자동차 부품을 온라인으로 구매하는 것은 종종 어렵고 실망 스럽습니다. 자동차 부품은 일반적으로 제 3 자 제조업체가 제조하며 품질과 디자인이 혼합됩니다. 예를 들어, 1995 년 Ford Fusion 소유자가 새 펜더를 주문하려면 그녀는 온라인에서 올바른 제품을 찾지 못할 수도 있습니다. 제품이 제조상의 불일치로 인해 '호환 가능'으로 표시 되더라도 일반적으로이 특정 소유자에게는 적합하지 않습니다. 브랜드와 모델, 소유자의 선택의 어려움을 더욱 증가시킵니다.
아마존은 AR 기술을 사용하여 소매 사업을하고, 네트워크 검색의 새로운 특허 차원 매핑에 따르면. 소비자들에게 가구와 가전 제품의 직접 시각화에 도움이 iOS 및 안드로이드 응용 프로그램의 특별 버전을 출시, 아마존은 AR을 확장 할 것으로 보인다 새로운 소매 카테고리에서는 AR 기술이 자동차 분야에 적용되었습니다.
아마존 월 2017 년, 적극적으로, 그들은 미국 최대 자동차 부품 공급 업체들과 함께 발표 된이 수직 시장을 대상으로 시작 인해 기존의 엔티티 AdvanceAutoParts 및 오토 존 자동차 부품 소매 업체의 공식 웹 사이트 또는 이동에 주목할 필요가 계약을 체결 아마존은이 점에서 돌파구를 찾을 수 있도록 응용 프로그램, AR 기능에 대한 지원을 제공하지 않습니다.
'VehicleComponentInstallPreviewImageGeneration'(클릭하여 이동)이라는 특허에서 Amazon은 사용자가 자동차 부품의 이미지를 미리 볼 수 있도록 AR을 사용하는 시스템을 설명했습니다.
1 단계 : 컴퓨터 비전을 사용하여 차량 식별
이 특허에 설명 된 시스템은 사용자 장비 카메라를 통해 차량의 브랜드, 모델 및 연도를 먼저 식별합니다 (애플리케이션은 차량의 정확한 측정을 데이터베이스에 저장합니다).
응용 프로그램의 컴퓨터 비전 기술은 자동차 배터리, 헤드 라이트 또는 브랜드 로고를 기반으로 차량을 감지합니다.
응용 프로그램의 컴퓨터 비전 기술은 자동차 배터리, 헤드 라이트 또는 브랜드 로고를 기반으로 차량을 감지합니다.
컴퓨터 비전이 차량 모델을 감지 할 수없는 경우 사용자는 차량의 차량 식별 번호를 수동으로 입력하도록 선택할 수 있습니다.
차량을 식별 한 후 응용 프로그램은 시각화가 필요한 차량의 일부를 결정하고 감지 된 차량 또는 선택한 차량 부품에 대한 액세스 지점을 감지합니다.
2 단계 : 올바른 자동차 부품 선택
사용자는 차량의 연결 지점을 확인한 후 과급기와 같은 3D 렌더링 데이터베이스에서 원하는 차량 부품 (정확한 측정 포함)을 선택할 수 있습니다.
이 앱은 다양한 브랜드와 크기의 부스터를 표시 할 수 있으므로 사용자는 아래에 표시된 것처럼 다양한 옵션간에 전환 할 수 있습니다.
그런 다음 사용자는 관련 3D 렌더링 된 전체 온라인 데이터베이스에서 필요한 자동차 부품을 미리보고 선택할 수 있습니다.
특허 설명 된 응용 프로그램의 내부 추천 엔진은 Amazon 소매 공식 웹 사이트의 권장 기능과 유사합니다.
특허 설명 된 응용 프로그램의 내부 추천 엔진은 Amazon 소매 공식 웹 사이트의 권장 기능과 유사합니다.
예를 들어 추천 엔진은 자동차의 동일한 부품에 맞는 보조 부품을 제공 할 수도 있습니다.
3 단계 : AR에서 테스트
필요한 자동차 부품을 선택한 후 플랫폼은 선택된 자동차 부품 이미지를 차량 이미지와 통합합니다 (아래 그림 참조). 이때 사용자는 차량 부품이 차량에 적합한 지 여부를 결정할 수 있습니다.
아마존의 특허에 따르면 3D 렌더링은 부품이 특정 적합성 임계 값 내에서 차량에 맞는지 여부를 결정할 수 있다는 것을 나타냅니다. 이는 가장 정확한 측정을하더라도 시각적 투영을 지원하지 않는 부속 부품이 여전히 있음을 나타냅니다. (예 : 부품을 차량에 연결하는 나사).
또한 응용 프로그램에는 소비자 평가 및 공급 업체 검토와 같은 보충 정보가 포함되어있어 결정에 대한 참조를 제공합니다.
AR 기술이 Amazon이 호환 부품을 정확하게 제공하는 데 도움을 줄 수 있다면, 타사 자동차 부품 업계가 더 비싸지 만 (호환이 보장되는) 자동차 부품보다 더 많은 시장 점유율을 확보 할 수 있습니다.
