[发明专利]基于AR的商品展示系统、方法、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011301386.1 申请日: 2020-11-19
公开(公告)号: CN112418980A 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 铁钟;曹璠;要中慧;金枫雅 申请(专利权)人: 苏州极嘉数字科技有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06T17/00
代理公司: 北京维正专利代理有限公司 11508 代理人: 谢绪宁;薛赟
地址: 215009 江苏省苏州*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 ar 商品 展示 系统 方法 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.基于AR的商品展示系统,其特征在于,包括:

信息采集模块,包括:

第一采集子模块,用于采集商品信息,所述商品信息包括商品的形状、尺寸;

三维建模模块,包括:

AR建模子模块,且与所述信息采集模块信息连接,接收并依据所述商品信息,以所述AR建模子模块为基础,建立并生成商品三维模型信息;

数据存储模块,与所述三维建模模块信息连接,用于存储商品三维模型信息以及购买者信息;以及,

商品展示模块,包括:

获取子模块,与所述三维建模模块信息连接,接收所述商品三维模型信息;

显示子模块,与所述获取子模块信息连接,用于依据所述商品三维模型信息显示商品三维模型。

2.根据权利要求1所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,所述第一采集子模块接收多张图片信息,采集图片信息中相关的商品信息。

3.根据权利要求2所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,

所述第一采集子模块包括第一选择单元,所述第一选择单元包括选择按钮,所述选择按钮对应于商品类别信息;

所述数据存储模块还包括商品类别存储子模块,用于存储商品类别信息;

所述AR建模子模块包括多种建模算法单元,与所述数据存储模块信息连接,每一所述建模算法单元对应一所述商品类别。

4.根据权利要求1所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,所述信息采集模块还包括:

第二采集子模块,与所述AR建模子模块信息连接,用于采集购买者信息,所述购买者信息包括场景信息和/或尺寸信息,并输入至所述AR建模子模块。

5.根据权利要求4所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,所述第二采集子模块包括:

第二选择单元,配置为选择预设的场景信息;

输入单元,包括输入框,用于分类输入所述身高、体重信息。

6.根据权利要求1所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,所述建模算法单元包括:

特征获取子单元,配置为特征提取算法,用于获取所述商品信息中的商品特征,所述商品特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征;

聚类分析子单元,配置为聚类分析算法,用于将所述商品特征划分至聚类中;

单应性子单元,用于计算单应性矩阵;以及,

点集验证子单元,配置为点集验证算法,用于验证图像特征的准确性。

7.根据权利要求1所述的基于AR的商品展示系统,其特征在于,

所述商品三维模型信息输出为图形码和/或链接;

所述显示子模块配置为移动端的显示屏和/或PC端的显示屏。

8.基于AR的商品展示方法,其特征在于,所述方法包括:

获取商品信息,获取图片内的商品信息,所述商品信息包括商品的形状、尺寸信息;

建立三维模型,依据所述商品信息按照设定的建模算法建立商品模型,并生成商品三维模型信息;

显示三维模型,获取所述商品三维模型信息,显示商品三维模型。

9.一种设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8中任一项所述的方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州极嘉数字科技有限公司,未经苏州极嘉数字科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011301386.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top