购物系统和购物方法与流程

本发明涉及一种购物系统和购物方法，尤其涉及一种适用于电梯轿厢内的乘客的购物系统和购物方法。

背景技术：

很多时候，人们每天的行为习惯都是固定的，例如，在办公楼上班的人，每天中午12点左右会到楼下餐厅吃午餐，有些人每天下午2点左右会到楼下的咖啡店喝咖啡。很多时候，人们到达商铺之后需要排很长的队伍才能买到所需的商品，这非常浪费时间。因此，人们希望到了商铺之后能够立刻取走所需的商品，例如，午餐或咖啡。

技术实现要素：

本发明的一个目的旨在解决现有技术中存在的上述问题和缺陷的至少一个方面。

根据本发明的一个方面，提供一种购物系统，包括：触摸屏，设置在电梯轿厢内的侧壁板上，用于乘客与购物系统之间的信息交互；第一摄像头，设置在所述触摸屏上，用于拍摄乘客的人脸图像；人脸识别系统，适于根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；第二摄像头，设置在所述电梯轿厢内的天花板上，用于拍摄乘客图像；和人工智能系统，适于根据拍摄到的乘客图像、拍摄乘客图像时的时间以及识别出的乘客身份来预测乘客的行为习惯；智能订单生成系统，适于根据预测出的行为习惯为客户自动生成与该行为习惯对应的购物订单；和信息传送系统，适于将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

根据本发明的一个实例性的实施例，所述购物系统还包括购物账单生成系统，所述购物账单生成系统适于根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述购物系统还包括普通订单生成系统，所述普通订单生成系统适于根据乘客在所述触摸屏上输入的订购信息生成购物订单。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述乘客的行为习惯包括在中午12点左右去购买午餐或者在下午2点左右去购买咖啡。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述购物系统还包括设置在商铺的人脸识别装置，所述人脸识别装置用于识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述购物系统还包括时间计算系统，所述时间计算系统适于根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间；所述信息传送系统还适于将计算出的时间传送给商铺。

根据本发明的另一个方面，提供一种购物方法，包括以下步骤：

s101：提供前述购物系统；

s102：利用第一摄像头拍摄乘客的人脸图像，并根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；

s103：利用第二摄像头拍摄乘客图像并根据拍摄到的乘客图像、拍摄乘客图像时的时间以及识别出的乘客身份来预测乘客的行为习惯；

s104：根据预测出的行为习惯为客户自动生成与该行为习惯对应的购物订单；

s105：在乘客确认生成的购物订单之后，将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

根据本发明的一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：

s106：根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单；

s107：乘客根据生成的购物账单完成订单支付；

s108：商铺根据购物订单为乘客准备商品；和

s109：乘客到商铺取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述步骤s109包括：利用设置在商铺的人脸识别装置识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致，如果一致，则允许乘客取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：在乘客确认生成的购物订单之后，根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间，并将计算出的时间传送给商铺。

根据本发明的另一个实例性的实施例，计算出的时间与识别出的乘客身份以及生成的购物订单被一起传送给商铺。

根据本发明的另一个方面，提供一种购物方法，包括以下步骤：

s201：提供前述购物系统；

s202：利用第一摄像头拍摄乘客的人脸图像，并根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；和

s203：根据乘客在所述购物系统的触摸屏上输入的订购信息生成购物订单；

s204：将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

根据本发明的一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：

s205：根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单；

s206：乘客根据生成的购物账单完成订单支付；

s207：商铺根据购物订单为乘客准备商品；

s208：乘客到商铺取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，所述步骤s208包括：利用设置在商铺的人脸识别装置识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致，如果一致，则允许乘客取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：在生成购物订单之后，根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间，并将计算出的时间传送给商铺。

根据本发明的另一个实例性的实施例，计算出的时间与识别出的乘客身份以及生成的购物订单被一起传送给商铺。

在本发明的前述实例性的实施例中，乘客可以在电梯轿厢中下订单，无需到商铺现场下订单，这样，商铺可以利用乘客从电梯到商铺的这段时间来提前准备商品，从而可以大大节省乘客的购物时间。

通过下文中参照附图对本发明所作的描述，本发明的其它目的和优点将显而易见，并可帮助对本发明有全面的理解。

附图说明

图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的电梯轿厢的示意图；

图2显示用于预测乘客的行为习惯的人工智能系统的学习过程；

图3显示根据本发明的一个实例性的实施例的乘客购物过程。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号指示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明实施方式的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。

另外，在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本披露实施例的全面理解。然而明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。在其他情况下，公知的结构和装置以图示的方式体现以简化附图。

根据本发明的一个总体技术构思，提供一种购物系统，包括：触摸屏，设置在电梯轿厢内的侧壁板上，用于乘客与购物系统之间的信息交互；第一摄像头，设置在所述触摸屏上，用于拍摄乘客的人脸图像；人脸识别系统，适于根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；第二摄像头，设置在所述电梯轿厢内的天花板上，用于拍摄乘客图像；和人工智能系统，适于根据拍摄到的乘客图像、拍摄乘客图像时的时间以及识别出的乘客身份来预测乘客的行为习惯；智能订单生成系统，适于根据预测出的行为习惯为客户自动生成与该行为习惯对应的购物订单；和信息传送系统，适于将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

图1显示根据本发明的一个实例性的实施例的电梯轿厢5的示意图。

如图1所示，在图示的实施例中，在电梯轿厢5的侧壁板上设置有用于控制电梯运行的电梯功能键4。

如图1所示，本申请的购物系统适用于电梯轿厢5内的乘客。该购物系统主要包括：触摸屏1、第一摄像头2、人脸识别系统、第二摄像头3、人工智能系统、智能订单生成系统和信息传送系统。

如图1所示，在图示的实施例中，触摸屏1设置在电梯轿厢5内的侧壁板上，用于乘客与购物系统之间的信息交互。例如，触摸屏1可以向乘客显示购物菜单、购物订单、购物账单等信息，乘客可以通过点击该触摸屏1输入与购物相关的信息。

如图1所示，在图示的实施例中，第一摄像头2设置在触摸屏1上，用于拍摄乘客的人脸图像。人脸识别系统适于根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份。人脸识别系统可以运行在机房的计算机中或者可以运行在电梯轿厢内的集成在第一摄像头2上的微处理器中。

如图1所示，在图示的实施例中，第二摄像头3设置在电梯轿厢5内的天花板上，用于拍摄乘客图像，即可拍摄乘客的全身图像。人工智能系统适于根据拍摄到的乘客图像、拍摄乘客图像时的时间以及识别出的乘客身份来预测乘客的行为习惯。人工智能系统可以运行在机房的计算机中或者远端服务器上。人工智能系统在使用之前必须进行必要的训练和学习，稍后将说明人工智能系统的学习过程。

如图1所示，在图示的实施例中，智能订单生成系统适于根据预测出的行为习惯为客户自动生成与该行为习惯对应的购物订单。智能订单生成系统可以运行在机房的计算机中或者远端服务器上。信息传送系统适于将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺，例如，通过有线或无线网络将识别出的乘客身份和生成的购物订单等信息传送给商铺的计算机。

在本发明的一个实施例中，该购物系统还包括购物账单生成系统。该购物账单生成系统适于根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单。购物账单生成系统可以运行在机房的计算机中或者远端服务器上。

在本发明的另一个实施例中，购物系统还包括普通订单生成系统。该普通订单生成系统适于根据乘客在触摸屏1上输入的订购信息生成购物订单。普通订单生成系统可以运行在机房的计算机中或者远端服务器上。

在本发明的一个实施例中，乘客的行为习惯包括但不限于在中午12点左右去购买午餐或者在下午2点左右去购买咖啡。

在本发明的一个实施例中，购物系统还包括设置在商铺的人脸识别装置，该人脸识别装置用于识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致。这样，可防止商品被错拿。

在本发明的一个实施例中，购物系统还包括时间计算系统，该时间计算系统适于根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间。信息传送系统还适于将计算出的时间传送给商铺。这样，商铺就可以提前获知乘客到达时间，便于合理安排和准备商品，例如，可以根据乘客到达时间的先后顺序安排和准备商品，以保证乘客到达时就能取走商品。

图2显示用于预测乘客的行为习惯的人工智能系统的学习过程。

首先，如图2所示，人工智能系统先要对第二摄像头3拍摄到的乘客图像进行识别；

然后，如图2所示，人工智能系统要根据图像识别结果判断乘客是否拿着商品，例如，咖啡；

然后，如果人工智能系统判定乘客拿着咖啡，则记录当前时间；

然后，人工智能系统通过对当前拍摄到的乘客图像和当前记录的时间进行分析，将当前拍摄到的乘客图像和当前记录的时间分类到与其相似度最高的数据库中；

最后，人工智能系统根据数据库中的数据生成购物预测模式。

这样，就完成了人工智能系统的一次学习过程。人工智能系统在经过一定数量的学习之后，例如，100次或更多次之后，就能够准确地预测乘客的行为习惯。

图3显示根据本发明的一个实例性的实施例的乘客购物过程。下面将参照图3来说明乘客的具体购物过程。

首先，识别乘客的人脸图像；

然后，通过人脸匹配来确定乘客身份；

然后，通过时间匹配来预测该乘客此时的行为习惯；

然后，自动生成购物订单并询问乘客是否要订购；

然后，如果乘客确认订单，则自动生成购物账单，乘客完成支付；

然后，乘客走到商铺；

最后，商铺通过人脸匹配方案判断提货乘客与下订单乘客是否一致，如果一致，则允许乘客取走订购的商品。

这样，就可以完成一次购物。

在本发明的另一个实例性的实施例中，还公开一种购物方法，包括以下步骤：

s101：提供权利要求1的购物系统；

s102：利用第一摄像头2拍摄乘客的人脸图像，并根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；

s103：利用第二摄像头3拍摄乘客图像并根据拍摄到的乘客图像、拍摄乘客图像时的时间以及识别出的乘客身份来预测乘客的行为习惯；

s104：根据预测出的行为习惯为客户自动生成与该行为习惯对应的购物订单；

s105：在乘客确认生成的购物订单之后，将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

根据本发明的一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：

s106：根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单；

s107：乘客根据生成的购物账单完成订单支付；

s108：商铺根据购物订单为乘客准备商品；和

s109：乘客到商铺取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，前述步骤s109包括：利用设置在商铺的人脸识别装置识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致，如果一致，则允许乘客取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：在乘客确认生成的购物订单之后，根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间，并将计算出的时间传送给商铺。

根据本发明的另一个实例性的实施例，计算出的时间与识别出的乘客身份以及生成的购物订单被一起传送给商铺。

根据本发明的另一个实例性的实施例，还公开一种购物方法，包括以下步骤：

s201：提供前述购物系统；

s202：利用第一摄像头拍摄乘客的人脸图像，并根据拍摄到的人脸图像识别乘客身份；和

s203：根据乘客在所述购物系统的触摸屏上输入的订购信息生成购物订单；

s204：将识别出的乘客身份和生成的购物订单传送给商铺。

根据本发明的一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：

s205：根据生成的购物订单以及识别出的乘客身份为乘客生成购物账单；

s206：乘客根据生成的购物账单完成订单支付；

s207：商铺根据购物订单为乘客准备商品；

s208：乘客到商铺取走订购的商品。

根据本发明的一个实例性的实施例，前述步骤s208包括：利用设置在商铺的人脸识别装置识别到达商铺的乘客的人脸与下订单的乘客的人脸是否一致，如果一致，则允许乘客取走订购的商品。

根据本发明的另一个实例性的实施例，前述购物方法还包括步骤：在生成购物订单之后，根据电梯和商铺的之间的距离以及乘客的步行速度计算乘客到达商铺的时间，并将计算出的时间传送给商铺。

根据本发明的另一个实例性的实施例，计算出的时间与识别出的乘客身份以及生成的购物订单被一起传送给商铺。

本领域的技术人员可以理解，上面所描述的实施例都是示例性的，并且本领域的技术人员可以对其进行改进，各种实施例中所描述的结构在不发生结构或者原理方面的冲突的情况下可以进行自由组合。

虽然结合附图对本发明进行了说明，但是附图中公开的实施例旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明，而不能理解为对本发明的一种限制。

虽然本总体发明构思的一些实施例已被显示和说明，本领域普通技术人员将理解，在不背离本总体发明构思的原则和精神的情况下，可对这些实施例做出改变，本发明的范围以权利要求和它们的等同物限定。

应注意，措词“包括”不排除其它元件或步骤，措词“一”或“一个”不排除多个。另外，权利要求的任何元件标号不应理解为限制本发明的范围。