[发明专利]应付账单的生成方法、应付账单与已付账单的匹配方法在审
申请号: | 201711117726.3 | 申请日: | 2017-11-13 |
公开(公告)号: | CN107886655A | 公开(公告)日: | 2018-04-06 |
发明(设计)人: | 陈维龙 | 申请(专利权)人: | 陈维龙 |
主分类号: | G07G1/00 | 分类号: | G07G1/00;G06Q20/18 |
代理公司: | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙)11489 | 代理人: | 陈超 |
地址: | 100020 北京市昌平区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应付 账单 生成 方法 匹配 | ||
1.一种应付账单的生成方法,其特征在于,包括:
获取用于承载商品的承载板的承重数据;
基于所述承重数据和预存的每种商品的单个商品重量值,得到状态发生变化的商品的种类和数量;
基于商品的种类、数量和预设的商品单价生成应付账单。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述承重数据和预存的每种商品的单个商品重量值,得到状态发生变化的商品的种类和数量包括:
基于所述承重数据和预存的每种商品的单个商品重量值进行求解计算,得到至少一组解;
从所述至少一组解中选择与商品清单上所记录的商品的种类、数量、以及每种商品的单个商品重量值所匹配的一组解,作为状态发生变化的商品的种类和商品的数量;其中,所述商品清单中记录了承载板上所放置的商品的种类、数量以及每种商品的单个商品重量值。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述承重数据为承重变化值;
所述基于所述承重数据进行求解计算,得到至少一组解,包括:
将承重变化值代入式(1)进行求解计算,得到状态发生变化的商品中每个商品的重量和各种商品的数量;
其中,Q为承重变化值;i表示待求解的商品的种类;x表示待求解的商品的数量;xi表示种类为i的商品的数量;a表示单个商品的重量值;ai表示种类为i的商品的单个商品的重量值;ε为预设误差;n表示商品种类的数量。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述承重数据为实际承重值;所述基于所述承重数据进行求解计算,得到至少一组解,包括:
基于式(2)和式(3)进行计算,得到状态发生变化的商品的种类和商品的数量;
(x,i)=E1-E2 式(2)
其中,i表示待求解的商品的种类;x表示待求解的商品的数量;xi表示种类为i的商品的数量;a表示单个商品的重量值;ai表示种类为i的商品的单个商品的重量值;ε为预设误差;n表示商品种类的数量;E1和E2分别为传感器测得的两个不同时刻的实际承重值。
5.一种应付账单与已付账单的匹配方法,其特征在于,包括采用权利要求1-4任一项所述的方法生成应付账单;还包括:
获取顾客上传信息;
基于预设的匹配规则,对所述应付账单和顾客上传信息进行匹配;
所述匹配规则为:判断应付账单对应的时间与顾客上传信息对应的时间的交错是否在预设范围内;且判断应付账单对应的地理指示信息与顾客上传信息对应的地理指示信息的差异是否在预设范围内;若两个判断结果均为是,则认为二者匹配。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述顾客上传信息为已付账单;所述匹配规则为:若在应付账单生成期间内获取到已付账单,且应付账单对应的地理指示信息与已付账单对应的地理指示信息的差异在预设范围内;则认为二者匹配。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述顾客上传信息为顾客身份信息;所述匹配规则为:若在应付账单生成期间内获取到顾客身份信息,则将与所述顾客身份信息对应的已付账单与所述应付账单进行匹配。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其中,所述应付账单生成期间的为:应付账单生成过程的时间;或应付账单生成过程之前的预定时间+应付账单生成过程的时间+应付账单生成过程之后的预定时间;
其中,所述应付账单生成过程的时间为:指示设备处于两个不同状态的时刻之间的时间段;所述指示设备为红外设备、重量传感器、面部识别模块、RFID模块、NFC模块、开关中的一个或多个。
9.一种判断匹配完成的应付账单和已付账单的盗窃嫌疑的防盗方法,其特征在于,包括:
采用权利要求5-8任一项所述的应付账单与已付账单的匹配方法,对应付账单与已付账单进行匹配;
基于嫌疑因素,计算匹配完成的应付账单和已付账单的嫌疑等级;其中所述嫌疑因素包括以下各个因素中的至少一个:账单总额、地理指示信息、特定商品变动、顾客历史判定结果、应付账单生成过程耗时长度、一个应付账单匹配的已付账单数量、用户拿取放下的行为、获取顾客身份信息的数量。
10.一种基于自助售货系统的防盗方法,其特征在于,包括:
采用权利要求5-8任一项所述的应付账单与已付账单的匹配方法,对应付账单与已付账单进行匹配;
获取单位监控图像;
基于预设的嫌疑因素计算各段单位监控图像的嫌疑等级;其中,嫌疑因素包括以下各个因素中的至少一个:应付账单和已付账单的匹配结果、账单总额、地理指示信息、特定商品变动、顾客历史判定结果、应付账单生成过程耗时长度、一个应付账单匹配的已付账单数量、用户拿取放下的行为、获取顾客身份信息的数量;
基于所述嫌疑等级对各段单位监控图像进行排序。
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