CN117593085A - 一种无人售卖控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请属于无人售卖控制技术领域，公开一种无人售卖控制系统及方法，控制系统包含：用户识别模块，使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证；中央处理器，用于协调各模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各模块内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块；购买模块，为客户提供在线推荐与导购服务；机器人配送模块，引入自动化机器人或无人机，可以实现更快速的商品配送。本发明通过用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证，保证了用户身份的准确性，减少了欺诈行为的可能性，用户无需手动输入用户名或密码，简化了身份验证过程，通过设置虚拟购物助手，提升用户体验和销售转化率。
Description
技术领域
本申请涉及无人售卖控制技术领域，更具体地说，涉及一种无人售卖控制系统及方法。
背景技术
无人售卖控制系统是一种智能化的系统，利用先进的技术和自动化设备，实现无人值守的销售过程。该系统通过身份验证、自动化库存管理、智能推荐和自动清洁等功能，提供便捷、个性化、安全和高效的零售购物体验。
现有技术公开号为CN108876504B的文献提供一种无人售卖系统及其控制方法，该方法包括：对采集的人脸图像进行活体检测和人脸识别，根据识别结果确定是否开启第一门禁系统；采集人数统计区域中的图像用于人数统计，当所述人数为仅有一人时开启第二门禁系统；识别待支付物品，获取支付信息；出口区域再次进行人脸识别，如果人脸识别通过则开启出口门禁系统。该系统基于无线传感技术以及计算机视觉技术，实现了商店的无人售卖，降低了人力成本，提高了购物体验。
上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：上述中的系统使用起来不够智能，无法为用户提供更加便捷零售购物体验，同时系统功能单一，无法增加销售额，降低成本，导致用户满意度不高，且系统设备长期使用无法确保卫生和安全。
针对上述中的相关技术中，发明人认为现有的无人售卖控制系统无法为用户提供更加便捷零售购物体验，同时系统功能单一，无法增加销售额，降低成本，导致用户满意度不高，且系统设备长期使用无法确保卫生和安全。
鉴于此，我们提出一种无人售卖控制系统及方法。
发明内容
本申请的目的在于提供一种无人售卖控制系统及方法，解决了上述背景技术中的技术问题，实现了提升用户体验和销售转化率，通过设置智能推荐单元，基于用户历史行为和偏好，提供了符合用户兴趣的商品，提高了用户购买可能性，同时推荐的产品可能会引导用户购买额外的商品，从而提升销售额的技术效果。
本申请技术方案提供了一种无人售卖控制系统，包含：
用户识别模块，所述用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证；如果是网上在线购物，则通过账号注册，使用账号及密码登录进行网上购物；
中央处理器，所述中央处理器用于协调各模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各模块内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块；
购买模块，所述购买模块为客户提供在线推荐与导购服务；
机器人配送模块，所述机器人配送模块引入自动化机器人或无人机，可以实现更快速的商品配送。
可选的，无人售卖控制系统还包含：
智能安全监控模块，所述智能安全监控模块结合计算机视觉和机器学习，实现更智能的区域监控，以检测异常情况并采取相应措施；
自动清洁和消毒模块，所述自动清洁和消毒模块使用自动机器人，对售卖区域进行定期的清洁和消毒；
智能数据分析和实时反馈模块，所述智能数据分析和实时反馈模块通过实时数据分析和用户反馈，系统不断改进服务，提供更优质的购物体验。
可选的，所述户识别模块的生物特征识别技术包括虹膜扫描和静脉识别。
可选的，所述购买模块包括虚拟导购单元、智能推荐单元、付款单元和自动化库存管理单元；
所述虚拟导购单元引入虚拟导购助手，该助手通过增强现实(AR)技术与用户互动，提供个性化建议和导购服务；
所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析，实现高度个性化的商品推荐，以提高销售转化率；
所述付款单元处理用户的付款事务，包括接受各种支付方式，所述自动化库存管理单元使用物联网(IoT)技术监控库存，系统能够实时调整商品位置和库存量，以满足不同时间段的需求。
可选的，所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
S31：智能推荐单元收集用户的历史购买数据、浏览记录、搜索历史等行为数据，并进行清洗和预处理，以确保数据质量；
S32：将用户行为数据转化为可用于深度学习模型的特征，如用户偏好、频繁购买的类别、浏览时间、购买频率；
S33：使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型，以处理和分析用户行为数据；
S34：使用嵌入层将用户和商品等实体映射为连续向量，以捕捉它们之间的关系；
S35：使用历史数据训练深度学习模型，以学习用户的行为模式和商品之间的关联；
S36：在线服务时，将用户的实时行为输入到深度学习模型中，以生成个性化的商品推荐；
S37：使用排序神经网络排序算法对生成的商品列表进行排序，以确保最相关的商品排在前面；
S38：不断地更新模型以反映用户的新行为，以确保个性化推荐的准确性，使用A/B测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
可选的，对于在实体店购买物品的反馈数据，可以通过以下方式获取：在购买过程中，为顾客提供反馈表或调查问卷，以收集他们的意见和建议。可以在购物凭证或发票上印刷网站或应用程序的反馈链接，鼓励顾客提供反馈。可以在实体店内设置反馈终端或投票箱，让顾客直接提供反馈，后期通过人工收集数据进行手动输入。
本发明提供一种无人售卖控制系统的使用方法，包括以下步骤：
S1：用户在进入零售店时，用户识别模块通过生物特征识别或面部识别进行身份验证；如果是网上购物，则通过账号密码登录进行购物；
S2：一旦用户成功身份验证，系统中的虚拟导购单元激活虚拟购物助手，这个购物助手可以理解用户的声音或文字命令，使用户能够使用自然语言进行购物，用户可以询问有关产品、价格、库存等方面的问题，或者下订单；虚拟购物助手可以通过移动应用程序或者在实体店内的屏幕上显示，提供个性化的推荐、购物指导等服务；
S3：基于用户的历史购买记录、偏好和实时需求，系统使用智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析推荐个性化的商品，这些推荐可以在虚拟购物助手或增强现实导购中显示，帮助用户发现他们可能感兴趣的产品，用户完成购物后，通过付款单元处理用户的付款事务；
S4：自动化库存管理单元使用物联网(IoT)技术监控库存，当库存低于某个阈值时，系统可以自动触发补货请求，并根据需求调整价格，这有助于避免缺货和过多的库存；
S5：用户下单后，远程的用户通过机器人配送模块可以利用无人机或机器人来实现高效的配送，这降低了配送时间和成本，并提供了更灵活的交付方式；
S6：智能数据分析和实时反馈模块收集用户反馈，包括购物体验和产品建议，这些反馈可以用于不断改进系统，提供更好的服务，同时对交易数据进行实时分析，智能数据分析和实时反馈模块可以根据用户行为进行实时营销、库存优化和需求预测，这有助于提供个性化的促销活动和优惠券，从而提高销售，最后系统自动生成详细的购物账单，包括商品明细和付款方式，并将其发送给用户，确保交易记录准确无误；
S7：自动清洁和消毒模块通过自动消毒机器和清洁机器定期对销售区域进行清洁和消毒，以确保卫生安全，智能安全监控模块通过结合计算机视觉和机器学习来检测系统异常情况，如盗窃或突发火警，系统可以自动报警或采取适当的措施来维护安全。
本申请技术方案中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.本申请通过用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证，保证了用户身份的准确性，减少了欺诈行为的可能性，用户无需手动输入用户名或密码，简化了身份验证过程，通过设置虚拟购物助手，提升用户体验和销售转化率，通过设置智能推荐单元，基于用户历史行为和偏好，提供了符合用户兴趣的商品，提高了用户购买可能性，同时推荐的产品可能会引导用户购买额外的商品，从而提升销售额；
2.通过自动化库存管理来减少库存问题，自动化监控和补货避免了缺货或过量库存的情况，保证了产品的及时供应和合理库存水平，同时根据需求自动调整价格，使得库存可以更加灵活地适应市场变化；
3.机器人配送模块利用无人机或机器人进行配送可以大幅度降低配送时间和成本，且提供灵活交付方式，满足了用户对于灵活配送时间和地点的需求。
4.本申请通过使用智能数据分析和实时反馈模块，收集用户反馈和行为数据，系统可以不断改进服务，提供更好的购物体验，通过使用自动清洁和消毒模块提升卫生安全，定期的清洁和消毒保证了销售区域的卫生安全，符合健康标准，智能安全监控模块能更好的保障系统的安全，通过计算机视觉和机器学习检测系统异常，可以迅速采取措施来保护资产和用户安全。
附图说明
图1为本申请实施例公开的无人售卖控制系统的模块流程图；
图2为本申请实施例公开的无人售卖控制系统购买模块的模块图；
图3为本申请实施例公开的无人售卖控制系统的使用方法的步骤流程图；
具体实施方式
以下结合说明书附图对本申请作进一步详细说明。
参照图1，本申请实施例提供了一种无人售卖控制系统，包含：
用户识别模块，用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证，确保售卖过程的安全性，生物特征识别技术包括虹膜扫描和静脉识别；如果是网上在线购物，则通过账号注册，使用账号及密码登录进行网上购物；
中央处理器，中央处理器用于协调各模块进行工作，用于数据调用，命令在其权限内的各模块调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块；
购买模块，购买模块为客户提供在线推荐与导购服务；
机器人配送模块，机器人配送模块引入自动化机器人或无人机，可以实现更快速的商品配送，特别是在远程或难以访问的地区，机器人配送模块利用无人机或机器人进行配送可以大幅度降低配送时间和成本，且提供灵活交付方式，满足了用户对于灵活配送时间和地点的需求。自动化机器人或无人机送货为现有技术，在此不再赘述。
参照图1，一种无人售卖控制系统还包含：
智能安全监控模块，智能安全监控模块结合计算机视觉和机器学习，实现更智能的区域监控，以检测异常情况并采取相应措施；
自动清洁和消毒模块，自动清洁和消毒模块使用自动机器人，对售卖区域进行定期的清洁和消毒，定期的清洁和消毒保证了销售区域的卫生安全，符合健康标准；
智能数据分析和实时反馈模块，智能数据分析和实时反馈模块通过实时数据分析和用户反馈，系统不断改进服务，提供更优质的购物体验。
参照图1和图2，购买模块包括虚拟导购单元、智能推荐单元、付款单元和自动化库存管理单元；
虚拟导购单元引入虚拟导购助手，该助手通过增强现实(AR)技术与用户互动，提供个性化建议和导购服务，通过设置虚拟购物助手，提升用户体验和销售转化率；
智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析，实现高度个性化的商品推荐，以提高销售转化率，通过设置智能推荐单元，基于用户历史行为和偏好，提供了符合用户兴趣的商品，提高了用户购买可能性，同时推荐的产品可能会引导用户购买额外的商品，从而提升销售额；
付款单元处理用户的付款事务，包括接受各种支付方式，步骤包括支付验证、交易记录和应答处理。
自动化库存管理单元使用物联网(IoT)技术监控库存，系统能够实时调整商品位置和库存量，以满足不同时间段的需求；通过自动化库存管理来减少库存问题，自动化监控和补货避免了缺货或过量库存的情况，保证了产品的及时供应和合理库存水平，同时根据需求自动调整价格，使得库存可以更加灵活地适应市场变化。
智能安全监控模块，为闭路电视监控系统，智能安全监控模块结合计算机视觉和机器学习实现智能区域监控的具体步骤如下：
使用摄像头或其他视觉传感器来获取区域的实时图像或视频。将这些图像传输到一个计算机系统中，该系统配备了计算机视觉技术，可以对图像进行分析和处理。利用机器学习算法，对图像进行分类、识别和分析，以检测区域内的异常情况。当发现有异常情况时，及时发出警报，此为现有技术，在此不再赘述。
参照图1和图2，智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
S31：智能推荐单元收集用户的历史购买数据、浏览记录、搜索历史等行为数据，并进行清洗和预处理，以确保数据质量；
S32：将用户行为数据转化为可用于深度学习模型的特征，如用户偏好、频繁购买的类别、浏览时间、购买频率；
S33：使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型，以处理和分析用户行为数据；
S34：使用嵌入层将用户和商品等实体映射为连续向量，以捕捉它们之间的关系；
S35：使用历史数据训练深度学习模型，以学习用户的行为模式和商品之间的关联；
S36：在线服务时，将用户的实时行为输入到深度学习模型中，以生成个性化的商品推荐；
S37：使用排序神经网络排序算法对生成的商品列表进行排序，以确保最相关的商品排在前面；
S38：不断地更新模型以反映用户的新行为，以确保个性化推荐的准确性，使用A/B测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
对于在实体店购买物品的反馈数据，可以通过以下方式获取：在购买过程中，为顾客提供反馈表或调查问卷，以收集他们的意见和建议。可以在购物凭证或发票上印刷网站或应用程序的反馈链接，鼓励顾客提供反馈。可以在实体店内设置反馈终端或投票箱，让顾客直接提供反馈，后期通过人工收集数据进行手动输入。
参照图3，一种无人售卖控制系统的使用方法，包括以下步骤：
S1：用户在进入零售店时，用户识别模块通过生物特征识别或面部识别进行身份验证；如果是网上购物，则通过账号密码登录进行购物；
S2：一旦用户成功身份验证，系统中的虚拟导购单元激活虚拟购物助手，这个购物助手可以理解用户的声音或文字命令，使用户能够使用自然语言进行购物，用户可以询问有关产品、价格、库存等方面的问题，或者下订单；
虚拟购物助手可以通过移动应用程序或者在实体店内的屏幕上显示，提供个性化的推荐、购物指导等服务。
虚拟购物助手可以根据用户的偏好和需求，为其推荐商品、提供购物建议，并提供有关产品特性、价格等信息。用户可以通过语音或文字与虚拟购物助手进行互动，询问问题，获取帮助，从而提升购物体验。
S3：基于用户的历史购买记录、偏好和实时需求，系统使用智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析推荐个性化的商品，这些推荐可以在虚拟购物助手或增强现实导购中显示，帮助用户发现他们可能感兴趣的产品，用户完成购物后，通过付款单元处理用户的付款事务；
S4：自动化库存管理单元使用物联网(IoT)技术监控库存，当库存低于某个阈值时，系统可以自动触发补货请求，并根据需求调整价格，这有助于避免缺货和过多的库存；
S5：用户下单后，远程的用户通过机器人配送模块可以利用无人机或机器人来实现高效的配送，这降低了配送时间和成本，并提供了更灵活的交付方式；
S6：智能数据分析和实时反馈模块收集用户反馈，包括购物体验和产品建议，这些反馈可以用于不断改进系统，提供更好的服务，同时对交易数据进行实时分析，智能数据分析和实时反馈模块可以根据用户行为进行实时营销、库存优化和需求预测，这有助于提供个性化的促销活动和优惠券，从而提高销售，最后系统自动生成详细的购物账单，包括商品明细和付款方式，并将其发送给用户，确保交易记录准确无误；
S7：自动清洁和消毒模块通过自动消毒机器和清洁机器定期对销售区域进行清洁和消毒，以确保卫生安全，智能安全监控模块通过结合计算机视觉和机器学习来检测系统异常情况，如盗窃或突发火警，系统可以自动报警或采取适当的措施来维护安全。
本发明一种无人售卖控制系统的工作原理为：用户在进入零售店或在线购物平台时，用户识别模块通过生物特征识别或面部识别进行身份验证，一旦用户成功身份验证，系统中的虚拟导购单元激活虚拟购物助手，这个购物助手可以理解用户的声音或文字命令，使用户能够使用自然语言进行购物，用户可以询问有关产品、价格、库存等方面的问题，或者下订单，基于用户的历史购买记录、偏好和实时需求，系统使用智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析推荐个性化的商品，这些推荐可以在虚拟购物助手或增强现实导购中显示，帮助用户发现他们可能感兴趣的产品，用户完成购物后，通过付款单元处理用户的付款事务，自动化库存管理单元使用物联网(IoT)技术监控库存，当库存低于某个阈值时，系统可以自动触发补货请求，并根据需求调整价格，这有助于避免缺货和过多的库存，用户下单后，远程的用户通过机器人配送模块可以利用无人机或机器人来实现高效的配送，这降低了配送时间和成本，并提供了更灵活的交付方式，智能数据分析和实时反馈模块收集用户反馈，包括购物体验和产品建议，这些反馈可以用于不断改进系统，提供更好的服务，同时对交易数据进行实时分析，智能数据分析和实时反馈模块可以根据用户行为进行实时营销、库存优化和需求预测，这有助于提供个性化的促销活动和优惠券，从而提高销售，最后系统自动生成详细的购物账单，包括商品明细和付款方式，并将其发送给用户，确保交易记录准确无误；
自动清洁和消毒模块通过自动消毒机器和清洁机器定期对销售区域进行清洁和消毒，以确保卫生安全，智能安全监控模块通过结合计算机视觉和机器学习来检测系统异常情况，如盗窃或突发火警，系统可以自动报警或采取适当的措施来维护安全。
本申请通过用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证，保证了用户身份的准确性；简化了身份验证过程，通过设置虚拟购物助手，提升用户体验和销售转化率，通过设置智能推荐单元，基于用户历史行为和偏好，提供了符合用户兴趣的商品，提高了用户购买可能性，同时推荐的产品可能会引导用户购买额外的商品，从而提升销售额；通过机器人配送模块利用无人机或机器人进行配送可以大幅度降低配送时间和成本，且提供灵活交付方式，满足了用户对于灵活配送时间和地点的需求。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：用户在进入零售店时，用户识别模块通过生物特征识别或面部识别进行身份验证；网上在线购物时使用账号及密码登录进行网上购物；
S2：用户成功身份验证后，系统中的虚拟导购单元激活虚拟购物助手，，用户可通过虚拟购物助手询问产品和价格问题，或者下订单；
S3：基于用户的历史购买记录、偏好和实时需求，系统使用智能推荐单元推荐个性化的商品，这些推荐可以在虚拟购物助手或增强现实导购中显示，帮助用户发现他们可能感兴趣的产品，用户完成购物后，通过付款单元处理用户的付款事务；
S4：自动化库存管理单元使用物联网技术监控库存；
S5：用户下单后，远程的用户通过机器人配送模块来实现高效的配送；
S6：智能数据分析和实时反馈模块收集用户反馈，这些反馈可以用于不断改进系统，提供更好的服务，同时对交易数据进行实时分析；
S7：自动清洁和消毒模块通过自动消毒机器和清洁机器定期对销售区域进行清洁和消毒，以确保卫生安全，智能安全监控模块通过结合计算机视觉和机器学习来检测系统异常情况，系统可以自动报警。
2.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S3中，智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
S31：智能推荐单元收集用户的历史购买数据、浏览记录和搜索历史行为数据，并进行清洗和预处理，以确保数据质量；
S32：将用户行为数据转化为可用于深度学习模型的特征；
S33：使用卷积神经网络深度学习模型，以处理和分析用户行为数据；
S34：使用嵌入层将用户和商品实体映射为连续向量，以捕捉它们之间的关系；
S35：使用历史数据训练深度学习模型，以学习用户的行为模式和商品之间的关联；
S36：在线服务时，将用户的实时行为输入到深度学习模型中，以生成个性化的商品推荐；
S37：使用排序神经网络排序算法对生成的商品列表进行排序，以确保相关的商品排在前面；
S38：不断地更新模型以反映用户的新行为，以确保个性化推荐的准确性。
3.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S38中，使用A/B测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
4.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S32中，用于深度学习模型的特征包括户偏好、频繁购买的类别、浏览时间和购买频率。
5.一种基于权利要求1的无人售卖控制系统，包含：用户识别模块、中央处理器、购买模块和机器人配送模块，其特征在于：
用户识别模块，所述用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证；网上在线购物，使用账号及密码登录进行网上购物；
中央处理器，所述中央处理器用于协调各模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各模块内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块；
购买模块，所述购买模块为客户提供在线推荐与导购服务；
机器人配送模块，所述机器人配送模块引入自动化机器人或无人机，可以实现更快速的商品配送。
6.根据权利要求5所述的无人售卖控制系统，其特征在于：还包含：
智能安全监控模块，所述智能安全监控模块结合计算机视觉和机器学习，实现更智能的区域监控，以检测异常情况并采取相应措施；
自动清洁和消毒模块，所述自动清洁和消毒模块使用自动机器人，对售卖区域进行定期的清洁和消毒；
智能数据分析和实时反馈模块，所述智能数据分析和实时反馈模块通过实时数据分析和用户反馈，系统不断改进服务，提供更优质的购物体验。
7.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述户识别模块的生物特征识别技术包括虹膜扫描和静脉识别。
8.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述购买模块包括虚拟导购单元、智能推荐单元、付款单元和自动化库存管理单元；
所述虚拟导购单元引入虚拟导购助手，该助手通过增强现实技术与用户互动，提供个性化建议和导购服务。
9.根据权利要求8所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析，实现高度个性化的商品推荐，以提高销售转化率；
所述自动化库存管理单元使用物联网技术监控库存，实时调整商品位置和库存量。
10.根据权利要求3所述的无人售卖控制系统，其特征在于：在实体店购买物品的反馈数据，通过在购物凭证或发票上印刷网站或应用程序的反馈链接，鼓励顾客提供反馈。
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| CN202311629466.3A CN117593085A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种无人售卖控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311629466.3A CN117593085A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种无人售卖控制系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117593085A true CN117593085A (zh) | 2024-02-23 |
Family
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311629466.3A Pending CN117593085A (zh) | 2023-11-30 | 2023-11-30 | 一种无人售卖控制系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117593085A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118134598A (zh) * | 2024-03-01 | 2024-06-04 | 成都康邻科技有限公司 | 基于智能零售柜的个性化的营销方法 |
-
2023
- 2023-11-30 CN CN202311629466.3A patent/CN117593085A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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