CN117114803A - 一种通过ai识别获取商品价格信息的比对方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，该比对方法包括以下步骤：S1：图像采集，使用AI技术对线上商品页面进行获取，获取商品的图片、名称和其他相关信息，同时，采集不同在线商店或市场的商品价格数据，并将其存储在数据库中；本发明通过图片的识别，及时获取使用单位希望对比的超市、菜市场、批发市场等对外公示的市场单价，并通过数据统计和管理，得到使用单位想要对比的市场单价，供管理者使用；能为使用单位降低管理成本，随时调取当地超市、菜市场或批发市场对外发布的市场单价；能够通过学习和反馈不断提升自身的识别和处理能力，能够适应各种场景和对象的识别。

Description

一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法
技术领域
本发明涉及后勤管理的技术领域，具体为一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法。
背景技术
生活中后勤食堂使用的生鲜、食材、低值易耗品等商品价格变化多端，管理人员在购买时很难及时匹配到市场价格。大部分单位通过市场询价等方式获取商品市场单价，需要组织相关人员，到相关超市、菜市场、批发市场等地方挨着询价，这时候还有一个困难点，就是询价的商品和实际需要购买的商品很难一一匹配，结果就是付出了大量的劳力和时间，结果不一定理想；随着数字化时代的来临，大数据对我们的帮助越来越大，而市场上大多数爬虫方式获取的数据技术难度大，数据安全性又低，还有一定的法律风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，通过图片的识别，及时获取使用单位希望对比的超市、菜市场、批发市场等对外公示的市场单价，并通过数据统计和管理，得到使用单位想要对比的市场单价，供管理者使用，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，该比对方法包括以下步骤：
S1：图像采集，使用AI技术对线上商品页面进行获取，获取商品的图片、名称和其他相关信息，同时，采集不同在线商店或市场的商品价格数据，并将其存储在数据库中；
S2：数据预处理，本系统使用gpt-3.5-turbo模型会对采集的图片数据进行预处理；
S3：特征提取，该模型能够自动学习并提取图片中的特征，包括形状、颜色、纹理，这些特征将用于后续的分类和识别；
S4：图像分类与识别，在特征提取完成后，本系统会通过训练好的分类器对图片进行分类和识别，分类器是使用大量已标注的数据进行训练得到的，能够准确地将图片分为不同的类别或者识别特定的对象；
S5：价格比对，当用户使用APP、网站拍摄或上传商品图片时，应用AI图像识别技术将其与数据库中的商品图像进行匹配，一旦匹配成功，系统将提取该商品的特征并与数据库中的商品特征进行比对，在数据库中查找匹配的商品记录，并提取其对应的价格信息；
S6：结果反馈，将匹配的商品名称、价格信息和相关的在线商店链接反馈给用户，以提供参考和比较，基于用户的历史查询和购买记录，系统可以提供个性化的价格推荐和购物建议；
S7：数据更新和优化，定期更新商品信息和价格数据，以确保数据库中的数据与实际情况保持一致。
优选的，该AI技术基于大数据技术和机器学习算法对线上商品页面信息进行获取。
优选的，该数据预处理包括确定需要处理的图片类型和格式，对图片进行去噪、增强、裁剪预处理操作，对采集的图片进行压缩和归一化处理，以便后续的分析和处理，根据具体的应用场景和需求，对采集的图片进行分类、聚类操作。
优选的，该系统处理时采用匿名化处理，对用户和商家的个人信息进行加密和保护，避免用户和商家的隐私泄露，同时采用价格保护策略，在比对过程中对商品价格信息进行锁定或者保护，避免价格信息被恶意利用。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明可以通过比较不同商品或服务的价格，并提供详细的比较结果，为使用单位、消费者或企业提供涉及购物、采购或竞争性分析等决策的依据；可以用于在线购物平台、比价网站、市场研究公司等领域，为用户提供更好的购物或决策体验；能为使用单位降低管理成本，随时调取当地超市、菜市场或批发市场对外发布的市场单价；能够通过学习和反馈不断提升自身的识别和处理能力，能够适应各种场景和对象的识别。
附图说明
图1为本发明通过AI识别获取商品价格信息的比对方法的流程图。
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。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，该比对方法包括以下步骤：
S1：图像采集，使用AI技术对线上商品页面进行获取，获取商品的图片、名称和其他相关信息，同时，采集不同在线商店或市场的商品价格数据，并将其存储在数据库中；
该AI技术基于大数据技术和机器学习算法对线上商品页面信息进行获取。
在对线上商品页面进行获取时，要遵守相关的法律法规和电商平台的规定，避免侵犯他人的合法权益。
该系统处理时采用匿名化处理，对用户和商家的个人信息进行加密和保护，避免用户和商家的隐私泄露，同时采用价格保护策略，在比对过程中对商品价格信息进行锁定或者保护，避免价格信息被恶意利用。
S2：数据预处理，本系统使用gpt-3.5-turbo模型会对采集的图片数据进行预处理；
该数据预处理包括确定需要处理的图片类型和格式，对图片进行去噪、增强、裁剪预处理操作，对采集的图片进行压缩和归一化处理，以便后续的分析和处理，根据具体的应用场景和需求，对采集的图片进行分类、聚类操作，预处理的目的是提高图像质量，消除噪声和干扰，以提高后续识别的准确性。
S3：特征提取，该模型能够自动学习并提取图片中的特征，包括形状、颜色、纹理，这些特征将用于后续的分类和识别；
利用特征提取算法对其进行特征提取。常见的特征提取算法包括SIFT、HOG和CNN，将提取得到的特征向量进行归一化处理，以便后续的分析和比较。
根据具体的应用场景和需求，对提取得到的特征进行筛选和组合，得到最终的特征表示，对于特征表示的选择和优化，可以使用各种优化算法进行参数调整，例如遗传算法和粒子群优化。
需要注意的是，在进行图片特征提取时，要确保数据的质量和准确性，避免对后续分析和应用造成影响。同时，也要考虑数据的存储和传输等问题，保证数据的安全和可靠性。
S4：图像分类与识别，在特征提取完成后，本系统会通过训练好的分类器对图片进行分类和识别，分类器是使用大量已标注的数据进行训练得到的，能够准确地将图片分为不同的类别或者识别特定的对象；
S5：价格比对，当用户使用APP、网站拍摄或上传商品图片时，应用AI图像识别技术将其与数据库中的商品图像进行匹配，一旦匹配成功，系统将提取该商品的特征并与数据库中的商品特征进行比对，在数据库中查找匹配的商品记录，并提取其对应的价格信息；
S6：结果反馈，将匹配的商品名称、价格信息和相关的在线商店链接反馈给用户，以提供参考和比较，基于用户的历史查询和购买记录，系统可以提供个性化的价格推荐和购物建议；
S7：数据更新和优化，定期更新商品信息和价格数据，以确保数据库中的数据与实际情况保持一致，不断优化AI图像识别算法，提高商品图像匹配的准确性和效率。
总之，本发明通过图片的识别，及时获取使用单位希望对比的超市、菜市场、批发市场等对外公示的市场单价，并通过数据统计和管理，得到使用单位想要对比的市场单价，供管理者使用；可以通过比较不同商品或服务的价格，并提供详细的比较结果，为使用单位、消费者或企业提供涉及购物、采购或竞争性分析等决策的依据；可以用于在线购物平台、比价网站、市场研究公司等领域，为用户提供更好的购物或决策体验；能为使用单位降低管理成本，随时调取当地超市、菜市场或批发市场对外发布的市场单价；能够通过学习和反馈不断提升自身的识别和处理能力，能够适应各种场景和对象的识别。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，其特征在于：该比对方法包括以下步骤：
S1：图像采集，使用AI技术对线上商品页面进行获取，获取商品的图片、名称和其他相关信息，同时，采集不同在线商店或市场的商品价格数据，并将其存储在数据库中；
S2：数据预处理，本系统使用gpt-3.5-turbo模型会对采集的图片数据进行预处理；
S3：特征提取，该模型能够自动学习并提取图片中的特征，包括形状、颜色、纹理，这些特征将用于后续的分类和识别；
S4：图像分类与识别，在特征提取完成后，本系统会通过训练好的分类器对图片进行分类和识别，分类器是使用大量已标注的数据进行训练得到的，能够准确地将图片分为不同的类别或者识别特定的对象；
S5：价格比对，当用户使用APP、网站拍摄或上传商品图片时，应用AI图像识别技术将其与数据库中的商品图像进行匹配，一旦匹配成功，系统将提取该商品的特征并与数据库中的商品特征进行比对，在数据库中查找匹配的商品记录，并提取其对应的价格信息；
S6：结果反馈，将匹配的商品名称、价格信息和相关的在线商店链接反馈给用户，以提供参考和比较，基于用户的历史查询和购买记录，系统可以提供个性化的价格推荐和购物建议；
S7：数据更新和优化，定期更新商品信息和价格数据，以确保数据库中的数据与实际情况保持一致。
2.根据权利要求1所述的一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，其特征在于：该AI技术基于大数据技术和机器学习算法对线上商品页面信息进行获取。
3.根据权利要求1所述的一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，其特征在于：该数据预处理包括确定需要处理的图片类型和格式，对图片进行去噪、增强、裁剪预处理操作，对采集的图片进行压缩和归一化处理，以便后续的分析和处理，根据具体的应用场景和需求，对采集的图片进行分类、聚类操作。
4.根据权利要求1所述的一种通过AI识别获取商品价格信息的比对方法，其特征在于：该系统处理时采用匿名化处理，对用户和商家的个人信息进行加密和保护，避免用户和商家的隐私泄露，同时采用价格保护策略，在比对过程中对商品价格信息进行锁定或者保护，避免价格信息被恶意利用。
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