大众新闻|了解无人零售新风向！，智能售货柜技术方案大盘点( 二 )
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经过大量的实例验证 ， 静态视觉方案有诸多优势：
（1）以人工智能算法完全取代人力审核 ， 结算速度快 ， 识别稳定；
（2）识别准确率高 ， 同时也可通过实际运营中采集的数据持续优化算法 ， 现识别准确率基本可达到99%-99.9%；
（3）可实现实时远程库存管理 ， 商品货损率极低；
（4）更适合大密度投放 ， 获得规模运营效益 。
同样 ， 相比其他的技术方案 ， 静态视觉方案也存在局限性：
（1）空间利用率低 ， 柜内商品不能叠放 ， 否则会在镜头前形成遮挡 ， 影响识别准确率；
（2）需要对商品进行学习 ， 数据采集及数据标注等流程较为繁琐 ， 通常至少需要3-7天的时间完成 。
2.4
重力+动态视觉
为进一步提高识别准确率 ， 市场上还出现了重力感应+动态视觉的组合方案 。 经笔者调研了解到 ， 该方案在实际的运营过程中 ， 依旧以重力感应技术为主 ， 视频监控仅在大单消费等极特殊情况下才会启用 ， 本文将不再做详细介绍 。
三、图像识别原理
目前应用比较广泛的智能柜大多以视觉识别方案为主 。 在上文分析过 ， 视觉识别技术方案尤其是静态视觉方案已非常成熟 ， 可以基于人工智能算法实现闭环式无人零售 。 下面笔者将继续剖析图像识别的实现原理 。
3.1图像识别原理
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图像识别主要由两个步骤组成 ， 首先是目标检测 ， 其次是商品识别 。
目标检测就是在照片中确定商品的位置 ， 找到每个商品的像素区域 。 简单来讲 ， 就是确定每个商品的边缘轮廓并进行标注 ， 如图中所示 ， 在每个商品的边缘画上白框即目标检测过程 。
商品识别通过基于深度学习的算法来实现 。 深度学习就是采用卷积神经网络提取目标特征 ， 再根据相同商品表现出来的共性总结出一定的识别经验值 。 将上图每个白框标注出来的待检测目标放入算法模型中 ， 提取并比对商品特征点后 ， 即可确定商品名称 。
3.2目标检测实现难点
理解了图像识别原理 ， 笔者再以实例讲解技术应用难点 。 由于商品外形包装千变万化 ， 消费者行为又难以控制 ， 诸多因素都给技术落地造成了不小的障碍：
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商品密集摆放
上图是静态视觉智能柜拍摄到的真实画面 ， 鱼眼摄像头会造成图像畸变 ， 尤其是当商品密集摆放或商品位于边缘区域时 ， 将给目标检测、特征提取等造成障碍 。
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软包装商品难以精确检测商品边缘
与瓶装、盒装商品不同的是 ， 软包装商品外形没有那么规则 ， 很难清晰地区分单个商品的边缘轮廓 ， 尤其是遇到上图所示的透明包装商品 ， 在竖立摆放的情况下 ， 很容易造成目标检测不准确 ， 从而导致识别出错 。
以上是几个较为直观的案例 ， 可见单靠图像识别算法很难解决这类实际运营难题 ， 此外还需要其他技术辅助 ， 以一个更加全局观的视角分析并解决问题 ， 方可提升智能货柜的稳定性 。
四、智能柜产品测评
笔者走遍上海 ， 对支付宝、深兰科技、海深科技(000021,股吧)、智购猫、嗨便利这五家智能货柜进行了实地调研 ， 从结算时间、复杂场景识别稳定性等多个维度对智能货柜进行评估 ， 结果如下：
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没有100%完美的技术方案 ， 但针对不同的运营场景 ， 必然有最具比较优势的解决方案 。 本文从智能柜实际运营的角度出发 ， 分析了不同技术方案的应用特性 ， 希望能帮助智能柜运营团队做出最适合自己的选择 ， 为无人零售行业的智能化升级贡献一份力量 。
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