摘要：一种汽车3D环车检查方法，应用于电子设备中，所述电子设备包括影像采集单元，所述方法包括：当汽车进入检修工位处时，获取所述汽车的车辆信息；识别与所述车辆信息相关联的三维模型并显示所述三维模型；通过在所述三维模型上标记待维修及/或待保养的项目来360°检查预先设置的环车检查项目；及存储所标记的待维修及/或待保养的项目的检查结果。根据预先设置的多个环车检查项目，在与汽车车辆信息相关联的移动三维模型上逐个标记待维修及/或待保养的项目以对汽车进行环车检查，便于事后查找，提高了接待人员的工作效率。

摘要：一种信息确定方法，所述方法包括：从待确定配件的第一车辆中，提取所述第一车辆的车辆识别码VIN；根据所述VIN，确定所述第一车辆的第一车辆信息；针对多个待选配件中的每个待选配件，确定所述待选配件所适用的第二车辆的第二车辆信息；将所述第一车辆信息与所述第二车辆信息进行比对；若所述第一车辆信息的所有数据均存在于所述第二车辆信息中，则确定所述待选配件适用于所述第一车辆。本发明能够快速、精准地确定车辆所匹配的配件，同时，提高配件识别的正确率。

摘要：一种配件编码处理方法，所述方法包括：接收输入的汽车配件的初始配件编码；根据所述初始配件编码，确定所述汽车配件所属的汽车品牌；获取所述汽车品牌的配件编码规则；判断所述初始配件编码是否符合所述配件编码规则；若不符合，则根据所述配件编码规则对所述初始配件编码进行修正。本发明能够在用户输入的汽车配件的配件编码不符合配件编码规则的情况下，对配件编码进行修正，提高汽车配件查询的便利性。

摘要：一种汽车配件聚类方法，所述方法包括：构建由多个配件样本组成的配件图；确定所述配件图的拉普拉斯矩阵；对所述拉普拉斯矩阵进行分解，获得特征向量；对所述特征向量进行聚类，以使得多个所述配件样本中同类别的配件样本聚集，不同类别的配件样本分离。本发明能够对多个配件进行聚类，以选择出替换件，节约维修费用，同时，节省仓储，缩短维修工期。

摘要：本发明提供一种配件名称标准化方法及装置、电子设备和介质。所述配件名称标准化方法包括：获取多个供应商的配件数据，所述配件数据包括每个配件的俗称，及每个俗称的描述；根据俗称的描述识别每个俗称对应的关键词；将有相同关键词的俗称分成一类；根据每类中的俗称及每类的关键词，确定标准名称。本发明能对配件名称进行标准化处理，从而使用户在不知道配件的标准名称而只知道配件的俗称时，也可以准确的找到需要的配件，不仅给用户的查询带来方便，也减少了维修厂与客户之间的沟通时间，提高作业效率。

摘要：本发明属于汽车后市场零配件交易技术领域，具体的说是一种车辆配件的匹配方法及其装置，该匹配装置包括壳体；壳体底部设有手柄；壳体右侧的开口内设有三片平面透镜，其中中部的平面透镜竖直设置，且相近两个平面透镜呈135°夹角；平面透镜远离开口的一侧设有聚光杯，聚光杯底部设有扫码摄像头；扫码摄像头通过数据线与处理器连接，处理器与无线收发装置连接；本发明通过三个平面透镜配合平面透镜后方的扫码摄像头，可以同时采集多个角度的图像，并通过处理器叠加分析后输出识别结果，提高了前挡风玻璃裂开或破碎处车辆识别码VIN的扫描图像的准确度，减少扫描出的车辆识别码VIN的错误率。

摘要：本发明属于汽车后市场配件交易领域，具体的说是一种汽车零配件询报价系统，所述询报价系统包括：输入终端：采用ajax技术为基础为用户在显示屏上提供输入界面，帮助用户输入所需的零配件名称，并在后台自动生成名称数据；处理终端：采用高速数字信号处理技术为基础，DSP为核心的高速处理器，连接输入终端以接收所述名称数据，并对名称数据进行后台自动识别分析，自动生成处理数据；控制终端，采用基于Cortex‑M7内核的STM32 F7系列微控制器，可为高效内存操作提供I‑cache和D‑cache，支持SIMD与单周期MAC，连接处理终端并对处理终端进行统一控制；本发明主要用于现有的汽车零配件的采购交易存在的操作流程复杂、效率低下且成本高的问题。

摘要：一种基于知识表示学习的汽配件询报价优化方法，包括：获取供应商录入的可售卖的汽车配件数据、维修厂录入所需的配件数据、同一个维修厂对不同供应商先后进行询价得到的供应商序列；通过构建的知识图谱网络产生实体表示向量以表达供应商之间的关系；将获取的平台已有的配件信息与维修厂意向配件进行匹配，从全平台供应商池中召回出候选供应商；利用召回候选集，结合产品行为数据，通过机器学习算法对步骤2中的候选供应商进行购买率预估。本发明通过召回规则流程进行初步供应商召回，并在召回的供应商候选集中通过机器学习算法进行购买率预估，最后使用购买率作进一步排序和筛选的依据，简化了维修厂购买流程。

摘要：一种基于语义知识的汽配件搜索方法，包括：在建立好配件数据库的基础上，进行历史人工译码数据标注、制作模型训练数据；使用清洗后的样本作为训练数据，构建知识图谱和匹配模型；根据用户输入的关键词通过知识图谱的匹配，关连出相对应的别名，再利用扩展出的别名列表从车型配件全表中做匹配，排出相关性最高的配件；最后，输出零件名称，以及数据库中其他相关信息。本发明通过知识图谱以及匹配模型学习配件的口语化、多样化的用户输入，可减少人工译码的干预，提升效率节省成本，并且优化交易平台用户体验。

摘要：本发明提供一种基于数字孪生的汽车配件库存管理方法及系统，涉及库存管理技术领域。该方法包括获取历史库存供需变化数据，进行配件库存变化模型的数字孪生，建立配件库存管理数字孪生模型；采集实时配件需求信息，并根据配件库存管理数字孪生模型，进行基于生产供应的库存优化分析，形成库存管理优化分析数据；根据库存管理优化分析数据对配件库存管理数字孪生模型进行优化调整，形成配件库存优化管理模型。该方法通过利用数字孪生技术建立合理的配件库存管理模型，进而实现对配件库存的合理管理，保证配件及时满足需求的同时也能合理的控制库存成本。