推荐商品信息将商品展示信息发送到XR设备，从而使商品的展示的信息满足顾客的需求，使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验，同时采用互动场景进行交互，以吸引顾客的注意力，从而提高商品的销量以及顾客对品牌的印象，提升顾客体验感。
基于第二方面，在本发明的一些实施例中，还包括：
判断模块，用于根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则调用喜好预测模块；若否，则调用推荐商品匹配模块；
喜好预测模块，用于提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。
本发明实施例至少具有如下优点或有益效果：
本发明实施例提供一种沉浸式互动场景实现方法及系统，通过获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；然后根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；然后获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；然后根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；然后获取顾客的指令信息；最后根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。通过顾客人脸信息可以得到顾客预测基本信息，进而根据顾客预测基本信息进行商品推荐，并根据匹配的推荐商品信息将商品展示信息发送到XR设备，从而使商品的展示的信息满足顾客的需求，使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验，同时采用互动场景进行交互，以吸引顾客的注意力，从而提高商品的销量以及顾客对品牌的印象，提升顾客体验感。通过判断是否是历史顾客，可以对不同的顾客提供不同的推荐商品信息，从而满足不同顾客的需求，进一步提高顾客的体验感。通过将场景信息发送至XR设备，为顾客提供一个节日环境，使顾客可以沉浸在节日气氛中，进一步提高顾客的体验感。通过获取并根据顾客语音指令信息、顾客动作姿态行为信息进行交互，进一步提高顾客的体验感，提高交互效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种沉浸式互动场景实现方法流程图；
图2为本发明实施例提供的顾客类别判断流程图；
图3为本发明实施例提供的节日场景设置流程图；
图4为本发明实施例提供的一种沉浸式互动场景实现系统结构框图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图标：110-人脸识别模块；120-推荐商品匹配模块；130-XR设备确定模块；140-商品展示信息模块；150-指令获取模块；160-交互模块；101-存储器；102-处理器；103-通信接口。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
请参看图1，图1为本发明实施例提供的一种沉浸式互动场景实现方法流程图。一种沉浸式互动场景实现方法，该场景实现方法可以是基于XR BOX实现的，XR是指由计算机技术和可穿戴设备生成的所有真实和虚拟组合环境以及人机交互，其包含了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及混合现实(MR)等多种形式。XR BOX是指一个物理空间，空间内包含一系列设备，基于XR BOX可实现裸眼3D内容交互沉浸式体验，真正沉浸式体验，在有限空间内打造无限视觉可能实现虚拟世界与现实世界之间的融合和交互。虚拟现实技术利用头戴设备模拟真实世界的3D互动环境；增强现实则是通过电子设备(如手机、平板、眼镜等)将各种信息和影像叠加到现实世界中；混合现实介于VR和AR之间，在虚拟世界、现实世界和用户之间，利用数字技术实现实时交互的复杂环境。该沉浸式互动场景可用于餐厅、商店、体育馆等多种环境，该沉浸式互动场景实现方法包括以下步骤：
步骤S110：获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；上述获取可以是当顾客进入场景时就进行抓拍获取，也可以是由顾客自己拍摄上传得到。上述预置的AI人脸识别模型是采用AI人脸识别技术预先创建的模型，可以通过人脸信息识别出年龄信息、性别信息等，上述顾客预测基本信息包括通过上述AI人脸识别模型识别的得到的年龄信息、性别信息等。上述AI人脸识别技术属于现有技术，在此就不再赘述。
步骤S120：根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；上述预置的商品推荐库可以是根据历史顾客的基本信息和对应的商品信息进行统计和分类得到，比如：A公司的产品有A1、A2、A3，通过对近一个月的顾客购买记录统计得到，购买产品A1的是年龄在18-28岁的男性客户，购买产品A2是年龄在30-40岁的女性客户，购买产品A3是年龄在30-40岁的男性客户。对于预置的商品推荐库可以是在每次顾客消费完以后，可以将该顾客订单信息添加到预置的商品推荐库中，从而不断扩大商品推荐库的容量。上述进行匹配可以是先匹配对应的年龄信息，进而再匹配对应的性别信息，也可以是先匹配对应的性别信息，再匹配对应的年龄信息。在上述例子中，顾客预测基本信息在的年龄信息为35岁，性别信息为男性，则得到的匹配的推荐商品信息为产品A3。通过匹配的推荐商品信息可以提前预测到顾客可能趋向与选购的产品或是喜好。
步骤S130：获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；上述顾客的位置信息是指顾客在店里的位置信息，上述位置信息可以是指哪张桌子，哪个区域等，具体根据店里的布局进行设置，比如，顾客是在A1号桌。上述获取可以是由店员根据顾客的位置输入得到，也可以是在顾客在进入到对应区域后，自动获取得到。在各个位置区域均分别设置有XR设备，上述XR设备可以用于进行互动，该XR设备可以设置在桌子上，也可以是在墙上，具体可根据实际情况进行设置。各个XR设备可以有自己的编号，根据位置信息就可以确定出对应的XR设备。例如：在上述例子中，顾客是在A1号桌，A1号桌设置的XR设备编号为009，则可以得到对应的XR设备为009的XR设备。
步骤S140：根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；上述预置的商品展示库是预先设置好的要给用户展示的商品信息，上述更新是指将匹配的推荐商品信息进行突出显示或是顺序调整在前面，以使顾客可以快速找到符号自己要求的商品。
步骤S150：获取顾客的指令信息；上述指令信息包括选择指令信息、查询指令信息等，以用于进行互动。上述获取可以是通过XR设备获取得到，比如：在餐厅就餐时，顾客可以是通过设置在桌面的XR设备进行点餐，在点餐过程中有特殊需求以及忌口等问题可直接点击选择；可以根据喜好和食材的不同选择不同烹饪方式，以满足不同的个性化需求。
步骤S160：根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。在交互过程中，可以基于语音识别、跟踪器或者红外摄像头捕捉到顾客的指令信息，做出相应反馈，反馈内容通过实时渲染技术传递到XR BOX体感交互设备的LED屏幕上，实时显示最终交互画面内容，至此交互完成。其中，顾客移动位置的同时，LED屏幕中现实的内容将会随之改变角度和位置变化，通过模拟现实，达到裸眼3D沉浸式体验。
上述实现过程中，通过获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；然后根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；然后获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；然后根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；然后获取顾客的指令信息；最后根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。通过顾客人脸信息可以得到顾客预测基本信息，进而根据顾客预测基本信息进行商品推荐，并根据匹配的推荐商品信息将商品展示信息发送到XR设备，从而使商品的展示的信息满足顾客的需求，使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验，同时采用互动场景进行交互，以吸引顾客的注意力，从而提高商品的销量以及顾客对品牌的印象，提升顾客体验感。
请参看图2，图2为本发明实施例提供的顾客类别判断流程图。其中，根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息的步骤之前还包括以下步骤：
第一步：根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则执行第二步；若否，则根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；上述判断是否为历史顾客可以将顾客人脸信息与顾客信息库中的人脸信息进行匹配，若匹配有，则判断为历史顾客，反之，则没有；还可以是通过询问顾客后，由工作人员输入。
第二步：提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。若为历史顾客，则可以通过历史订单来推测该顾客的喜好。上述预置的顾客喜好模型可以是采用机器学习模型进行训练得到的顾客喜好模型，上述机器学习模型采用现有技术就能够实现，在此就不再赘述。
上述实现过程中，通过判断是否是历史顾客，可以对不同的顾客提供不同的推荐商品信息，从而满足不同顾客的需求，进一步提高顾客的体验感。
请参看图3，图3为本发明实施例提供的节日场景设置流程图。其中，还包括以下步骤：
首先，实时获取并根据当前日期信息确定当前节日信息；上述确认可以是通过与预置的万年历进行对比，以确定当前节日信息。
然后，根据当前节日信息在预置的背景库中匹配得到对应的场景信息；若当前节日信息不为空，则可以在预置的背景库中匹配对应的场景信息，反之，则结束。
最后，将对应的场景信息发送至XR设备。通过将场景信息发送至XR设备，为顾客提供一个节日环境，使顾客可以沉浸在节日气氛中，进一步提高顾客的体验感。
还可以顾客需求的不同，场景进行任意切换，不同的场景可以使顾客有不同的感受，进一步提升体验感。
还可以根据顾客的需求，场景由顾客参与设定，从而提升顾客参与感。
其中，还包括以下步骤：
首先，实时获取并将实时交互区域范围内的顾客动作姿态行为信息输入至预置的动作识别模型中，生成动作指令识别信息；
然后，根据动作指令识别信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
其中，还包括以下步骤：
首先，实时获取并对实时交互区域范围内的顾客语音指令信息进行预处理，以得到语音类别指令信息；
然后，根据语音类别指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
为了进一步提高顾客的体验感，提高交互效果，在体验过程中，顾客处于XR BOX搭建的空间范围内，可以用过语音识别系统、跟踪器、红外线摄像头识别系统三个系统实现内容交互。通过音频采集设备实时获取实时交互区域范围内的顾客语音指令信息并进行信息过滤，以得到更为精准的顾客语音指令信息，以便后续进行精准的语音识别。通过体感设备实时获取实时交互区域范围内的顾客动作指令信息并进行信息过滤，基于预置的动作参考数据对一些干扰动作进行过滤，得到一个更为精准的动作类别指令信息。在语音识别系统中，顾客通过与系统语音对话的方式与内容产生交互；在跟踪器系统中，顾客佩戴具有跟踪功能的可穿戴设备，可完成顾客定位追踪，通过传感器面板可完成手势识别；在红外摄像头识别系统中，通过空间内红外摄像头捕捉顾客位置信息。结合多个外接设备和系统对交互体验中的顾客的交互数据进行全面获取。
其中，还包括以下步骤：
首先，获取顾客的需求信息；上述需求信息可以是商品信息、参数信息等。获取可以是有顾客选择得到，也可以是由顾客输入得到。
然后，根据顾客的需求信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息。通过匹配可以实时满足顾客的需求信息，从而提升顾客的体验感。
基于同样的发明构思，本发明还提出一种沉浸式互动场景实现系统，请参看图4，图4为本发明实施例提供的一种沉浸式互动场景实现系统结构框图；该沉浸式互动场景实现系统包括：
人脸识别模块110，用于获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；
推荐商品匹配模块120，用于根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
XR设备确定模块130，用于获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；
商品展示信息模块140，用于根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；
指令获取模块150，用于获取顾客的指令信息；
交互模块160，用于根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
上述实现过程中，通过人脸识别模块110获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；推荐商品匹配模块120根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；XR设备确定模块130获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；商品展示信息模块140根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；指令获取模块150获取顾客的指令信息；交互模块160根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。通过顾客人脸信息可以得到顾客预测基本信息，进而根据顾客预测基本信息进行商品推荐，并根据匹配的推荐商品信息将商品展示信息发送到XR设备，从而使商品的展示的信息满足顾客的需求，使商品信息能够全方位的展示给顾客，通过XR技术实现场景渲染，以营造不同的场景氛围，给顾客营造沉侵式体验，同时采用互动场景进行交互，以吸引顾客的注意力，从而提高商品的销量以及顾客对品牌的印象，提升顾客体验感。
其中，还包括：
判断模块，用于根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则调用喜好预测模块；若否，则调用推荐商品匹配模块120；
喜好预测模块，用于提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。
请参阅图5，图5为本申请实施例提供的电子设备的一种示意性结构框图。电子设备包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块，如本申请实施例所提供的一种沉浸式互动场景实现系统对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解，图5所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。图5中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。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，本申请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申请内。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)
1.一种沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；
根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；
根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；
获取顾客的指令信息；
根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
2.根据权利要求1所述的沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，所述根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息的步骤之前还包括以下步骤：
A1：根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则执行A2；若否，则根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
A2：提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。
3.根据权利要求1所述的沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，还包括以下步骤：
实时获取并根据当前日期信息确定当前节日信息；
根据当前节日信息在预置的背景库中匹配得到对应的场景信息；
将对应的场景信息发送至XR设备。
4.根据权利要求1所述的沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，还包括以下步骤：
实时获取并将实时交互区域范围内的顾客动作姿态行为信息输入至预置的动作识别模型中，生成动作指令识别信息；
根据动作指令识别信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
5.根据权利要求1所述的沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，还包括以下步骤：
实时获取并对实时交互区域范围内的顾客语音指令信息进行预处理，以得到语音类别指令信息；
根据语音类别指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
6.根据权利要求1所述的沉浸式互动场景实现方法，其特征在于，还包括以下步骤：
获取顾客的需求信息；
根据顾客的需求信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息。
7.一种沉浸式互动场景实现系统，其特征在于，包括：
人脸识别模块，用于获取并将顾客人脸信息输入至预置的AI人脸识别模型中，得到顾客预测基本信息；
推荐商品匹配模块，用于根据顾客预测基本信息中的年龄信息和性别信息在预置的商品推荐库中进行匹配，得到匹配的推荐商品信息；
XR设备确定模块，用于获取并根据顾客的位置信息确定对应的XR设备；
商品展示信息模块，用于根据匹配的推荐商品信息对预置的商品展示库进行更新，生成并将新的商品展示库发送至对应的XR设备；
指令获取模块，用于获取顾客的指令信息；
交互模块，用于根据指令信息和预置的互动场景数据采用虚幻引擎或实时渲染技术生成并实时显示最终交互画面内容。
8.根据权利要求7所述的沉浸式互动场景实现系统，其特征在于，还包括：
判断模块，用于根据顾客人脸信息判断顾客是否为历史顾客，若是，则调用喜好预测模块；若否，则调用推荐商品匹配模块；
喜好预测模块，用于提取并将对应的最近历史订单信息输入至预置的顾客喜好模型中，生成并将预测喜好商品信息作为匹配的推荐商品信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
处理器；
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210398854.4A CN114693407A (zh) | 2022-04-16 | 2022-04-16 | 一种沉浸式互动场景实现方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210398854.4A CN114693407A (zh) | 2022-04-16 | 2022-04-16 | 一种沉浸式互动场景实现方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114693407A true CN114693407A (zh) | 2022-07-01 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114693407A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116071134A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-05-05 | 网思科技股份有限公司 | 一种智能用户体验显示方法、系统和存储介质 |
| CN117252662A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-12-19 | 南京有春网络科技有限公司 | 一种基于vr技术的数字化商场购物系统 |
-
2022
- 2022-04-16 CN CN202210398854.4A patent/CN114693407A/zh not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116071134A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-05-05 | 网思科技股份有限公司 | 一种智能用户体验显示方法、系统和存储介质 |
| CN116071134B (zh) * | 2023-03-07 | 2023-10-13 | 网思科技股份有限公司 | 一种智能用户体验显示方法、系统和存储介质 |
| CN117252662A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-12-19 | 南京有春网络科技有限公司 | 一种基于vr技术的数字化商场购物系统 |
| CN117252662B (zh) * | 2023-09-28 | 2024-03-26 | 南京有春网络科技有限公司 | 一种基于vr技术的数字化商场购物系统 |
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