オンライン購入はしばしば困難とイライラする自動車部品の作業です。自動車部品は通常、サードパーティベンダ、および不均一な品質とデザインで製造されている。例えば、フォードフュージョンの所有者の1995バージョンは新しいフェンダーを注文したい場合彼女はインターネット上で適切な製品を見つけることができませんでした。アイテムが、しかしため製造業における矛盾の「互換性」としてマークされている場合でも、それは通常、特定の所有者には適していません。それだけでなく、多くの場合、市場には数百ありますさらに、所有者の選択の難しさを増すメートルのブランドとモデル、。
Amazonは消費者に家具や家電製品の直接可視化を支援するためにiOSとAndroidアプリケーションの特別バージョンをリリースし、AR技術を利用して小売ビジネスにされている。ネットワークディスカバリの新しい特許次元マッピングによると、AmazonはARを拡張したいようです新しい小売カテゴリーでは、AR技術が自動車分野に適用されました。
Amazonは2017年1月には、積極的に、彼らは米国最大の自動車部品メーカーの一部で発表されたこの垂直市場をターゲットに始めた、それによる伝統的なエンティティAdvanceAutoPartsとオートゾーンの自動車部品販売店の公式サイトや動きには注目に値する契約を締結しましたこのアプリケーションはAR機能をサポートしていないため、Amazonはこの分野で画期的なものを見つけました。
「VehicleComponentInstallPreviewImageGeneration」というタイトルの特許では、Amazonは、ユーザーが自動車部品の画像をプレビューできるようにARを使用するようにシステムを説明しました。
ステップ1：コンピュータビジョンを使用して車両を特定する
この特許に記載されたシステムは、ユーザ機器カメラを介して車両のブランド、モデルおよび年を最初に特定する（アプリケーションは車両の正確な測定値をデータベースに格納する）。
アプリケーションプログラムのコンピュータビジョン技術は、車のバッテリー、ヘッドライトまたはブランドロゴに基づいて車両を検出します。
アプリケーションプログラムのコンピュータビジョン技術は、車のバッテリー、ヘッドライトまたはブランドロゴに基づいて車両を検出します。
コンピュータビジョンが車両モデルを検出できない場合、ユーザは車両の車両識別番号を手動で入力することを選択することができる。
車両を識別した後、アプリケーションプログラムは、視覚化する必要がある車両の部分を決定し、検出された車両または選択された車の部品へのアクセスポイントを検出する。
ステップ2：右の車の部品を選ぶ
ユーザは、車両の接続点を特定した後、スーパーチャージャなどの3Dレンダリングデータベースから所望の車の部品（正確な測定を含む）を選択することができる。
このアプリでは、さまざまなブランドやサイズのブースターを表示できるため、ユーザーはさまざまなオプションを切り替えることができます（下図参照）。
そして、ユーザは、関連する3Dレンダリングされたフルオンラインデータベースから、必要な自動車部品をプレビューし、選択することができる。
Amazonで紹介されている小売公式サイトの推奨機能に類似した、特許で説明されたアプリケーションの内部推奨エンジン。
Amazonで紹介されている小売公式サイトの推奨機能に類似した、特許で説明されたアプリケーションの内部推奨エンジン。
例えば、推奨エンジンは、自動車の同じ部品に適合する補足部品を提供することもできる。
ステップ3：ARでテストする
必要な車のパーツを選択した後、プラットフォームは、以下に示すように、選択された車のパーツイメージを車両イメージと統合します。このとき、パーツは車に適しているかどうかを判断できます。
なお、アマゾンの特許は、3Dレンダリングを表し範囲「の閾値」一定の範囲内部分的に決定することができるも、最も正確な測定場合、いくつかの側面がまだあることを示し、適切なビヒクルであり、視覚的突出部を支持するように適合させることができません（部品を車両に接続するねじなど）。
さらに、このアプリケーションには、消費者レビューやベンダーレビューなどの補足情報も含まれています。
AmazonのAR技術は正確に互換性のある部品を提供するのに役立つことができれば、彼らはより高価な（しかし互換性を確保するために）自動車部品の元ディーラーのシェアを提供より多くの、より多くの市場シェアを獲得するために、サードパーティ製の自動車部品産業を助けることができるようになります。
