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谭茗淇/API

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README

API

文档名称 拍——产品需求文档
产品名称
产品描述 一款帮助用户了解商品信息,检测商品图片是否为翻拍图片,保障用户利益的APP
产品版本 1.0
文件现状 进行中
文件作者 谭茗淇

迭代增量改进说明

  • 增加竞品分析和产品发展构想两点说明

  • 增加IDEO三要素和数据流程图

  • 增加便捷式服务及修改排版

  • diff链接

加值宣言

  • 我们的“拍”app产品调用百度ai开放平台的EasyDL零售商品检测api翻拍识别api,主要帮助品牌商减少因图片造假产生的费用流失,希望通过比对百度ai平台内的商品样品数据库,实现商品识别检测功能,针对快消行业访销场景,进一步精准识别对屏幕进行翻拍的造假照片,降低人工审核人力,保障排面数、分销率等商品识别结果真实有效,确认上传图片是否翻拍造假。

一、需求概述

1. 产品背景

  • 近年来商品品牌造假的现象频频出现:“康师傅”和“康帅傅”,“汰渍”和“汰洁”,“Adidas”(阿迪达斯)和“Abidas”……假冒产品的包装非常精致,甚至可以以假乱真。加上一般假冒产品比正版产品会便宜很多,性价比相对实惠,消费者爱占小便宜的心理会让消费者选择更便宜的商品购买,长期以往品牌商有可能会因为盗版图片商品与正版图片商品之间的恶性竞争造成损失。

2. 产品市场

  • 经过对市面上检测商品品牌真假方法的调查,发现针对比较大众化的或者知名度高的商品辨别品牌真伪的方法相对较多(防伪涂层标签、条形码扫码),相应的检测app也比较多;但针对小众化的或者一般的商品没有完善的品牌图标图片录入检测真假的流程,相关检测APP检测品牌是否被盗用的准确度低,且因为陈列摆布方式(冰柜陈列、地上堆积等)、上传图片等问题,很多假冒品牌就此抓住漏洞,以假乱真,精准检测小众化或知名度一般的商品图片是否被盗用的APP有待发展。

3. 市场概述

3.1商品检测类应用市场概述

  • 从目前来看,人工智能商品检测服务已经基本成型,呈上升趋势稳态发展:可以上传图片建模,通过开放平台服务训练模型,提高识别准确率,同时搜集数据制成数据库,利用自制训练模型检验一般的商品货架陈列图片,从中识别商品的各项信息。但在全面精准识别上的准确性有待提高:针对特殊陈列的商品图片检测,或者上传的图片模糊、边角不可逆磨损降低检测准确性等问题,市面上商品检测服务的识别准确率较低。

3.2 市场特征

  • 零售商品翻拍检测市场面广,与人工智能结合技术智能化发展增长迅速,是科技生活趋向。
  • 小众化或知名度一般的商品检测准确率较低,技术尚不完善,且该方面市场还未饱和,有足够的拓展潜力。
  • 商品翻拍检测的准确度要求高,面对包装相似度高的盗版商品图片,要在最基础的商品图片识别检测技术上进一步对图片精细化修复处理比对样品数据库,保障高准确率,避免品牌商利益损失。

3.3. 发展优势

  • 目前小众化或知名度一般的商品检测准确率较低,技术尚不完善,且该方面市场还未饱和
  • 商品图片造假现象多发,小众和一般商品的品牌商群体为主要受害群体,且该群体数量多,分布范围广,急需检测准确率高、操作流程便捷、审核迅速的APP保障利益
  • 此外消费者也可用该产品来对商品检测是否是山寨产品,避免包装商标等引起的误导性消费

二、核心价值(最小可行性产品)

  • “拍”app主要帮助品牌商减少因图片造假产生的费用流失,基于保障正品商品品牌商利益的需求,提供商品基础信息识别,图片翻拍识别的服务功能。 用户痛点

  • 1.品牌商品图片被盗用,但市面上的APP没检测出来,引起盗版图片商品与正版图片商品之间的恶性竞争造成产业链无形间的损失

  • 2.小众化商品或一般商品特殊情况下不在规正的陈列架上摆放,这时候识别造假的准确率会降低

  • 3.看到和正品包装差不多(部分信息粗略)的商品一般都觉得是正品,放心购买,但经过多方查证才知道买的是假冒品牌


IDEO三要素

  • 用户可欲性:许多小众或一般品牌的品牌商需要拍APP完成商品翻拍检测保障正品品牌的利益

  • 商业可行性:零售商品翻拍检测市场面广,与人工智能结合技术智能化发展增长迅速,且商品图片造假现象多发,小众和一般商品的品牌商群体为主要受害群体,且该群体数量多,分布范围广,对拍APP需求度高

  • 技术可行性:百度ai平台提供easyDL零售商品检测服务和翻拍识别服务,帮助用户检测商品基本信息和是否为翻拍图片


三、用户分析

  • 目标用户群:
  • 核心用户:25-55岁小众化或一般的商品品牌商
  • 主要用户:25-45岁熟练使用智能手机,有模型训练经验的小众化或一般的商品品牌商

用户画像及使用场景

输入图片说明

  • 使用场景:阿强是某品牌的品牌注册商,经营着一款国内某小众日用品牌,这款商品因为高质量一直饱受好评。但最近他发现最近有部分恶意差评。进一步调查发现有相似但比他家价位低的“竞争对手”,宣传商品图片疑似是翻拍他家的产品。于是阿强用“拍”APP的翻拍识别功能检测出竞争产品的宣传图片为盗用,成功起诉他家商品负责人。

四、核心价值与用户痛点

  • 原创图表1(内容与学姐模板不同属于原创!)

输入图片说明


五、人工智能概率性与用户痛点

  • 百度AI开放平台的EasyDL零售商品检测技术(快消商品检测技术)与百度AI开放平台的图像识别中的翻拍识别技术,有以下优势:

  • 原创图表2(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明


人工智能概率性考量及系统偏差

  • 该产品利用零售商品检测功能和翻拍识别功能支持单对象/多对象的扫描识别,支持不同场景的商品陈列图片输出商品信息和检测商品翻拍图片。先调用零售商品检测api检测出商品基本信息,再结合调用图像识别中的翻拍识别,针对图像进一步修复(优化图片模糊、修复摩尔纹,屏幕边框等)保障识别准确率,对图片是否翻拍进行置信检测。零售商品检测获取的商品信息完整度和精确度较高,但对上传图片格式的要求较高(图片边框大小等调整不当,属于概率偏小的事件但仍在可接受可处理的范围内),在普遍情况下可以使用;翻拍识别在百度ai平台推出的时间短,属于市面上技术前沿,识别准确率高且置信度高,识别错误等状况属于概率较小的事件,整体不会带来消极影响,且翻拍数据库源仍持续扩大,服务稳定,依托百度云技术实力,提供高可靠性、弹性可伸缩、高并发承载的AI模型云服务,可用性高,仍有巨大的发展潜力空间留住用户。

  • 识别不准确的方法:机器自身的深度学习和针对不同场景检测的专项算法优化


需求列表人工智能类型对应人工智能加值

  • 原创图表3(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

六、产品结构图

产品功能结构图

  • 原创图表4(内容与学姐模板不同属于原创!)

输入图片说明


用户流程图

  • 原创图表5(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

产品结构图

  • 原创图表6(内容与学姐模板不同属于原创!)

输入图片说明


七、数据推理与数据流程

  • 原创图表7(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

数据流程

  • 原创图表8(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

八、产品原型及交互设计


启动及登录界面

输入图片说明


输入输出和APP关键智能交互流程

  • 主要页面 输入图片说明

  • 当用户通过“鉴别”页面,首先选择商品的类别,APP会分类所要检测的商品后进入拍摄/上传商品图片,扫描检测完图片后返回商品信息和图片是否为翻拍图的置信度分析数据给用户参考。用户关闭返回数据的页面后,数据会存储到历史记录:“我的鉴别”里面,给用户提供历史数据查阅(利用百度ai开放识别的零售商品api和翻拍识别api,解决用户“商品信息简略”和“翻拍识别准确率低”的痛点)


其他页面

输入图片说明


九、API的运用

(一)图像识别

1.百度AI开放平台 —— 翻拍识别(本产品使用的api平台)

  • 接口描述:该请求用于翻拍识别。即对于输入的一张图片(可正常解码(base64编码),且长宽比适宜),输出图片的ID名称、翻拍图片置信度、原版图片置信度。

  • 外链2:

  • 接口地址 :https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/v1/retail/recapture

  • 请求方法:POST

  • (1)首先需要通过API Key和Secret Key获取access_token 输入图片说明

  • (2)接着对商品图片进行翻拍识别

输入图片说明

  • 外链3:
  • 百度AI开放平台翻拍识别api总结:调用百度AI开放平台的翻拍识别api,我用了几张可口可乐的网图尝试实践,发现网图的翻拍置信度都很高,是正版图片的置信度很低;现场手机拍摄的图片翻拍置信度次之,正版图片置信度较网图高。由此看来百度api开放平台的翻拍识别api检测准确度较高,可信度良好,且从平台处了解到该api为新品,发展潜力大,可以继续作为后续迭代的api使用。

(二)图像识别

2.百度ai开放平台 —— EasyDL零售商品检测 (快消商品检测)

  • 接口描述:该请求用于零售商品检测。即对于输入的一张图片(可正常解码(base64编码),且长宽比适宜),输出商品的完整信息,包括商品名称、品牌和规格。

  • 外链4:

  • 接口地址 :https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/v1/retail/drink

  • 请求方法:POST

  • (1)首先需要通过API Key和Secret Key获取access_token

输入图片说明

  • (2)接着对商品图片进行信息检测

输入图片说明

  • 外链5:
  • 百度ai开放平台EasyDL零售商品检测api总结:我用在翻拍识别中调用的几张可口可乐网图进行商品检测实践,检测发现虽然都是可口可乐商品图,返回结果参数对可口可乐商品的规格描述区分很细致(包含了包装规格数据),识别出的商品名称均是可口可乐,准确性和细致性方面做得比较好。但有一张图片因为较为模糊检测不出来,返回结果为空,可知在商品图片具有一定程度的磨损时,识别检测出正确结果的精确度会下降,这一点有待优化。

十、API的使用价格

  • 外链6:

翻拍识别服务调用价格

  • 每个账户享有累计1000次免费调用额度,免费额度用尽后,在百度云EasyDL零售版控制台开通计费后继续使用,开通后即可开始计费使用,价格如下:

  • 普通调用

输入图片说明

  • 买单次调用价格更低的次数包(适合对调用次数有预估的客户)

输入图片说明

  • 调用价格相较其他api产品较贵(技术较新),但根据需求购买次数包会相对优惠。

easyDL零售商品检测服务(快消商品检测服务)目前还在邀测阶段,申请试用,提交业务需求即可免费使用。且快消检测服务有两个平台合作示例:


十一、API使用风险评估

  • 原创图表9(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

十二、竞品分析

1.竞品对象:

  • 根据主要用户和核心用户来源,将竞品定位于国内面向商品品牌商和消费者的APP。经过“商品图片/商标鉴别真伪”关键词搜查有关的APP调研得知,目前虽然有很多鉴别商品真伪的APP,部分大流量平台APP功能模块内也包含部分通过扫描条形码鉴别功能(如微信扫码、百度识图等)但该类鉴别只能起到辅助作用,只返回商品基本信息,对商品很难起到用条形码/商品图/商标起到识别真伪的作用;且国内市场做商品图片真伪鉴别的APP数量也很有限,对此方面投入开发的厂商及有关部门较少,大部分APP质量不高。参考百度手机助手以及网上文章推荐,综合下载量、好评度及热度排行榜分析出相关热门竞品:

  • 上海识装信息科技有限公司研发的毒(得物)

  • 外链9:

  • 毒(得物)

  • 虎扑上海文化传播股份有限公司研发的识货

  • 外链10:

  • 识货


2.竞品的战略定位分析

  • 原创图表10(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

3.竞品的产品结构

  • 3.1毒(得物)(时间:2020年7月9日;版本:4.42.1)
  • 原创图表11(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

分析:毒(得物)的功能比较完善,能够较好地满足用户购买、交流以及检测的需求,且每个功能模块的运作系统性强,漏洞少,对新用户友好,有较强的指引性,支持知名大牌奢侈品检测,商品类别划分细致,拍摄上传/本地上传有详细图例和文字说明,商品鉴别主要依赖人工鉴别,可以选择多个鉴别师鉴别提高准确性。

  • 3.2识货(时间:20207月21日,版本:6.23.1)

  • 原创图表12(内容与学姐模板不同属于原创!) 输入图片说明

分析:识货研发时间较早,是虎扑体育旗下的运动生活导购平台,通过公测向消费者提供产品的详细介绍,消费者只要对想要购买的东西提出公测,就会有购买过的用户提供从产品外包装到产品细节再到产品体验的文章或者视频供参考。商品鉴别侧重真实用户体验报告和大众监督鉴别结果,保障检测结果的真实。


4.竞品的差异化分析

  • 4.1 区别

  • 分析一:两款App相比,最明显的区别就是因定位不同功能侧重不同。

  • 在商品检测方面,毒(得物)定位为第三方产品质量担保方,它的的检测流程相对较完善繁琐,有专门的数据采集分析比对团队,检验准确率相对高;识货定位为销售平台,有权威机构合作认证,能保证一定的准确率,但主要判断商品真伪的标准取决于用户体验测评(类似于淘宝评价的买家秀),识别准确率相对较低。

  • 4.2缺点

  • 分析二:两款APP都不支持离线鉴别服务,且侧重人工服务可能会导致鉴别时间长

  • 两款APP只能在线供图商品商标鉴别服务,而且内部运作都是靠人力审核鉴别,会导致鉴定时间长,降低用户的体验感。两款APP只支持奢侈品、知名品牌商品图片鉴别,但它们的功能机制也是拍APP需要深入拓展的方向去完善内部功能。


十三、该产品未来的发展路线构想

  • 发展理念:构建基础框架,满足APP设计初稿主要智能交互功能的前提下对功能进行精细化改进:参考以上两款竞品,扩展关键交互部分功能;扩展基础社交相关功能加值拍APP;增强商业模式有效运转,提高商业可行性概率,打造一款商品信息详细,商品图片鉴别准确率高,可操作性强,高度满足用户需求的APP。

(一)产品的更新迭代过程

v1.0

  • 实现APP基础框架(登录设置等)
  • 实现商品信息检测功能
  • 实现APP原型内商品图片翻拍识别功能

v2.0

  • 商品类别选择功能点进去后细分品牌和具体产品规格
  • 拍摄图片步骤增加引导性说明(图片尺寸标准、拍摄角度标准,拍摄标准线范围等),拍摄界面增设商品正版图片图例,允许一次鉴定多图上传
  • 持续挖掘相关商品信息动态并定期更新数据库,不断丰富完善返回的商品基本信息

v3.0

  • 增加用户对鉴别满意度星级评分
  • 增加社交窗口界面与鉴别结果分享功能
  • 增设付费专业鉴别模块,聘请专业鉴别团队,开放人工鉴别渠道

v4.0

  • 根据用户反馈,不断加深机器学习进度,鉴别团队内部进行定期考核
  • 面向主要用户和核心用户进行市场推广
  • 与更多商品生产商合作,不断录入正品图例,保障商品信息的即时更进和检测准确性

(二)产品的盈利模式

  • 专业鉴别收费
  • 与商品生产商合作,APP内商品推广
  • 后续迭代开设鉴别知识科普和鉴别课堂收费项目

(三)产品的业务模式

  • 原创图表13(内容与学姐模板不同属于原创!)
前期 数据后台管理录入商品信息内容,经过专业团队鉴定和用户分享鉴定信息进行内容二次生产增值
中期 在维持原有用户粘性基础上吸引新用户使用拍APP,扩散传播
后期 与商品生产商合作以及根据用户反馈完善商品品类和商品信息,广告插播推广

(四)所使用的AI功能链接


(五)一句话版本

  • 经济与科技的发展让商品商标/图片防伪成为现实:二维码或条形码检测能在一定程度上能检测商品品牌是否造假,但二维码和条形码本身也有缺陷:能储存的商品信息量较少,保密性能不高容易被伪造,且污损后的可读性差,会给商品品牌商鉴别商品图片是否为翻拍图片带来一定障碍,为了满足用户能准确鉴别商品图片是否为正品的需求,拍APP将调用easydl零售商品检测api和翻拍识别api,提高商品图片鉴别准确率的同时适应用户的使用需求,保障正版商品的权益。

十四、总结及感谢

  • 总结:

  • 通过本次api实践和产品需求文档的撰写,我了解到画流程图是探索用户需求的基础,为后面调用api整合用户需求,实现APP价值主张服务。api实际上是实现某一功能的包,需要根据用户痛点、用户增长点在适当的模块实现智能加值。api的种类繁多,功能繁细,因此需要慎重选择调用。

  • api的价值主张是满足用户目标的基础蓝图,通过确定智能加值内容、数据流向、受益用户、功能实现等指标简短定义用户需求,将用户的需求划分了几大模块分别提出互不冲突、可行性高的解决方案,将每部分方案在APP内通过技术援助(如api)实现,最终组合成一个符合市面用户需求的完整方案,也就是APP价值主张,通过产品原型设计实现,呈现给用户。

  • 感谢:

  • 外链11、12:

  • 感谢百度ai开放平台提供的免费api接口调用服务、免费配额使用api权限服务和技术文档支持,感谢简书上用户提供的有关产品经理文档撰写经验心得。


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