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?,該方案擁有以下應(yīng)用特性:

 ?。?)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,非常適用于社區(qū)生鮮零售場(chǎng)景;

  (3)支持多品類(lèi)SKU售賣(mài),商品可堆疊擺放以充分利用柜體空間。

  同時(shí),該方案中,商品重量成為唯一識(shí)別標(biāo)準(zhǔn),這也造成了諸多弊端:

 ?。?)無(wú)法識(shí)別重量相同的SKU;

 ?。?)置換商品位置后會(huì)出現(xiàn)識(shí)別誤差;

  (3)長(zhǎng)期放置后,脹氣、濕度等影響因素將使商品重量發(fā)生變化,同時(shí)重力感應(yīng)器長(zhǎng)久發(fā)生形變后難以感知小幅度重力變化,識(shí)別精度無(wú)法保證;

 ?。?)只感知單次消費(fèi)重力變量,不涉及庫(kù)存盤(pán)點(diǎn),給實(shí)際運(yùn)營(yíng)管理造成困難。

  2.2 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。基于此,筆者總結(jié)了動(dòng)態(tài)視覺(jué)柜的應(yīng)用特性:

 ?。?)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)。

  動(dòng)態(tài)視覺(jué)方案僅依據(jù)消費(fèi)者開(kāi)門(mén)后拿取商品的視頻來(lái)進(jìn)行識(shí)別,非常容易受到外界干擾,如果遇到消費(fèi)者故意遮擋商品信息、快速拿取商品導(dǎo)致畫(huà)面模糊、有意遮擋攝像頭無(wú)法正常拍攝等情況,便無(wú)法正確識(shí)別商品。因此目前市場(chǎng)上已投放運(yùn)營(yíng)的動(dòng)態(tài)視覺(jué)智能柜均為100%人工識(shí)別,通過(guò)人工審查視頻來(lái)完成消費(fèi)結(jié)算,在運(yùn)營(yíng)中存在諸多局限性:

  (1)視頻上傳流量費(fèi)用高,帶寬成本遠(yuǎn)高于其他方案;

  (2)依賴(lài)于人工,使得消費(fèi)結(jié)算時(shí)間非常不穩(wěn)定,短則幾秒鐘,長(zhǎng)則一天,嚴(yán)重影響購(gòu)物體驗(yàn);

 ?。?)識(shí)別準(zhǔn)確率較低。以上圖為例,視頻定格畫(huà)面十分模糊,難以準(zhǔn)確判斷商品信息;

 ?。?)僅針對(duì)消費(fèi)過(guò)程進(jìn)行變量記錄,無(wú)法對(duì)柜內(nèi)貨品進(jìn)行精確盤(pán)存,貨損率比較高。

  2.3 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;

 ?。?)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。

  同樣,相比其他的技術(shù)方案,靜態(tài)視覺(jué)方案也存在局限性:

 ?。?)空間利用率低,柜內(nèi)商品不能疊放,否則會(huì)在鏡頭前形成遮擋,影響識(shí)別準(zhǔn)確率;

  (2)需要對(duì)商品進(jìn)行學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)標(biāo)注等流程較為繁瑣,通常至少需要3-7天的時(shí)間完成。

  2.4 重力+動(dòng)態(tài)視覺(jué)

  為進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率,市場(chǎng)上還出現(xiàn)了重力感應(yīng)+動(dòng)態(tài)視覺(jué)的組合方案。經(jīng)筆者調(diào)研了解到,該方案在實(shí)際的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,依舊以重力感應(yīng)技術(shù)為主,視頻監(jiān)控僅在大單消費(fèi)等極特殊情況下才會(huì)啟用,本文將不再做詳細(xì)介紹。

  三、圖像識(shí)別原理

  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。下面筆者將繼續(xù)剖析圖像識(shí)別的實(shí)現(xiàn)原理。

  3.1 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)。

  3.2 目標(biāo)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)

  理解了圖像識(shí)別原理,筆者再以實(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)商品的邊緣輪廓,尤其是遇到上圖所示的透明包裝商品,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)。

  以上是幾個(gè)較為直觀(guān)的案例,可見(jiàn)單靠圖像識(shí)別算法很難解決這類(lèi)實(shí)際運(yùn)營(yíng)難題,此外還需要其他技術(shù)輔助,以一個(gè)更加全局觀(guān)的視角分析并解決問(wèn)題,方可提升智能貨柜的穩(wěn)定性。

  四、智能柜產(chǎn)品測(cè)評(píng)

  筆者走遍上海,對(duì)支付寶、深蘭科技、海深科技、智購(gòu)貓、嗨便利這五家智能貨柜進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研,從結(jié)算時(shí)間、復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別穩(wěn)定性等多個(gè)維度對(duì)智能貨柜進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果如下:

  沒(méi)有100%完美的技術(shù)方案,但針對(duì)不同的運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,必然有最具比較優(yōu)勢(shì)的解決方案。本文從智能柜實(shí)際運(yùn)營(yíng)的角度出發(fā),分析了不同技術(shù)方案的應(yīng)用特性,希望能幫助智能柜運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)做出最適合自己的選擇,為無(wú)人零售行業(yè)的智能化升級(jí)貢獻(xiàn)一份力量。

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zhangnn

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