CN109166007A - 一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置 - Google Patents

一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置，其中所述方法包括：对用户进行认证，若用户为已认证用户，则获取用户的认证信息；根据所述用户的认证信息获取历史购买记录；确定用户对应的推荐商品；根据推荐商品，确定与推荐商品对应的商品陈列区；并且，控制商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示用户对商品陈列区内的推荐商品进行购买。本发明实现了对于用户的经常购买或习惯兴趣点对应的推荐商品的智能推荐，直接对用户对应的推荐商品的商品陈列区进行点亮LED指示灯提示，为用户对于习惯性购买的推荐商品的查找提供了方便，提高了购物效率，节省购物时间，提高了用户体验。

Description

一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置
技术领域
本发明涉及自动售货机技术领域，更具体地说，涉及一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置。
背景技术
物质流通是人类社会的最基本要素。零售行业或直接面向消费者销售的开放式的相关行业(以下简称为零售行业或零售企业)作为当前物质流通的重要手段，需要雇佣大量的收银人员来实现商品的买卖工作，收银人员对消费者所购物品逐件进行统计，统计完成后，与消费者共同完成支付。
而自动售货机，则解决了零售行业的人工统计和人工结算的缺陷，是一种面向消费者的无人售货、自动结算的售卖方式。可通过用户的选择，统计出用户所选择的商品的品种种类和总价值，以供用户进行结算，完成支付过程。但在基于开放式的自动售货机中，用户购物过程中，用户只能在自动售货机中所陈列的众多商品中逐个进行观察选择，对于自动售货机内的商品逐个排查，才能选择出用户需要的商品，陈列商品的品种越多，给用户造成的选购时间越长，导致用户购物效率低，无法在短时间内选择出经常购买的或者需要的商品。
总之，目前现有自动售货机，只能通过用户人工进行对自动售货机内的所有商品进行逐一观察，才能从数量众多的陈列商品中选择出用户需要的商品，并不能实现用户在短时间内找到用户经常购买的或者需要的商品，导致用户购物效率低，浪费大量时间，影响其他消费者的购物时间，用户体验差。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置以解决现有技术的不足。
为解决上述问题，本发明提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，包括：
对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，
控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
优选地，所述“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
接收由所述用户购物手势触发第一红外传感器生成的购物启动指令；
根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品；
若所述当前购物商品为所述推荐商品，则关闭所述推荐商品对应的商品陈列区的LED指示灯。
优选地，所述“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
根据所述购物启动指令，采集所述用户的购物手势的购物连拍图像；
提取所述购物连拍图像中的关键帧；
对每个关键帧进行轮廓识别，获取关键帧中的包括购物手势和所述购物手势抓取的所述当前购物商品的手势轮廓；
根据所述手势轮廓获取每个关键帧对应的手势截图；
基于预先训练的商品识别模型对所述手势截图进行识别，根据识别结果判断所述手势截图中的所述当前购物商品是否为所述推荐商品。
优选地，所述“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”之前，还包括：
采集每个商品陈列区对应的商品陈列图像作为对照图像；
所述“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
接收由所述商品陈列区拿取所述当前购物商品触发与所述商品陈列区对应的重力传感器而生成的重量变化信号，根据所述重量变化信号，采集所述商品陈列区的当前陈列图像；
将所述当前陈列图像与所述对照陈列图像进行比较，根据比较结果确认所述用户拿取所述商品陈列区的当前购物商品；
若所述用户拿取了所述商品陈列区的所述当前购物商品，则获取所述商品陈列区对应的商品陈列信息和所述推荐商品对应的推荐商品信息；
若所述商品陈列信息与所述推荐商品信息一致，则判定所述当前购物商品为所述推荐商品。
优选地，所述“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
实时检测所述自动售货机内的商品，识别所述用户抓取的目标商品；
若所述用户抓取的所述目标商品被放回至所述自动售货机中，判断所述目标商品是否放回至与所述目标商品对应的预设摆放区；
若所述目标商品未被放回所述预设摆放区，则控制所述预设摆放区对应的LED灯进行报错，并且通过语音提示所述用户将所述目标商品放回至所述预设摆放区。
优选地，所述“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”包括：
接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令；
采集所述用户的认证图像；
定位所述认证图像中的面部区域，并且，提取所述面部区域的面部特征信息；
利用预先训练的面部识别模型对所述面部特征信息进行识别，判断所述用户是否为已认证用户；
若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息。
优选地，所述“接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令”之后，还包括：
根据所述购物启动指令，采集用户的全身图像；
基于所述用户的全身图像，构建所述用户在所述全身图像中的肢体关节点；
显示基于所述肢体关节点构建的人物模型，提示所述用户根据所述人物模型的肢体动作进行模仿；
获取所述用户的模仿动作图像，并且根据所述用户的肢体关节点提取所述模仿动作图像中的特征向量；
若所述特征向量与所述人物模型的肢体动作相匹配，则判定所述用户通过活体认证。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种基于自动售货机的商品推荐装置，包括：认证模块、获取模块和确定模块；
所述认证模块，用于对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
所述获取模块，用于基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
所述确定模块，用于根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
所述确定模块，还用于根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，
控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储基于自动售货机的商品推荐程序，所述处理器运行所述基于自动售货机的商品推荐程序以使所述用户终端执行如上述所述基于自动售货机的商品推荐方法。
此外，为解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于自动售货机的商品推荐程序，所述基于自动售货机的商品推荐程序被处理器执行时实现如权上述所述基于自动售货机的商品推荐方法。
本发明提供的一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置。其中，本发明所提供的方法通过在确认用户为已认证用户后，根据用户的认证信息中的历史购买记录确定用户对应的推荐商品，并且在推荐商品的商品陈列区进行通过LED指示灯的亮灯提示，以提示用户进行对推荐商品的购买。本发明实现了在开放式的购物环境中，对于用户基于历史购买记录的推荐商品的推荐，即实现了对于用户的经常购买或习惯兴趣点对应的推荐商品的智能推荐，从而在用户进行购物过程中，直接对用户对应的推荐商品的商品陈列区进行点亮LED指示灯提示，为用户对于习惯性购买的推荐商品的查找提供了方便，提高了购物效率，节省购物时间，提高了用户体验，避免了由于购物时间长效率低对其他消费者造成的影响。
附图说明
图1为本发明基于自动售货机的商品推荐方法实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
图2为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明基于自动售货机的商品推荐方法第六实施例的流程示意图；
图8为本发明基于自动售货机的商品推荐装置的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的终端的硬件运行环境的结构示意图。
本发明实施例终端可以是的设于自动货柜机中的PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器、MP4播放器、便携计算机等可移动式终端设备。此外，也可以为自动货柜机本身所带有的计算机硬件装置。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏、输入单元比如键盘、遥控器，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
此外，终端包括图像采集设备，具体可以为摄像头，相机等。
此外，终端还包括红外传感设备，用以对用户的购物行为进行判断。
此外，终端还包括重力传感设备，用以对自动售货机中的商品的质量进行实时或定时的监控。
可选地，终端还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。此外，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作***、数据接口控制程序、网络连接程序以及基于自动售货机的商品推荐程序。
本发明提供的一种基于自动售货机的商品推荐方法及其装置。其中，所述方法实现了对于用户的经常购买或习惯兴趣点对应的推荐商品的智能推荐，从而在用户进行购物过程中，直接对用户对应的推荐商品的商品陈列区进行点亮LED指示灯提示，为用户对于习惯性购买的推荐商品的查找提供了方便，提高了购物效率，节省购物时间，提高了用户体验，避免了由于购物时间长效率低对其他消费者造成的影响。
实施例1：
参照图2，本发明第一实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，包括：
步骤S10，对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
上述，本实施例所提供的基于自动售货机的商品推荐方法，可以适用于开放式的购物环境，例如商场、超市等场所，即无人值守，用户可进行自由拿取货物。在本实施例中，可以为开放式的自动售货机，用户开始购物后，自动售货机的柜门打开，用户进行对内部的货物直接拿取，而自动售货机通过图像采集设备对用户的购物行为、所购物品进行识别和统计，实现对于用户的所购商品的最终结算。
上述，用户的认证过程，即为用户的登录过程。在用户进行利用自动售货机购物之前，首先要对用户的身份进行认证，以确定用户是否为已认证用户。
上述，用户的认证过程可以为在用户触发购物指令时，开始对用户的进行的认证，例如用户通过手动操作自动售货机上的***，开始发起购物指令，或者用户通过手机对自动售货机扫码，实现出发购物指令等等，此外，也可以在用户走入自动售货机的购物识别区域时，自动售货机的图像采集设备自动对用户开始进行面部识别。
上述，认证信息，为用户在认证过程后，***获取到的与用户对应的信息，其中可以包括用户的图像、用户面部特征、用户年龄、用户ID、用户联系方式、用户性别等等表征用户唯一身份的预存的信息，也可以为当前用户作为新用户进行认证后，填入的新的信息。
步骤S20，基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
上述，历史购买数据库，为保存有用户信息以及用户所购买商品记录对应关系的数据库。其中，可以包括用户购买的商品品种、商品类别、购买时间、购买数量等等信息，进一步的，通过***进行对上述信息统计，根据预设的权重信息，可获取用户的购物兴趣点，购物高频次商品等等。
步骤S30，根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
上述，推荐商品为与用户的认证信息对应的历史购买记录所统计推荐出的推荐商品，可以为用户的高频次购买商品，也可以用户前一次购买的商品等等。例如，用户前3次通过自动售货机均购买了矿泉水，则根据用户的历史购买记录，生成的推荐商品为矿泉水。
步骤S40，根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
上述，每一种商品根据类别的不同有固定的区别的商品陈列区，即为了区别商品并且方便于用户进行对不同类别的商品进行选购，不同的商品设于不同的商品陈列区之中。例如，自动售货机内为售货柜，售货柜中设有多个通过隔板分隔的单元格，每个单元格为一个商品陈列区。
上述，根据推荐商品，确认与之对应的商品陈列区，即确认推荐商品所在位置，进而通过LED指示灯进行亮灯，进行对于用户该推荐商品进行提示，以便于用户对推荐商品进行购买。
本实施例所提供的方法通过在确认用户为已认证用户后，根据用户的认证信息中的历史购买记录确定用户对应的推荐商品，并且在推荐商品的商品陈列区进行通过LED指示灯的亮灯提示，以提示用户进行对推荐商品的购买。本实施例实现了在开放式的购物环境中，对于用户基于历史购买记录的推荐商品的推荐，即实现了对于用户的经常购买或习惯兴趣点对应的推荐商品的智能推荐，从而在用户进行购物过程中，直接对用户对应的推荐商品的商品陈列区进行点亮LED指示灯提示，为用户对于习惯性购买的推荐商品的查找提供了方便，提高了购物效率，节省购物时间，提高了用户体验，避免了由于购物时间长效率低对其他消费者造成的影响。
实施例2：
参照图3，本发明第二实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S40“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
步骤S50，接收由所述用户购物手势触发第一红外传感器生成的购物启动指令；
上述，第一红外传感器设于自动售货机内可感知用户购物手势的位置，在用户伸手或肢体伸入自动售货机的一购物区域内，传感器感知购物手势，并生成购物启动指令。
上述，在确定用户对应的推荐商品并进行相应的提示后，用户开始进行购物，通过红外传感器进行对于用户的购物动作和手势进行识别，触发购物的流程。
步骤S60，根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品；
上述，在用户出发传感器后，生成购物启动指令，进而对用户拿取的商品进行识别。当前购物商品，为用户当前基于该购物启动指令所抓取的商品，对该当前购物商品进行识别，以判断该商品是否为推荐商品。
具体的，识别方法可以为通过图像识别方法或者重量变化方法从而判断出推荐商品是否被挑选。
步骤S70，若所述当前购物商品为所述推荐商品，则关闭所述推荐商品对应的商品陈列区的LED指示灯。
上述，在本实施例中，在用户出发生成购物启动指令后，对用户所拿取的当前购物商品进行识别，从而判断出当前购物商品是否就是推荐商品，若是，则关闭与之对应的作为推荐指示作用而点亮的LED指示灯，指示该推荐商品已被用户拿取，可使用户更加明确购物的目标商品，使用户明确获知推荐商品已被拿取到，减少不必要的提示信息，为用户购物过程提供方便。
实施例3：
参照图4，本发明第三实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，基于上述图3所示的第二实施例，所述步骤S60“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
步骤S61，根据所述购物启动指令，采集所述用户的购物手势的购物连拍图像；
上述，购物连拍图像，可以为连拍的静态图像，也可以为动态的GIF动图或者视频文件。具体的，为用户拿取货物的连拍图像。
连拍图像可以为以固定时间间隔进行图像采集的静态图像，其时间间隔例如1张/2S的频次，或者在用户拿去货物的阶段连拍十张图像。
步骤S62，提取所述购物连拍图像中的关键帧；
上述，关键帧，为购物连拍图像进行转换，并提取其中的关键帧。其中关键帧可以为购物连拍图像中包含有用户所抓取商品的帧，以便于对其中所抓取的商品进行进一步的识别。
步骤S63，对每个关键帧进行轮廓识别，获取关键帧中的包括购物手势和所述购物手势抓取的所述当前购物商品的手势轮廓；
上述，确定关键帧中，用户的购物手势和购物商品的轮廓。
需要说明的是，目前轮廓检测方法有两类，一类是利用传统的边缘检测算子检测目标轮廓，另一类是从人类视觉***中提取可以使用的数学模型完成目标轮廓检测。在本实施例中，采用边缘检测进行获取包括购物手势和所述购物手势抓取的所述当前购物商品的手势轮廓。
步骤S64，根据所述手势轮廓获取每个关键帧对应的手势截图；
上述，获取到每个关键帧中基于手势轮廓的截图，可进一步对截图进行识别，大大减少了计算机对于图像识别的工作量，提高识别效率，减少无用的噪声杂质对于图像识别的影响。
步骤S65，基于预先训练的商品识别模型对所述手势截图进行识别，根据识别结果判断所述手势截图中的所述当前购物商品是否为所述推荐商品。
上述，对于购物连拍图像进行识别，具体的识别过程可以包括：
S1，提取连拍抓取图像的关键帧，并构建每个所述关键帧对应的时间戳；
S2，对所述在时间上连续的关键帧进行阈值分割算法进行分割，得到二值图像；其中包括：
S2-1，将每一帧的所述在时间上连续的关键帧转化为HSV颜色空间，得HSV图像；
S2-2，对所述HSV图像进行直方图分析，得到与所述HSV图像对应的阈值范围；
S2-3，将在H、S、V三个维度的像素值都在所述阈值范围内的像素点设置为1，将在H、S、V三个维度的像素值不都在所述阈值范围内的像素点设置为0，得到所述分割后所述二值图像。
S3，以预先采集的用户未抓取商品的手部图像作为对比种子图，对所述分割后二值图像进行比对，以框出所有所述关键帧中，具有区别于所述对比种子图的目标商品的图像，得到具有所述商品的目标关键帧。
S4，通过预先训练的人工神经网络，对所述目标关键帧进行识别，获取所述目标关键帧中的所包括的商品的品种和数量。
实施例4：
参照图5，本发明第四实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，基于上述图3所示的第二实施例，所述步骤S10“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”之前，还包括：
步骤S80，采集每个商品陈列区对应的商品陈列图像作为对照图像；
上述，在用户进行认证之前，对于自动售货机内的每个商品陈列区进行图像采集，采集到每个商品陈列区所对应的商品陈列图像，作为对照图像。对照图像可以采集一张图像，也可以采集不同角度的多张图像。
所述步骤S60“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
步骤S66，接收由所述商品陈列区拿取所述当前购物商品触发与所述商品陈列区对应的重力传感器而生成的重量变化信号，根据所述重量变化信号，采集所述商品陈列区的当前陈列图像；
上述，每个商品陈列区设有一对应的重力传感器，通过重力传感器实时获取该商品陈列区的商品的重量值，即可实时感知商品取、放过程中的重量变化，即增重变化信号。当将购物商品由商品陈列区拿取出后，其总质量发生改变，触发对应的重力传感器，根据所减少的购物商品的重量生成一重量变化信号。
上述，当前陈列图像，为在用户拿取商品后对所拿取的商品对应的商品陈列区进行采集的图像。
步骤S67，将所述当前陈列图像与所述对照陈列图像进行比较，根据比较结果确认所述用户拿取所述商品陈列区的当前购物商品；
上述，通过将当前陈列图像与对照陈列图像进行比较，从而确认用户拿取了商品陈列区的商品，即当前购物商品。
步骤S68，若所述用户拿取了所述商品陈列区的所述当前购物商品，则获取所述商品陈列区对应的商品陈列信息和所述推荐商品对应的推荐商品信息；
步骤S69，若所述商品陈列信息与所述推荐商品信息一致，则判定所述当前购物商品为所述推荐商品；
上述，通过获取当前购物商品的商品陈列信息和推荐商品对应的推荐商品信息，进而对比商品陈列信息与推荐商品信息，如果两者一致，即商品陈列信息中的商品品种与推荐商品信息中的商品品种相同，则判定当前购物商品为推荐商品，否则不为推荐商品。通过重力传感技术，对商品是否被拿取进行识别，进而比对判断当前购物商品是否为推荐商品，从而大大提高了对于商品进行识别的准确度，提高了识别效率，为用户的购物过程提供了方便。
实施例5：
参照图6，本发明第五实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S40“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
步骤S90，实时检测所述自动售货机内的商品，识别所述用户抓取的目标商品；
上述，在用户抓取商品的过程中，通过图像识别技术对用户的抓取动作对应的商品进行识别，即用户抓取了目标商品。可在识别过程中，获取该目标商品的商品特征，进行保存，以便于进行一步的对于该目标商品的识别和判断。
步骤S100，若所述用户抓取的所述目标商品被放回至所述自动售货机中，判断所述目标商品是否放回至与所述目标商品对应的预设摆放区；
上述，如果用户对于该目标商品进行退货，即将该目标商品放回到自动售货机中，则判断该商品是否被放置回与其对应的正确位置，即为预设摆放区。
上述，预设摆放区为预先设定的与商品对应的区域，每一种类的商品对应的可设置有一预设摆放区。
步骤S110，若所述目标商品未被放回所述预设摆放区，则控制所述预设摆放区对应的LED灯进行报错，并且通过语音提示所述用户将所述目标商品放回至所述预设摆放区。
上述，如果用户将该目标商品放置到错误的位置，即未被放置到预设摆放区，则通过预设摆放区对应的LED灯进行报错，提示用户该目标商品存在放置错误位置的情况，并且通过语音提示用户将其防止到正确的预设摆放区中。在本实施例中，在用户拿取目标商品后，存在由于用户拿错或者不符合用户需求的情况，此时需要用户进行退货，但由于自动售货机为开放式，每个种类的商品对应的具有相应的预设摆放区，如果由于用户退货时，将退货的目标商品放置错误的位置，则会出现位置混乱的情况，为该用户的购物过程以及其他用户的购物过程造成了影响；通过利用图像识别技术，对用户所拿取商品进行实时检测，识别出用户抓取的目标商品，并且进一步在用户退货时，比较用户所放置的位置是否为预设摆放区进行判断，如果放置错误，则通过LED指示灯和语音提示对用户的错误放置进行报错，并提示用户放置该商品至正确的预设摆放区中，从而通过自动售货机的监控实现了对于柜内商品的分类摆放，对于用户的退货行为进行监控识别，并且如果出错则进行相应的报错，从而间接是自动售货机内保持分门别类摆放有序，为用户的购物过程提供了方便。
实施例6：
参照图7，本发明第六实施例提供一种基于自动售货机的商品推荐方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S10“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”包括：
步骤S120，接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令；
上述，第二红外传感器，为对于用户是否进入购物区域进行感知的传感器。购物区域，是基于自动售货机设置的用户进行购物选择商品的区域，当用户进入该购物区域后，触发第二红外传感器，生成购物启动指令。
步骤S130，采集所述用户的认证图像；
当用户进入购物区域，根据购物启动指令采集用户的认证图像。具体的，认证图像可以为全身图像、半身图像，或者面部图像。
此外，在步骤S130后，可进行对于认证图像的优化处理，例如，对认证图像进行对比度提高，并转换为二值灰度图像。
步骤S140，定位所述认证图像中的面部区域，并且，提取所述面部区域的面部特征信息；
上述，对认证图像进行识别，定位出其中的面部区域，并且提取其中的面部特征信息，例如，眼部特征、眼部间距、眉部特征，嘴部特征，脸型特征等等。
步骤S150，利用预先训练的面部识别模型对所述面部特征信息进行识别，判断所述用户是否为已认证用户；
步骤S160，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息。
上述，对面部特征信息进行识别，基于该认证图像对用户进行认证，如果该用户经过识别为已认证用户，则获取用户对应的认证信息。其中认证信息，可以为存储于云端服务器中的用户对应的信息。
所述步骤S120“接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令”之后，还包括：
步骤S170，根据所述购物启动指令，采集用户的全身图像；
上述，采集用户的全身图像，全身图像为完整显示用户从头部至脚部的图像，用以进行肢体动作追踪。
在本实施例中，基于kinect的骨骼跟踪技术，对用户的动作进行识别。
上述，需要说明的是，kinect是一种3D体感摄影机(开发代号“Project Natal”)，同时它导入了即时动态捕捉、影像辨识、麦克风输入、语音辨识、社群互动等功能。
上述，需要说明的是，骨骼追踪技术是Kinect的核心技术，它可以准确标定人体的20个关键点，并能对这20个点的位置进行实时追踪。利用这项技术，可以开发出各种基于体感人机交互的应用。目前，Kinect for Windows SDK中的骨骼API可以提供位于Kinect前方至多两个人的位置信息，包括详细的姿势和骨骼点的三维坐标信息。另外，Kinect forWindows SDK最多可以支持20个骨骼点。数据对象类型以骨骼帧的形式提供，每一帧最多可以保存20个点。
Kinect骨骼数据流会提供人体全身的20个关节点的三维坐标，人处在Kinect有效的数据获取区域中，该关节点对应的坐标也会随着人的运动，时刻改变，不同的动作的坐标数据不同，因此坐标数据可以用来进一步的表征动作。但是这些原生的坐标数据并不能直接用于描述动作模型，必须进行转化为特征。
步骤S180，基于所述用户的全身图像，构建所述用户在所述全身图像中的肢体关节点；
在本实施例中，需要保存和追踪的是，人体四肢中的肢体关节点，通过根据图像识别确定所述用户的四肢关节点的三维坐标。因为在购物过程中，需要识别的为用户的四肢动作，通过人的四肢动作，即可识别出人的动作行为。进而根据人的不同的购物行为，进行与之相对应的提示。
步骤S190，显示基于所述肢体关节点构建的人物模型，提示所述用户根据所述人物模型的肢体动作进行模仿；
步骤S200，获取所述用户的模仿动作图像，并且根据所述用户的肢体关节点提取所述模仿动作图像中的特征向量；
步骤S210，若所述特征向量与所述人物模型的肢体动作相匹配，则判定所述用户通过活体认证。
上述，在本实施例中，通过显示屏显示一与用户对应的人物模型，通过kinect的骨骼跟踪技术，提示用户根据人物模型的动作进行模仿行动，当基于骨骼跟踪，识别出用户做出与人物模型相应的动作，则可判定用户为活体，通过活体认证。在本实施例中，对用户的认证过程中，为保证用户的购物过程和交易过程的安全，通过基于kinect的骨骼跟踪技术，对用户的动作进行识别，通过用户做出与人物模型相应的动作后，从而确定用户为活体，即通过活体认证，放置用户通过利用照片、人偶等替代物通过认证，保证用户的交易的安全性。
此外，参考图8，本发明还提供一种基于自动售货机的商品推荐装置，包括：认证模块10、获取模块20和确定模块30；
所述认证模块10，用于对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
所述获取模块20，用于基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
所述确定模块30，用于根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
所述确定模块30，还用于根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
此外，本发明还提供一种用户终端，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储基于自动售货机的商品推荐程序，所述处理器运行所述基于自动售货机的商品推荐程序以使所述用户终端执行如上述所述基于自动售货机的商品推荐方法。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于自动售货机的商品推荐程序，所述基于自动售货机的商品推荐程序被处理器执行时实现如权上述所述基于自动售货机的商品推荐方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，包括：
对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，
控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
2.如权利要求1所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，所述“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
接收由所述用户购物手势触发第一红外传感器生成的购物启动指令；
根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品；
若所述当前购物商品为所述推荐商品，则关闭所述推荐商品对应的商品陈列区的LED指示灯。
3.如权利要求2所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，所述“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
根据所述购物启动指令，采集所述用户的购物手势的购物连拍图像；
提取所述购物连拍图像中的关键帧；
对每个关键帧进行轮廓识别，获取关键帧中的包括购物手势和所述购物手势抓取的所述当前购物商品的手势轮廓；
根据所述手势轮廓获取每个关键帧对应的手势截图；
基于预先训练的商品识别模型对所述手势截图进行识别，根据识别结果判断所述手势截图中的所述当前购物商品是否为所述推荐商品。
4.如权利要求2所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，
所述“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”之前，还包括：
采集每个商品陈列区对应的商品陈列图像作为对照图像；
所述“根据所述购物启动指令，对所述用户所拿取的当前购物商品进行识别，根据识别结果判断所述当前购物商品是否为所述推荐商品”包括：
接收由所述商品陈列区拿取所述当前购物商品触发与所述商品陈列区对应的重力传感器而生成的重量变化信号，根据所述重量变化信号，采集所述商品陈列区的当前陈列图像；
将所述当前陈列图像与所述对照陈列图像进行比较，根据比较结果确认所述用户拿取所述商品陈列区的当前购物商品；
若所述用户拿取了所述商品陈列区的所述当前购物商品，则获取所述商品陈列区对应的商品陈列信息和所述推荐商品对应的推荐商品信息；
若所述商品陈列信息与所述推荐商品信息一致，则判定所述当前购物商品为所述推荐商品。
5.如权利要求1所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，所述“控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买”之后，还包括：
实时检测所述自动售货机内的商品，识别所述用户抓取的目标商品；
若所述用户抓取的所述目标商品被放回至所述自动售货机中，判断所述目标商品是否放回至与所述目标商品对应的预设摆放区；
若所述目标商品未被放回所述预设摆放区，则控制所述预设摆放区对应的LED灯进行报错，并且通过语音提示所述用户将所述目标商品放回至所述预设摆放区。
6.如权利要求1所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，所述“对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息”包括：
接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令；
采集所述用户的认证图像；
定位所述认证图像中的面部区域，并且，提取所述面部区域的面部特征信息；
利用预先训练的面部识别模型对所述面部特征信息进行识别，判断所述用户是否为已认证用户；
若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息。
7.如权利要求6所述基于自动售货机的商品推荐方法，其特征在于，所述“接收所述用户进入所述自动售货机的购物区域触发第二红外传感器生成的购物启动指令”之后，还包括：
根据所述购物启动指令，采集用户的全身图像；
基于所述用户的全身图像，构建所述用户在所述全身图像中的肢体关节点；
显示基于所述肢体关节点构建的人物模型，提示所述用户根据所述人物模型的肢体动作进行模仿；
获取所述用户的模仿动作图像，并且根据所述用户的肢体关节点提取所述模仿动作图像中的特征向量；
若所述特征向量与所述人物模型的肢体动作相匹配，则判定所述用户通过活体认证。
8.一种基于自动售货机的商品推荐装置，其特征在于，包括：认证模块、获取模块和确定模块；
所述认证模块，用于对用户进行认证，若所述用户为已认证用户，则获取所述用户的认证信息；
所述获取模块，用于基于历史购买数据库，根据所述用户的认证信息获取所述历史购买数据库中的所述用户对应的历史购买记录；
所述确定模块，用于根据所述历史购买记录和所述认证信息确定所述用户对应的推荐商品；
所述确定模块，还用于根据所述推荐商品，确定与所述推荐商品对应的商品陈列区；并且，
控制所述商品陈列区对应的LED指示灯亮灯，以提示所述用户对所述商品陈列区内的所述推荐商品进行购买。
9.一种用户终端，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储基于自动售货机的商品推荐程序，所述处理器运行所述基于自动售货机的商品推荐程序以使所述用户终端执行如权利要求1-7中任一项所述基于自动售货机的商品推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于自动售货机的商品推荐程序，所述基于自动售货机的商品推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述基于自动售货机的商品推荐方法。
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