A compra de autopeças on-line é muitas vezes uma tarefa difícil e frustrante. As autopeças geralmente são fabricadas por terceiros e a qualidade e o design são mistos. Por exemplo, se um proprietário do Ford Fusion de 1995 quiser encomendar um novo pára-choque Ela pode não ser capaz de encontrar o produto certo na Internet.Mesmo se um produto é marcado como "compatível", devido à inconsistência de fabricação, geralmente não é adequado para este proprietário em particular.Não só isso, muitas vezes há centenas no mercado. A marca e modelo, que aumentam ainda mais a dificuldade da escolha do proprietário.
Amazônia tem sido no negócio de retalho usando a tecnologia AR, lançou uma versão especial do iOS e Android aplicações para ajudar os consumidores a visualização direta de móveis e casa produtos eletrônicos. De acordo com um novo mapeamento de patente-dimensional de descoberta de rede, Amazon parece querer estender AR a uma nova categoria de varejo, a tecnologia AR usado no campo automóvel.
Amazônia em janeiro 2017 começaram a atacar ativamente deste mercado vertical, que foram anunciados com alguns dos maiores US autopeças fornecedor, assinou um contrato importante notar que, devido às AdvanceAutoParts entidade tradicionais e site oficial AutoZone autopeças do varejista ou movimento a aplicação não fornece suporte para a função AR, então Amazon encontrou um avanço neste sentido.
Na patente intitulada 'VehicleComponentInstallPreviewImageGeneration' (clique para ir), a Amazon descreveu o sistema para usar AR para ajudar os usuários a visualizar a imagem de autopeças.
Passo 1: Use visão computacional para identificar veículos
O sistema descrito na patente primeiro identificará a marca, o modelo e o ano do veículo por meio da câmera do equipamento do usuário (o aplicativo armazenará a medição precisa do veículo no banco de dados).
A tecnologia de visão por computador no programa aplicativo detecta o veículo com base na bateria do carro, no farol ou no logotipo da marca.
A tecnologia de visão por computador no programa aplicativo detecta o veículo com base na bateria do carro, no farol ou no logotipo da marca.
Se a visão por computador não puder detectar o modelo do veículo, o usuário pode optar por inserir manualmente o número de identificação do veículo.
Depois de identificar o veículo, o programa aplicativo determinará a parte do veículo que precisa ser visualizada e detectará o ponto de acesso ao veículo detectado ou à peça do carro selecionada.
Etapa 2: escolha as peças certas do carro
Depois de identificar o ponto de conexão do veículo, o usuário pode selecionar a parte do carro desejada (incluindo medição precisa) do banco de dados de renderização 3D, como o supercharger.
O aplicativo pode exibir boosters de diferentes marcas e tamanhos, permitindo que o usuário alterne entre diferentes opções, conforme mostrado abaixo.
Em seguida, o usuário pode visualizar e selecionar as peças do carro necessárias a partir do banco de dados online completo renderizado em 3D relevante.
Mecanismo interno de recomendação do aplicativo patenteado, que é semelhante à função recomendada do site oficial do varejo da Amazon.
Mecanismo interno de recomendação do aplicativo patenteado, que é semelhante à função recomendada do site oficial do varejo da Amazon.
Por exemplo, o mecanismo de recomendação também pode fornecer peças complementares que se encaixam na mesma parte do carro.
Etapa 3: teste em AR
Depois de selecionar as peças do carro necessárias, a plataforma integra a imagem da peça do carro selecionada com a imagem do veículo, como mostrado abaixo.Neste momento, o usuário pode determinar se a peça do carro é adequada para o veículo.
Vale notar que a patente da Amazon indica que as renderizações em 3D podem determinar se uma peça se encaixa em um veículo dentro de um certo limite de aptidão, indicando que, mesmo com as medições mais precisas, ainda existem adaptações parciais que não suportam a projeção visual. (como parafusos que ligam as peças ao veículo).
Além disso, o aplicativo também contém informações suplementares, como resenhas de consumidores e revisões de fornecedores, para fornecer alguma referência para sua decisão.
Se a tecnologia de AR puder ajudar a Amazon a fornecer peças compatíveis com precisão, elas poderão ajudar a indústria de autopeças de terceiros a ganhar mais participação de mercado do que os distribuidores originais que fornecem peças de automóvel mais caras (mas garantidas para serem compatíveis).
