近年來(lái)，隨著各項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)漸趨成熟，智能售貨柜逐漸取代其他零售方式，成為無(wú)人零售終端的行業(yè)選擇。相比于傳統(tǒng)自動(dòng)售貨機(jī)，智能售貨柜具有成本低、運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)單、靈活性高等優(yōu)勢(shì)，為越來(lái)越多的零售運(yùn)營(yíng)商和品牌商所接受。本文針對(duì)當(dāng)前各種不同形態(tài)的智能柜，從技術(shù)和使用方面做個(gè)大盤(pán)點(diǎn)。

　　當(dāng)下主流的智能貨柜技術(shù)方案有RFID電子標(biāo)簽識(shí)別、重力感應(yīng)、視覺(jué)識(shí)別這幾大類(lèi)。接下來(lái)，本文將重點(diǎn)討論重力感應(yīng)、視覺(jué)識(shí)別這幾種方案，從技術(shù)原理和用戶(hù)體驗(yàn)等方面做深度分析。重力感應(yīng)解決方案社區(qū)生鮮重力柜

　　重力感應(yīng)解決方案在每個(gè)貨道上均裝有重力感應(yīng)器，核心原理即通過(guò)感知貨道上的重力變化來(lái)判斷消費(fèi)者實(shí)際拿取的商品?；诘讓釉恚摲桨笓碛幸韵聭?yīng)用特性：

　　（1）不涉及人工智能算法模型搭建，無(wú)需對(duì)商品進(jìn)行學(xué)習(xí)，便于商品上新；

　?。?）可自動(dòng)稱(chēng)重售賣(mài)散裝生鮮產(chǎn)品，適用于社區(qū)生鮮零售場(chǎng)景；

　　（3）支持多種品類(lèi)SKU售賣(mài)，商品可堆疊擺放，充分利用空間。動(dòng)態(tài)視覺(jué)識(shí)別動(dòng)態(tài)視覺(jué)柜購(gòu)物視頻截圖

　　動(dòng)態(tài)視覺(jué)識(shí)別方案通常是在柜體頂端或兩側(cè)安裝1-4個(gè)攝像頭，對(duì)消費(fèi)者開(kāi)門(mén)后拿取商品的過(guò)程進(jìn)行錄制，視頻上傳至后臺(tái)系統(tǒng)后，通過(guò)對(duì)購(gòu)物視頻進(jìn)行識(shí)別從而確定消費(fèi)者拿取的商品信息。動(dòng)態(tài)視覺(jué)柜的應(yīng)用特性包括以下：

　?。?）對(duì)商品陳列無(wú)任何要求，商品可堆疊擺放，能夠提高空間利用率，適用于倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景；

　?。?）商品的學(xué)習(xí)成本比較低，支持多品類(lèi)SKU售賣(mài)。靜態(tài)視覺(jué)識(shí)別

　　該方案同樣是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，但實(shí)現(xiàn)原理與動(dòng)態(tài)方案有著本質(zhì)的區(qū)別。靜態(tài)視覺(jué)柜每層貨架的頂端都安裝有攝像頭，在消費(fèi)者開(kāi)門(mén)前、后，攝像頭均會(huì)對(duì)柜內(nèi)物體進(jìn)行拍照并上傳系統(tǒng)，系統(tǒng)后臺(tái)的算法模型會(huì)對(duì)所有圖片進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，并生成開(kāi)門(mén)前、后柜內(nèi)商品的庫(kù)存明細(xì)，通過(guò)計(jì)算商品庫(kù)存量差值來(lái)判斷消費(fèi)者實(shí)際拿取的商品。

　　經(jīng)過(guò)大量的實(shí)例驗(yàn)證，靜態(tài)視覺(jué)方案有諸多優(yōu)勢(shì)：

　?。?）以人工智能算法完全取代人力審核，結(jié)算速度快，識(shí)別穩(wěn)定；

　　（2） 識(shí)別準(zhǔn)確率高，同時(shí)也可通過(guò)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中采集的數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化算法，現(xiàn)識(shí)別準(zhǔn)確率基本可達(dá)到99%-99.9%；

　?。?） 可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程庫(kù)存管理，商品貨損率極低；

　?。?） 更適合大密度投放，獲得規(guī)模運(yùn)營(yíng)效益。

　　目前應(yīng)用比較廣泛的智能柜大多以視覺(jué)識(shí)別方案為主。在上文分析過(guò)，視覺(jué)識(shí)別技術(shù)方案尤其是靜態(tài)視覺(jué)方案已非常成熟，可以基于人工智能算法實(shí)現(xiàn)閉環(huán)式無(wú)人零售。下面本文將繼續(xù)剖析圖像識(shí)別的實(shí)現(xiàn)原理。

　　圖像識(shí)別原理：

　　圖像識(shí)別主要由兩個(gè)步驟組成，首先是目標(biāo)檢測(cè)，其次是商品識(shí)別。

　　目標(biāo)檢測(cè)就是在照片中確定商品的位置，找到每個(gè)商品的像素區(qū)域。簡(jiǎn)單來(lái)講，就是確定每個(gè)商品的邊緣輪廓并進(jìn)行標(biāo)注，如圖中所示，在每個(gè)商品的邊緣畫(huà)上白框即目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程。

　　商品識(shí)別通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)就是采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)特征，再根據(jù)相同商品表現(xiàn)出來(lái)的共性總結(jié)出一定的識(shí)別經(jīng)驗(yàn)值。將上圖每個(gè)白框標(biāo)注出來(lái)的待檢測(cè)目標(biāo)放入算法模型中，提取并比對(duì)商品特征點(diǎn)后，即可確定商品名稱(chēng)。目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)

　　理解了圖像識(shí)別原理，本文再以實(shí)例講解技術(shù)應(yīng)用難點(diǎn)。由于商品外形包裝千變?nèi)f化，消費(fèi)者行為又難以控制，諸多因素都給技術(shù)落地造成了不小的障礙：商品密集擺放

　　上圖是靜態(tài)視覺(jué)智能柜拍攝到的真實(shí)畫(huà)面，魚(yú)眼攝像頭會(huì)造成圖像畸變，尤其是當(dāng)商品密集擺放或商品位于邊緣區(qū)域時(shí)，將給目標(biāo)檢測(cè)、特征提取等造成障礙。軟包裝商品難以精確檢測(cè)商品邊緣

　　與瓶裝、盒裝商品不同的是，軟包裝商品外形沒(méi)有那么規(guī)則，很難清晰地區(qū)分單個(gè)商品地邊緣輪廓，尤其是遇到上圖中的透明包裝商品，在豎立擺放的情況下，很容易造成目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確，從而導(dǎo)致識(shí)別出錯(cuò)。

　　海深科技通過(guò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的深耕、在行業(yè)內(nèi)累積了巨量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具備解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題的算法優(yōu)勢(shì)。通過(guò)堅(jiān)持獨(dú)創(chuàng)性技術(shù)研發(fā)，我們可以做到 細(xì)粒度圖像識(shí)別能夠精確的識(shí)別有細(xì)微差別的不同物體能夠精確的識(shí)別只有部分可見(jiàn)的物體細(xì)微差別的不同物體

　　2. 柔性物體識(shí)別柔性物體檢測(cè)，圖像分割物體之間的邊界柔性物體識(shí)別，精準(zhǔn)識(shí)別發(fā)生嚴(yán)重形變的物體密集擺放識(shí)別，檢測(cè)和識(shí)別有嚴(yán)重遮擋的柔性物體柔性物體

　　3. 極限圖像識(shí)別魚(yú)眼攝像頭拍攝的發(fā)生嚴(yán)重畸變的圖像識(shí)別低分辨率的圖像識(shí)別遠(yuǎn)距離不對(duì)焦而引起的模糊圖像識(shí)別魚(yú)眼攝像頭下嚴(yán)重畸變的圖像

　　4. 物體重識(shí)別同一個(gè)物體在不同角度的攝像頭中的重識(shí)別多攝像頭的融合技術(shù) (海深科技獨(dú)創(chuàng))同一物品在不同角度的攝像頭下

　　隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，深度學(xué)習(xí)及商品識(shí)別等技術(shù)的應(yīng)用也在不斷賦能零售行業(yè)。未來(lái)，智能零售柜將會(huì)給予人們更美好的購(gòu)物體驗(yàn)。與此同時(shí)，為企業(yè)提供最優(yōu)質(zhì)的技術(shù)解決方案。