[发明专利]一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台在审

专利信息
申请号: 202111549152.3 申请日: 2021-12-17
公开(公告)号: CN114240156A 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 孙翟亚军 申请(专利权)人: 孙翟亚军
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06V20/52;G06K19/077;G06Q10/08;G06Q30/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 010051 内蒙古自治区呼和浩特市*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 ai 摄像 技术 电子 价签 联动 智慧 零售 平台
【权利要求书】:

1.一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,包括陈列管理模块、库存周转模块、客户分析模块、补货分析模块、电子价签模块以及图像采集模块;

所述陈列管理模块用于对零售店的货物进行陈列排布分析;

所述库存周转模块用于对各零售店的商品库存进行分析调配周转;

所述客户分析模块用于通过AI摄像技术对零售店内的客户进行分析并生成客户识别码,将客户在零售店内停留时间超过三秒的区域标记为驻足区域,将客户购买的商品标记为卖出商品,客户分析模块将客户识别码、驻足区域以及卖出商品发送至智慧零售平台,通过客户识别码、驻足区域以及卖出商品生成客户数据模型;

所述补货分析模块用于对零售店货架上的商品进行补货分析;

所述电子价签模块用于针对促销商品通过销售数据进行电子价签更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,所述陈列管理模块对零售店的货物进行陈列排布分析的具体过程包括:将零售店货架上的商品标记为陈列对象i,i=1,2,…,n,n为正整数,获取陈列对象i在一周内的销售总量并标记为XLi,获取陈列对象i的库存总量并标记为KCi,通过公式CLi=α1×XLi+α2×KCi得到陈列对象i的陈列系数CLi,其中α1与α2均为比例系数,且α1>α2>0;将陈列对象i按照陈列系数由高到低的顺序进行排序,将陈列对象i按照排序的顺序在货架上进行优先级陈列。

3.根据权利要求1所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,所述库存周转模块对各零售店的商品库存进行分析调配周转的具体过程包括:将零售店的商品库存数量标记为库存量,将零售店一周内售卖的商品总数量标记为售卖量,将库存量与售卖量的比值标记为存售比CS,将零售店的存售比与存售阈值CSmin、CSmax进行比较:

若CS≤CSmin,则将对应零售店标记为接收店铺;

若CSmin<CS<CSmax,则将对应零售店标记为正常店铺;

若CS≥CSmax,则将对应零售店标记为饱和店铺。

4.根据权利要求3所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,将接收店铺按照存售比由小到大进行排序,将饱和店铺按照存售比数值由大到小进行排序,将排序后的饱和店铺与接收店铺进行匹配,饱和店铺对店内的商品进行分类,将各类型商品中陈列系数最高的前20%的商品标记为调配商品,饱和店铺将调配商品转移至对应的接收店铺。

5.根据权利要求1所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,客户识别码的获取过程包括:

客户进入零售店内后通过图像采集模块获取客户的脸部照片,通过图像处理技术对客户脸部照片进行特征提取获取客户的脸部特征,客户的脸部特征包括客户的面部长度值、眉距值以及皮肤灰度值;通过客户的脸部特征生成识别码,识别码以MC-MJ-PH的形式生成,其中MC用于存储客户的面部长度值,MJ用于存储客户的眉距值,PH用于存储客户的皮肤灰度值。

6.根据权利要求1所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,所述电子价签模块对促销商品通过销售数据进行电子价签更新的具体过程包括:

获取促销商品的促销开始时间并标记为促始时间,获取当前系统时间并将系统时间与促始时间的差值标记为促销时长,将促销时长内促销商品的销售数量标记为促售量,将促售量与促销时长的比值标记为促销率,将促销时长大于L1天的促销商品标记为分析对象,L1为数量常量,将分析对象的促销率与促销阈值进行比较:

若促销率小于促销阈值,则将对应分析对象标记为撤销商品;

若促销率大于等于促销阈值,则不对分析对象进行处理;

电子价签模块针对撤销商品生成新的电子价签。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台,其特征在于,该基于AI摄像技术与电子价签联动的智慧零售平台的工作方法,包括以下步骤:

步骤一,陈列管理模块对零售店的货物进行陈列排布分析,将陈列对象按照陈列系数由高到低的顺序在货架上进行优先级陈列;

步骤二,库存周转模块对各零售店的商品库存进行分析调配周转,通过存售比与存售阈值的比较结果将零售店分为接收店铺、正常店铺以及饱和店铺,将接收店铺与饱和店铺以存售比数值进行排序匹配;

步骤三,客户分析模块通过AI摄像技术对零售店内的客户进行分析,通过客户的面部数据生成客户识别码,结合客户的驻足区域与卖出商品建立客户数据模型;

步骤四,补货分析模块对零售店货架上的商品进行补货分析,在剩余数量小于等于剩余阈值时生成补货信号;

步骤五,电子价签模块对促销商品通过销售数据进行电子价签更新。

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