【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人售卖控制，更具体地说，涉及一种无人售卖控制系统及方法。
技术介绍
1、无人售卖控制系统是一种智能化的系统，利用先进的技术和自动化设备，实现无人值守的销售过程。该系统通过身份验证、自动化库存管理、智能推荐和自动清洁等功能，提供便捷、个性化、安全和高效的零售购物体验。
2、现有技术公开号为cn108876504b的文献提供一种无人售卖系统及其控制方法，该方法包括：对采集的人脸图像进行活体检测和人脸识别，根据识别结果确定是否开启第一门禁系统；采集人数统计区域中的图像用于人数统计，当所述人数为仅有一人时开启第二门禁系统；识别待支付物品，获取支付信息；出口区域再次进行人脸识别，如果人脸识别通过则开启出口门禁系统。该系统基于无线传感技术以及计算机视觉技术，实现了商店的无人售卖，降低了人力成本，提高了购物体验。
3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：上述中的系统使用起来不够智能，无法为用户提供更加便捷零售购物体验，同时系统功能单一，无法增加销售额，降低成本，导致用户满意度不高，且系统设备长期使用无法确保卫生和安全。
4、针对上述中的相关技术中，专利技术人认为现有的无人售卖控制系统无法为用户提供更加便捷零售购物体验，同时系统功能单一，无法增加销售额，降低成本，导致用户满意度不高，且系统设备长期使用无法确保卫生和安全。
5、鉴于此，我们提出一种无人售卖控制系统及方法。
技术实现思路
1
2、本申请技术方案提供了一种无人售卖控制系统，包含：
3、用户识别模块，所述用户识别模块使用生物特征识别技术来进行高度准确的用户身份验证；如果是网上在线购物，则通过账号注册，使用账号及密码登录进行网上购物；
4、中央处理器，所述中央处理器用于协调各模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各模块内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块；
5、购买模块，所述购买模块为客户提供在线推荐与导购服务；
6、机器人配送模块，所述机器人配送模块引入自动化机器人或无人机，可以实现更快速的商品配送。
7、可选的，无人售卖控制系统还包含：
8、智能安全监控模块，所述智能安全监控模块结合计算机视觉和机器学习，实现更智能的区域监控，以检测异常情况并采取相应措施；
9、自动清洁和消毒模块，所述自动清洁和消毒模块使用自动机器人，对售卖区域进行定期的清洁和消毒；
10、智能数据分析和实时反馈模块，所述智能数据分析和实时反馈模块通过实时数据分析和用户反馈，系统不断改进服务，提供更优质的购物体验。
11、可选的，所述户识别模块的生物特征识别技术包括虹膜扫描和静脉识别。
12、可选的，所述购买模块包括虚拟导购单元、智能推荐单元、付款单元和自动化库存管理单元；
13、所述虚拟导购单元引入虚拟导购助手，该助手通过增强现实(ar)技术与用户互动，提供个性化建议和导购服务；
14、所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析，实现高度个性化的商品推荐，以提高销售转化率；
15、所述付款单元处理用户的付款事务，包括接受各种支付方式，所述自动化库存管理单元使用物联网(iot)技术监控库存，系统能够实时调整商品位置和库存量，以满足不同时间段的需求。
16、可选的，所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
17、s31：智能推荐单元收集用户的历史购买数据、浏览记录、搜索历史等行为数据，并进行清洗和预处理，以确保数据质量；
18、s32：将用户行为数据转化为可用于深度学习模型的特征，如用户偏好、频繁购买的类别、浏览时间、购买频率；
19、s33：使用卷积神经网络(cnn)深度学习模型，以处理和分析用户行为数据；
20、s34：使用嵌入层将用户和商品等实体映射为连续向量，以捕捉它们之间的关系；
21、s35：使用历史数据训练深度学习模型，以学习用户的行为模式和商品之间的关联；
22、s36：在线服务时，将用户的实时行为输入到深度学习模型中，以生成个性化的商品推荐；
23、s37：使用排序神经网络排序算法对生成的商品列表进行排序，以确保最相关的商品排在前面；
24、s38：不断地更新模型以反映用户的新行为，以确保个性化推荐的准确性，使用a/b测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
25、可选的，对于在实体店购买物品的反馈数据，可以通过以下方式获取：在购买过程中，为顾客提供反馈表或调查问卷，以收集他们的意见和建议。可以在购物凭证或发票上印刷网站或应用程序的反馈链接，鼓励顾客提供反馈。可以在实体店内设置反馈终端或投票箱，让顾客直接提供反馈，后期通过人工收集数据进行手动输入。
26、本专利技术提供一种无人售卖控制系统的使用方法，包括以下步骤：
27、s1：用户在进入零售店时，用户识别模块通过生物特征识别或面部识别进行身份验证；如果是网上购物，则通过账号密码登录进行购物；
28、s2：一旦用户成功身份验证，系统中的虚拟导购单元激活虚拟购物助手，这个购物助手可以理解用户的声音或文字命令，使用户能够使用自然语言进行购物，用户可以询问有关产品、价格、库存等方面的问题，或者下订单；虚拟购物助手可以通过移动应用程序或者在实体店内的屏幕上显示，提供个性化的推荐、购物指导等服务；
29、s3：基于用户的历史购买记录、偏好和实时需求，系统使用智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析推荐个性化的商品，这些推荐可以在虚拟购物助手或增强现实导购中显示，帮助用户发现他们可能感兴趣的产品，用户完成购物后，通过付款单元处理用户的付款事务；
30、s4：自动化库存管理单元使用物联网(iot)技术监控库存，当库存低于某个阈值时，系统可以自动触发补货请求，并根据需求调整价格，这有助于避免缺货和过多的库存；
31、s5：用户下单后，远程的用户通过机器人配送模块可以利用无人机或机器人来实现高效的配送，这降低了配送时间和成本，并提供了更灵活的交付方式；
32、s6：智能数据分析和实时反馈模块收集用户反馈，包括购物体验和产品建议，这些反馈可以用于不断改进系统，提供更好的服务，同时对交易数据进行实时分析，智能数据分析和实时反馈模块可以根据用户行为进行实时营销、库存优化和需求预测，这有助于提供个性化的促本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S3中，智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S38中，使用A/B测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
4.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤S32中，用于深度学习模型的特征包括户偏好、频繁购买的类别、浏览时间和购买频率。
5.一种基于权利要求1的无人售卖控制系统，包含：用户识别模块、中央处理器、购买模块和机器人配送模块，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的无人售卖控制系统，其特征在于：还包含：
7.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述户识别模块的生物特征识别技术包括虹膜扫描和静脉识别。
8.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，
9.根据权利要求8所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析，实现高度个性化的商品推荐，以提高销售转化率；
10.根据权利要求3所述的无人售卖控制系统，其特征在于：在实体店购买物品的反馈数据，通过在购物凭证或发票上印刷网站或应用程序的反馈链接，鼓励顾客提供反馈。
...【技术特征摘要】
1.一种无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤s3中，智能推荐单元基于深度学习和用户历史行为的分析具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤s38中，使用a/b测试和评估指标来衡量个性化推荐的性能，并进行不断优化，收集和分析用户的反馈数据，以进一步改进个性化推荐系统。
4.根据权利要求2所述的无人售卖控制系统的使用方法，其特征在于：所述步骤s32中，用于深度学习模型的特征包括户偏好、频繁购买的类别、浏览时间和购买频率。
5.一种基于权利要求1的无人售卖控制系统，包含：用户识别模块、中央处理器、购买模块和机器人配送模块，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵子峰，
申请(专利权)人：广州冰川信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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