[发明专利]智能化售货系统及其售货方法在审

专利信息
申请号: 201810556513.9 申请日: 2018-06-01
公开(公告)号: CN108961559A 公开(公告)日: 2018-12-07
发明(设计)人: 彭俊航 申请(专利权)人: 深圳市智衣酷科技有限公司
主分类号: G07F11/62 分类号: G07F11/62;G06Q30/06
代理公司: 深圳市中科创为专利代理有限公司 44384 代理人: 梁炎芳;谢亮
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 自动售货装置 剩余商品 后台服务器 模型服务器 静态图片 实时动态 售货系统 智能化 继电器 视频 学习 生物识别单元 购物流程 商品识别 商品信息 摄像单元 数据处理 信息计算 用户信息 购物 柜门 解锁 锁扣 采集 场景 智能 分析 网络 管理
【说明书】:

发明公开了一种智能化售货系统,包括:自动售货装置、后台服务器以及深度学习模型服务器,自动售货装置通过网络与后台服务器、深度学习模型服务器连接。自动售货装置包括:控制单元,用于进行数据处理及管理;生物识别单元,获取用户信息;摄像单元,采集自动售货装置内剩余商品的静态图片或者用户购物的实时动态视频;继电器锁,用于锁扣或解锁自动售货装置的柜门。深度学习模型服务器用于分析静态图片或者实时动态视频,识别本次剩余商品信息。后台服务器用于根据本次剩余商品信息和上次剩余商品信息计算缺少商品信息。本发明的有益效果:采用智能深度学习技术进行商品识别,识别快速、准确,适合多种购物场景与购物流程。

技术领域

本发明涉及无人零售的技术领域,特别涉及一种智能化售货系统及其售货方法。

背景技术

无人售货机是市面上很流行的无人新零售载体,它全天候24小时服务,只需要在有网络的地方都可以使用该设备进行商品售卖,无需看管,无需防盗,极大的节省人工成本,方便用户购物等诸多特点。

目前,市面上有很多种无人售货机,其大部分通过扫描二维码或者投币的形式进行购买。按照工作原理可以划分为四大类:

1、将代售的商品放置特定的设备上,用户选择某款商品之后,通过投币或者扫描的支付形式启动购买操作,该设备通过简单的机械弹簧,将购买的商品弹出来。其缺点在于:商品种类很少,只能对瓶装商品(例如矿泉水,易拉罐,饮料)售卖,不能满足客户多种类商品需求。

2、将商品放置在很多个固定的格子中,通过称重原理判断顾客是否购买,用户扫码后拿出商品,称重系统接收到的信号跳变,从而确定用户是否购买该格子里面的商品,并推送订单。其缺点在于:对于体积比较大的商品很难放置小格子之中,成本比较高,难以推广;放入商品的数量、种类较少,不能满足各种商品的需求。

3、基于RFID识别技术无人售卖柜,将每一个商品贴有RFID标签,每一种标签携带了该商品编号信息。商户可将很多商品放置在一个无人售卖柜体中,用户通过扫码或扫描人脸特征信息进行开门,自助购物。这种无人售卖柜的优点是可以摆放很多不同种类的商品,购物简单。但是也有诸多的问题,例如:每一个RFID标签成本较高,标签没有贴至合适的位置容易出现多读或者漏读问题;给每一个商品贴RFID标签是很浪费人工的事情,当上架新的商品时候,对每一个商品在合适的位置进行贴标十分耗费人力。由于识别率不高,贴标复杂,自然而然影响无人柜机的推广。

4、基于传统的图像识别技术无人售卖柜,该柜体通过放置一些摄像头,通过检测每一层商品的位置,判断商品是否有挪动或者是否被拿走,实现起来需要考虑很多的购物场景,技术复杂。缺点是:识别率低,不同层架的商品不能相互更换位置,不能出现一些不合理的购物流程。因此,极大的影响了用户的体验感。

发明内容

针对现有技术存在的问题,本发明的主要目的是提供一种智能化售货系统,以提高用户购物体验。

为实现上述目的,本发明提出的智能化售货系统,该系统包括:自动售货装置、后台服务器以及深度学习模型服务器,所述自动售货装置通过网络与所述后台服务器、所述深度学习模型服务器连接;

所述自动售货装置包括:控制单元,用于进行数据处理及管理;生物识别单元,用户获取用户信息并将获取的用户信息发送至控制单元;拍摄单元,用于采集所述柜体本次剩余商品的静态图片或用户购物的实时动态视频,并将采集的静态图片或实时动态视频发送至控制单元;继电器锁,用于锁扣或解锁自动售货装置的柜门;

深度学习模型服务器,用于接收控制单元发送的静态图片或实时动态视频;所述深度学习模型服务器内设有第一深度学习模型,用于对静态图片或实时动态视频中的商品信息进行识别,并将识别的商品信息发送至控制单元;

或将第一深度学习模型部署在控制单元内,控制单元通过第一深度学习模型对静态图片或者实时动态视频中的商品信息进行识别;

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