[发明专利]一种基于自动售货机的商品销售方法及系统

权利要求书

1.一种基于自动售货机的商品销售方法，其特征在于，具体包括：

S11基于用户的购物历史数据进行商品的推荐，判断自动售货机是否在设定时间内完成了目标商品的出货，若是，则进入步骤S12，若否，则进入步骤S13；

S12判断出货商品是否与所述目标商品一致，若是，则输出出货成功，若否，则进入步骤S16；

S13基于自动售货机的摄像装置实时获取顾客的状态，判断所述顾客是否未离开，若是，则进入步骤S14，若否，则进入步骤S16；

S14基于最近的预设时间内的所述自动售货机的出货成功率、出货成功时的单次平均出货尝试次数、出货成功时的单次平均出货时间得到出货成功可能率，并基于所述出货成功可能率判断是否运行正常，若是，则进入步骤S15,若否，则进入步骤S16;

得到出货成功可能率的具体步骤为：

S31基于最近的预设时间内的所述自动售货机的出货成功率确定所述自动售货机是否运行正常，若是，则基于所述自动售货机的出货成功率作为所述自动售货机的出货成功可能率，若否，则进入步骤S32；

S32判断是否最近的预设时间内的出货成功时的单次平均出货尝试次数小于预设次数或者最近的预设时间内的出货成功时的单次平均出货时间小于设定时间，若是，则进入步骤S33，若否，则进入步骤S34；

S33基于最近的预设时间内的所述自动售货机的出货成功率确定所述自动售货机是否运行可靠，若是，则基于最近的预设时间内的出货成功时的单次平均出货尝试次数与最近的预设时间内的出货成功时的单次平均出货时间构建出货成功可能性修正量，并基于所述出货成功可能性修正量与所述出货成功率构建所述自动售货机的出货成功可能率，若否，则进入步骤S34；

S34基于最近的预设时间内的所述自动售货机的出货成功率、出货成功时的单次平均出货尝试次数、出货成功时的单次平均出货时间构建输入集，采用基于HHO-GRU算法的预测模型得到出货成功可能率；

S15基于所述自动售货机再次进行所述目标商品的出货，当且仅当所述顾客已离开且所述自动售货机未完成出货时，进入步骤S16;

S16输出自动售货机处于异常状态，无法完成出货，并基于所述自动售货机的出货成功可能率、最近的预设时间内的出货商品与所述目标商品的不一致次数、未完成出货次数，采用基于机器学习算法的运行状态评估模型，得到所述自动售货机的运行状态，并根据所述运行状态对所述自动售货机进行管理。

2.如权利要求1所述的基于自动售货机的商品销售方法，其特征在于，所述设定时间根据所述自动售货机在出货成功时的单次平均出货时间进行确定，其中所述自动售货机在出货成功时的单次平均出货时间越长，则设定时间越大。

3.如权利要求1所述的基于自动售货机的商品销售方法，其特征在于，确定所述出货商品是否与所述目标商品一致的具体步骤为：

基于所述自动售货机的图像识别装置获取所述出货商品的图像；

进行所述出货商品的图像的HOG特征的提取得到出货商品的HOG特征；

基于所述出货商品的HOG特征与所述目标商品的原始图像的HOG特征，进行所述出货商品与所述目标商品的一致的判断。

4.如权利要求1所述的基于自动售货机的商品销售方法，其特征在于，所述出货成功可能率的取值范围在0到1之间，其中所述出货成功可能率越大，则所述自动售货机能够正常完成出货的可能性就越大。

5.如权利要求1所述的基于自动售货机的商品销售方法，其特征在于，第一成功率阈值大于第二成功率阈值，所述第一成功率阈值、所述第二成功率阈值根据所述自动售货机的货品均价、所述自动售货机的历史货损率进行确定，其中所述自动售货机的货品均价越高、历史货损率越大，则所述第一成功率阈值、第二成功率阈值越大。