专利显示亚马逊可能将AR技术用于汽车零件

2019年05月15日 来源:

购买汽车零件通常是一项困难且使人懊丧的任务。汽车零件通常是由第三方厂商生产,而且质量与设计参差不齐。例如,如果1995年版福特Fusion的车主想要订购新的叶子板,她可能无法在上找到合适的产品。即便某件商品标为兼容,但由于制造方面的不一致性,它通常也不适合这位特定的车主。不仅如此,市场上经常存在数以百计的品牌和模型,这进一步增加了车主的选择难度。

亚马逊已经在零售业务方面采用了AR技术,发布了专门的iOS和安卓版应用,帮助消费者直接在家中可视化家具和电子产品。根据映维发现的一份新专利,亚马逊似乎希望将AR扩展至新的零售类别,将AR技术应用于汽车领域。

亚马逊于2017年1月开始积极瞄准这一垂直市场,他们当时宣布与美国一些最大的汽车配件供应商签订了合同。值得注意的是,由于Advance Auto Parts和AutoZone等传统实体汽车零件零售商在官或移动应用程序中没有提供AR功能的支持,因此亚马逊在这一方面发现了突破口。

在这份名为Vehicle Component Installation Preview Image Generation(车辆零件安装预览图像生成)的专利中(点击前往),亚马逊描述了系统利用AR来帮助用户预览汽车零件的图象。

第一步:利用计算机视觉来识别车辆

专利所描写的系统将首先通过用户设备摄像头来识别车辆的品牌,型号和年份(应用程序将在数据库中存储车辆的精确测量值)。

应用程序中的计算机视觉技术则根据汽车电池,前灯或品牌标志来检测车辆。

如果计算机视觉无法检测车型,用户可以选择手动输入车辆的车辆识别码。

在辨认车辆后,应用程序将判断需要可视化的车辆部分,并且检测检测车辆连接点或所选汽车零件的访问点。

第二步:选购适合的汽车零件

在辨认车辆的连接点后,用户就可以从3D渲染数据库中选择所需的汽车零件(包含精确测量),比如增压器。

这款应用程序可以显示不同品牌和尺寸的增压器,允许用户在不同的选项之间切换,如下图所示。

然后,用户可以从相关3D渲染的完整数据库中预览并选择所需的汽车零件。

专利解释的应用程序的内部推荐引擎,其类似于亚马逊零售官的推荐功能。

例如,推荐引擎同时可以提供合适汽车相同部分的补充零件。

第三步:在AR中进行测试

在选定了所需的汽车零件后,平台则把选定的汽车零件图象与车辆图像集成在一起,以下所示。这时候,用户就可以判断汽车零件是不是合适车辆。

值得注意的是,亚马逊专利表示3D渲染图可以肯定某个零件在某个适合度阈值范围内是否适合车辆,这表明即使进行了最精确的丈量,仍然有部分适配方面没法支持视觉投影(如将零件连接到车辆的螺钉)。

另外,应用程序同时包括了消费者评价和厂商评论等补充性信息,为你的决定提供一定的参考。

如果AR技术能够帮助亚马逊准确地提供兼容零件,他们将能帮助第三方汽车零部件行业获得更多的市场份额,超过提供更昂贵(但保证兼容)汽车零部件的原始经销商份额。

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