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極(ji)物(wu)推出的智能售貨(huo)柜(ju)則采(cai)用(yong)了基于深度學習的圖像技術，在(zai)貨(huo)柜(ju)內(nei)在(zai)不同(tong)位置部(bu)署多個攝像頭(tou)，在(zai)云(yun)端即可做秒級(ji)圖像處(chu)理(li)。無需本地部(bu)署GPU，成本可以大幅(fu)下降。

3月(yue)4日，2018中國(廣(guang)州)國際智能(neng)零售(shou)及(ji)無人售(shou)貨博覽會(hui)在廣(guang)州廣(guang)交會(hui)展館A區(qu)開(kai)幕。極(ji)物和澳柯瑪(ma)合作，聯合推出(chu)(chu)了一款基于圖(tu)像識別的智能(neng)售(shou)貨柜。目前極(ji)物推出(chu)(chu)的近400升智能(neng)售(shou)貨柜定價(jia)6000元左右(you)，能(neng)夠識別各種食品飲料等1000多種不同的商品，準確率在99%以(yi)上。

當前智能無人售貨柜主要有兩(liang)種(zhong)技(ji)術(shu)路線。一(yi)種(zhong)是(shi)基于傳(chuan)統的RFID技(ji)術(shu)，其缺點(dian)是(shi)設備和運營成(cheng)本高，且RFID技(ji)術(shu)受液體和金屬(shu)的影響大(da)，有無法逾越的技(ji)術(shu)瓶頸(jing)。另外一(yi)種(zhong)是(shi)近來(lai)出(chu)現(xian)的計算機視覺技(ji)術(shu)，絕大(da)部(bu)分(fen)停(ting)留(liu)在(zai)概念階段，實際出(chu)貨者寥寥。一(yi)般來(lai)說，這類方案(an)多是(shi)基于視頻識別(bie)，需要在(zai)本地部(bu)署(shu)單價GPU計算資源用(yong)以識別(bie)，即(ji)使(shi)未(wei)來(lai)準(zhun)確率(lv)提升，成(cheng)本很可(ke)能也要在(zai)1-2萬元左右，不少采購方或(huo)難(nan)以承受。

       極(ji)物智能(neng)售(shou)貨柜的特(te)點

極物推(tui)出的智能(neng)售貨柜則采用了基于深度學習的圖(tu)像(xiang)(xiang)技術(shu)，在貨柜內在不同位置部(bu)署多個攝像(xiang)(xiang)頭，在云(yun)端即可做(zuo)秒級圖(tu)像(xiang)(xiang)處理。無需本地部(bu)署GPU，成本可以大幅下(xia)降(jiang)。

與之前(qian)市面上常見的實時(shi)視頻監控分(fen)析方(fang)案不同，極物會在關門的瞬間(jian)(一般無(wu)遮擋)，對貨柜內(nei)的商(shang)品(pin)進行拍照，并與之前(qian)的圖像進行對比，并計算(suan)出(chu)用戶拿(na)走的商(shang)品(pin)。因(yin)為文件數據量相對較小，即可以通過4G網絡上傳到(dao)云端，在2秒內(nei)處理完成并返回計算(suan)結(jie)果。

但要(yao)做(zuo)到識別(bie)的(de)準(zhun)確率達到99%的(de)商(shang)用(yong)程度，并(bing)不(bu)容易(yi)。因(yin)為貨柜(ju)內有(you)無法避免的(de)遮擋等問題，必須通過(guo)多個(ge)攝(she)像(xiang)頭(tou)協同(tong)(tong)來辨(bian)識商(shang)品。同(tong)(tong)一個(ge)商(shang)品在不(bu)同(tong)(tong)攝(she)像(xiang)頭(tou)不(bu)同(tong)(tong)角(jiao)度的(de)拍攝(she)下(xia)圖形相(xiang)差(cha)很大，能否準(zhun)確的(de)判斷在多個(ge)攝(she)像(xiang)頭(tou)下(xia)不(bu)同(tong)(tong)角(jiao)度的(de)同(tong)(tong)一個(ge)物體，此(ci)前還少有(you)人研究、應用(yong)。為此(ci)，極物自研了(le)多攝(she)像(xiang)頭(tou)融合技(ji)術，能夠準(zhun)確讓(rang)多個(ge)攝(she)像(xiang)頭(tou)協同(tong)(tong)工作，從而最(zui)終準(zhun)確識別(bie)商(shang)品。

這一自研的(de)(de)算法也需要相應的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)進行訓練、優化模(mo)型。團隊此前采(cai)用了人(ren)工制作、采(cai)集(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)完成了初始(shi)200件商品(pin)的(de)(de)識別。為了降低對(dui)(dui)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)依(yi)賴，方便后期快速拓展(zhan)新(xin)商品(pin)，團隊也在研發通過3D建(jian)模(mo)等技術降低對(dui)(dui)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)依(yi)賴程(cheng)度，通過3D建(jian)模(mo)模(mo)擬物體在各個角度下(xia)的(de)(de)形態，結合人(ren)工采(cai)集(ji)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，可以在很小樣本(ben)的(de)(de)情(qing)況(kuang)下(xia)快速的(de)(de)對(dui)(dui)新(xin)商品(pin)進行學(xue)習。

目(mu)前已經完成(cheng)了對1000種(zhong)常見商品的識別，識別的準確率(lv)可以達到99%；除跟(gen)澳柯瑪廠商合作以外，已經接到了其它新零售運營商上萬個訂單(dan)的合同及合同意向(xiang)，將在3月底(di)開始量產。

除(chu)基(ji)于圖像識別(bie)的無人(ren)售(shou)貨柜，極物(wu)所在的海深科(ke)技也在研發當前比較(jiao)熱門的零售(shou)科(ke)技方案。據悉，海深科(ke)技已經跟百聯集(ji)團建立合(he)作，在線下用戶(hu)數據分析(xi)，無人(ren)收銀等領域已取得進展。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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