無人零售相關技術分析

熊金安

摘 要 隨著互聯網購物高速發展和智能手機的全面普及，智慧城市成為了追求的目標，無人零售作為智慧城市的重要組成部分正飛速發展。文章分析了無人零售相關技術，通過檢索專利文件獲取了多種無人零售的實現方案，并對這些方案進行了具體分析。通過本文可以初步了解無人零售相關技術，較為全面地獲知相關公司的實現方案，為無人零售的全面推廣提供了參考。

關鍵詞 無人零售；生物識別；圖像識別；RFID

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）209-0123-02

“智慧城市”是人類文明發展到一定高度之后的產物[1]，利用以物聯網技術、云計算、互聯網等為核心的新一代信息技術，它堅持以人為本、追求全面的智能化，改變著人類的吃穿住行，而無人零售正是智慧城市的重要組成部分，近年得到了亞馬遜、阿里等企業的青睞，不斷出現在公眾視野中，阿里提出了新零售概念，投巨資于“盒馬鮮生”，亞馬遜則推出了AMAZON Go。筆者從專利角度和大家分享一下無人零售相關技術的發展特點。

1 主要技術

從顧客購物的角度分析，當進入購物場所時，因為無人值守，所以首先需要對顧客身份進行確認，一方面保證購物場所的安全，同時也可以為后續支付過程奠定基礎。其次用戶還需要挑選商品，在這個過程中只有準確地判斷出用戶購買的商品才能保證收費的準確。最后就是支付階段，無人零售無人找零，所以最優支付方式就是無現金支付。通過這個過程的分析可以發現要實現無人零售，主要技術包括身份確認、商品確認、支付技術。

身份確認，目前主要采用生物特征識別技術，典型的生物特征包括指紋、人臉、虹膜等，借助對這些生物特別的識別確認購買商品的顧客的相應身份。

商品確認，通過RFID技術、圖像識別技術、傳感器技術等確定顧客最終所購買的商品。

支付技術，確認顧客購買的商品后完成支付，使用網絡賬號關聯扣款、二維碼支付、NFC支付等技術來實現。

無論是身份確認還是支付技術，目前都有了較為成熟的技術。關系無人零售用戶體驗的關鍵在于購買商品的確認過程。自動售貨機，可以認為是一種較易實現的無人零售的初級狀態，因為每一件商品都放置在固定的位置，商品的確認易于實現。而隨著顧客對于購物感受的不斷提高，他們希望能像超市一樣自由挑選更多的商品，這就對顧客購買的商品的確認過程帶來了挑戰，因為這將面對更多的人和更多的商品，在同一時刻需要處理的對象也將大幅增加。在此基礎上，誕生了像阿里巴巴的盒馬鮮生、亞馬遜的AMAZON Go等零售模式。借助機器視覺、深度學習等當前最熱點的前沿知識，通過圖像識別、傳感器技術、RFID等技術給顧客更自由靈活的購物體驗。因此商品確認主要使用以下技術。

RFID技術：RFID技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過無線射頻的方式讀取接收信息，實現自動識別。無人零售中則充分利用RFID標簽，通過布置在收費區的RFID讀卡器對顧客所選擇的商品上的RFID標簽進行識別，根據后臺數據庫保存的RFID標簽和商品之間的對應關系，確定出用戶所購買的商品。

圖像識別技術：是指通過布置在購物場所的大量圖像采集裝置，對用戶和商品進行不斷地圖像采集，通過圖像識別技術并借助深度學習、機器視覺等當前熱門的技術對采集的圖像進行分析從而判斷用戶購買的商品。

傳感器技術：是指借助各種傳感器獲取用戶購買的商品的體積、重量等屬性，借助后臺保存的屬性信息與商品的對應關系確定所購買的商品。

2 技術應用

在實際應用中，各公司結合了自身技術優勢，選擇了不同的技術組合，下面就通過來自專利文獻中的信息，介紹兩種技術應用。

2.1 阿里巴巴集團控股有限公司（下稱“阿里巴巴”）

阿里巴巴于2014年06月18日申請并于2015年12月25日進入中國的申請號為CN2017107088 17.8的發明專利申請，提供了一種智能超市系統，如圖2所示。其主要特點在于智能購物籃，該智能購物籃中包括了RF傳感器以及重力傳感器，通過RF傳感器確定放入購物設備的商品，通過重力傳感器確定實際總重量，當確定的商品的預期總重量與實際總重量匹配時，完成結賬。

2.2 亞馬遜科技公司（下稱“亞馬遜”）

亞馬遜于2014年6月18日申請并于2015年12月25日進入中國的申請號為CN201480036645.9的發明專利申請，提供了一種實體商店檢測物品的交互和移動的系統，如圖3所示，其主要通過圖像識別技術來對顧客的軌跡和動作進行追蹤，并輔助以壓力傳感器、紅外線傳感器、秤、體積置換傳感器，來確定顧客最終所購買的產品的類型。例如可以使用多個相機208采集用戶的手經過平面進入庫存位置之前的圖像和從庫存位置移出之后的圖像，將圖像提供給計算資源203。計算資源203可以處理所述圖像以確定物體是否已移出或放入庫存位置。除圖像分析之外，還可基于從位于庫存位置處的秤或壓力傳感器接收到的數據來確定所述物體的重量。圖像分析能夠將可能匹配的物品的清單縮減到小清單，然后將放入物體的重量與可能匹配的物品中的每一個所存儲的重量進行比較以識別實際上放入庫存位置中的物品。并且還可以考慮對應用戶過去的購買歷史和用戶已經從庫存位置移除了哪些物品。通過將多個輸入結合，增加所識別出的物品與實際上從庫存位置移除的物品匹配的可能性。

3 結論

通過上述分析可以看出，無人零售已經成為各方追逐的焦點，即使曾經只依靠線上電子商務發展壯大的電商，也同樣鐘情于線下無人零售的發展。面對如此巨大的蛋糕，各大企業在搶占先機的同時，不斷提升技術儲備，意欲通過先進的技術為顧客提供更加便捷的購物體驗。可以預見，隨著人工智能、計算機視覺、深度學習、虛擬現實VR等技術高速發展，未來購物方式將會發生深刻變革。

參考文獻

[1]高凡石.物聯網技術對智慧城市建設影響研究[J].電視技術，2016，40（7）：45-48.