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智能识别技术在无人零售场景下的新应用

2018年12月11日

  我们都知道,无人零售知足的是消耗者多样化的即时性消耗需求,要解决的是人货场的重构。团体来看,无人零售重要包括三大板块,第一,识别用户;第二,识别商品;第三,是难度最大的一点,也是将来真正具有推翻性的部分,就是做到用户与商品的智能连接。

  简单点来讲,比如:消耗者进入一家店铺,机器视觉主动识别身份,消耗者自由选购商品,走出商店付出通道,物联网RFID技术主动识别其购买了哪些商品,单价及总价,机器视觉再次核对商品和客户,主动扣款并开启通道,实现消耗者“即拿即走”。

  目前无人零售的无人货架和无人便利店这两种情势是怎样实现这一过程的呢?

  一、用户识别

  技术方案:生物识别、机器视觉

  在无人购物领域,对于用户的识别可分成辨识与验证两大类。无论是无人便利店照旧无人货柜,用户首次使用都必要完成以“辨识”为主的注册过程,形成小我资料存储于体系之中,而二次以及多次使用,完成的则是“验证”过程。

  早在2017年阿里旗下的无人便利店淘咖啡就采用生物识别技术,消耗者第一次进店时,打开“手机淘宝”,扫一扫店门口的二维码,获得一张电子入场券。通过闸机时扫这张电子入场券,进入店内之后就可以购物了。

  而另一大方向是生物识别。其中,占据率最高的技术方案当属指纹识别和面部识别,例如邦马特无人便利终端就是用指纹识别来完成用户购物的开箱与付出体验,但易受到出汗、手指脱皮等心理状况的影响。

  面部识别重要是基于机器视觉技术,通过摄像头捕获消耗者特性,但也不是百分百安全,就像是本身手里的iPHONE X会被盗刷一样,面部识别同样存在肯定风险。因此截至目前,市面上识别用户的体例通过手机终端扫描,仍旧存在。

  二、商品识别

  技术方案:二维码、RFID标签、图像识别、传感器技术等

  在商品识别环节,无人零售技术方案重要包括三大类。其中,最常见的方案是通过扫二维码或条形码来购买商品,对于商家来说成本低、操作方便;但对于消耗者来说,必要逐个扫码,体验较差。

  除了扫码,另一种重要的技术是RFID标签(Radio Frequency Identification,也称射频识别标签)。该方案借助视觉传感器、压力传感器等技术,通过射频旌旗灯号主动识别商品的RFID标签,随后与网络体系对话获取相干数据,追踪消耗者放入购物车的每一件产品,RFID标签技术肯定程度上解决了长时间排队结帐这一题目,优化了购物体验。

  并在今年(2018年)10月份进行了优化,麦克斯韦便捷型RFID抗液体标签面世,特别很是的便捷,且潜伏性较强,完全不影响现有产品包装的美观和作业人员的服从。也是一个特别很是伟大的提高。

  三、用户与商品的智能匹配

  技术方案:图像识别+深度学习+传感器融合

  基于图像识别、深度学习、传感器融合等技术的无人零售技术体系,则是具有“推翻性”的方案,也是真正将用户与商品智能匹配的实现路径。

  Amazon Go采用计算机视觉技术,通过摄像头捕获购物者在商店的举动,然后从图像识别中获取购物者拿起的商品,再用人工智能中的深度学习去判断和识别购物者是否必要这件商品,从而决定是否加入购物车。最后加入传感器,进步最闭幕果的正确性。

  四、大数据重修

  技术方案:物联网、大数据

  当然,除了完成识别、购买和交易的场景,还在做的,是将不同终正直数据发掘与连接,能带来更加深远的转变。

  最近刚刚落地上海虹桥机场的云拿无人便利店,还会依据消耗者的购买风俗,给不同商品忠诚度的消耗者提供差异化的价格,常买的东西每每就会有较大优惠。同时,云拿会向进店品牌商提供精准广告展示、消耗者反馈数据、品牌商补给商店的品牌推广返点扣头等,这部分将反哺给消耗者,并表现在部分商品的差异化扣头中。

  这些大数据与技术对接,商家可以更加合理、正确地对货品、货架进行管理,最终让消耗者体验到更优质的服务。

  结语

  无人零售,在笔者看来,不仅仅是“无人”,而最根本的应该是行使技术升级进步购物服从、知足即时消耗、懒人经济的需求;同时帮助商家降低成本、增长坪效、创造更好的投资回报率,这才是无人零售的价值所在。

  在梳理的过程中可以发现,新技术赓续迭代、运用到三大环节中,而笔者也信赖,真正具有突破天花板能力的技术解决方案也正在路上。

  • 通过在模具上安装RFID电子标签,对每组模具实时监管,系统实时记录模具的出库入库信息以及模具每次的使用状况资料,实现自动化的模具仓储管理。解决传统模具管理中存在的登记错误、记录丢失、管理混乱、查找不便等各种问题。
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