无人零售尚处初级阶段 生物识别与行为识别是基础

无人零售尚处初级阶段 生物识别与行为识别是基础

　　在有人收银的时候，顾客放在收银台上的商品默认是需要购买的。而在无人零售店里，结算过程不需要人工参与(或只需用户自助)，那么一个简单的方式是Amazon Go这种，假定用户拿走的商品就是他要购买的。如果使用压力传感器，那就需要在货柜上部署相应位置的装置，自动检测当前商品是否放置或取走。这是一种侧面而简单的行为检测方式，但是也会存在可以预见的问题：(1)部署压力传感器的位置会非常多，增加成本和维护难度;(2)用户并不总是将商品放回原处，仅通过压力传感器无法判断用户放回的是否是原有商品。

　　因此，Amazon Go还主要依赖视觉方式对用户行为进行检测。首先，在货柜上合适位置部署的摄像头除了可以拍摄顾客人脸之外，还能够用于连续拍摄对面货柜的情况。那么，按一定频率通过帧间对比检测可以判断商品区域是否发生了变化，并通过图像位置确定商品变化的货柜位置。其次，亚马逊将对进驻商品进行图像的建模，即通过计算机视觉可以识别图像中的商品，那么即可判断用户是购买还是放弃购买某一特定商品。

　　另外，在计算技术视觉领域，一个重要的技术方向是人体姿态检测(或识别)，即通过摄像头拍摄的图片识别其中人的姿势动作。这一技术也可应用到无人零售的行为识别中来。和人脸识别类似，姿态检测也是通过和已训练好的姿态模型比对，从而识别出图片中的姿势。相对于前面提到的实现技术，通过视觉来做姿态检测计算量较大，对设备部署位置有一定的要求，准确度和实时性因此存在一定限制，一般需要依赖于双目(深度)摄像头来实现。

　　(3)物体识别方案对商品进行判别

　　扫码识别：现有的结算方式

　　传统的扫码识别方式仍然可用于无人零售领域，包括条码扫描和二维码扫描等。

　　条形码是人们熟悉的最常见的条码，这种方式的优点是实现简单，而且已经形成相应标准，被广大厂商接受。缺点是存储容量有限，而且需要人工操作，在无人零售场所中可能会降低顾客体验的便捷性。

　　随着二维码的出现，使用智能手机扫描这种容量空间更大的条码变得流行。2014年9月，微信钱包开放扫码付款功能，首批支持微信扫码付款的九家商店中，包括A股上市公司天虹商场和港股上市公司卜蜂莲花。同时，支付宝也有类似功能。目前，这种方式已经在大量线下商户得到支持。

　　RFID：增长空间巨大

　　RFID意为射频识别(Radio Frequency Identification)，是一种无线通信技术，可以实现非接触式的数据读写，可被用于无人零售的商品购买行为。承载RFID通信功能的实体是电子标签，可附着在商品之上，作为商品的一个标识。

　　现有的标签产品一般以与每秒50～100次的频率与解读器进行通信，因此当商品出现在读取设备附近基本上可以被实时监测到。

　　相对于这种被动发送本标签数据的无源标签，还有能够主动发射信号的有源RFID标签，主要差别是通过自带电源可增加通讯的有效距离。例如，有的有源标签可通讯距离达到30米。我们认为，综合考虑成本因素，以及在出入口的自动结算场景中要适应不同的门面空间和设计，可以针对性的选择有源或无源方案。

　　本质上看，RFID也是一种扫码方式，只是不需要可见光，而且朝向要求低。另外，RFID还具有数据量大、可读可写等优点。我们认为，随着无人零售场合的增加，采用RFID的方案将会显著增多，为RFID厂商带来巨大的增量空间。

　　基于计算机视觉的物体识别方案

　　通过计算机视觉可以识别出已经训练过模型的物体,目前这种技术还处于研究阶段，效果随物体种类的增加、背景环境复杂度的提升而恶化。

　　另外，在安防领域，常见物体的视觉识别也是一个正在发展的热门领域。例如，2012年成立的美国初创公司Placemeter就在研发视频分析技术用以识别视频中的车辆、门店、行人等物体。需要注意的是，Placemeter并没有使用深度学习算法来做物体区分，而是使用了较为传统的计算机视觉(CV)技术，不需要用百万级的数据进行训练。

　　采用计算机视觉来实现物体识别的方法可以实现对现有商品的自动识别，无需要求商品制造商或经销商额外添加电子标识等设备，因此对已有(legacy)系统能够较好的兼容。但是由于需要对大量物体进行建模，因此扩展性欠佳。（责编：振鹏）

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