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無(wú)人智能貨柜技術(shù)方案大盤點(diǎn)，視覺(jué)圖像識(shí)別成主流？
編輯導(dǎo)語(yǔ)：自動(dòng)售貨機(jī)的缺點(diǎn)較多，且成本較高；所以出現(xiàn)了一個(gè)新的業(yè)務(wù)——智能售貨柜，使用開門取貨，自動(dòng)進(jìn)行結(jié)算的方式；但是機(jī)器怎么判斷顧客拿走的是那個(gè)商品呢？本文作者列出了四種方案的利弊，我們一起來(lái)看一下。
現(xiàn)代化意義上的自動(dòng)售貨機(jī)出現(xiàn)在第二次工業(yè)革命之后，第三次工業(yè)革命又給了自動(dòng)售貨機(jī)騰飛的翅膀。
但這些都是傳統(tǒng)意義上的自動(dòng)售貨機(jī)，傳統(tǒng)的自動(dòng)售貨機(jī)優(yōu)點(diǎn)是先付錢后出貨且有完整的風(fēng)控方案，運(yùn)營(yíng)過(guò)程中丟貨率低、漏洞少、物品人為損失少；缺點(diǎn)也很明顯：設(shè)備復(fù)雜制造成本高、受貨道結(jié)構(gòu)限制必須專機(jī)專用；比如S形堆積貨道只能賣瓶罐裝飲品不能賣零食，彈簧螺旋貨道大部分商品都能賣但保溫性差功耗大且卡貨率也偏高。
為了解決自動(dòng)售貨機(jī)成本高的問(wèn)題，前兩年新興起的共享經(jīng)濟(jì)催生出了共享貨架和共享貨柜，但這純粹靠人的素質(zhì)來(lái)運(yùn)營(yíng)，商品丟失率遠(yuǎn)超人的想象。
成本低廉的共享貨架失敗了，傳統(tǒng)的無(wú)人售貨機(jī)成本又那么高，新零售該怎么發(fā)展？這是很多零售行業(yè)從業(yè)者所焦慮的問(wèn)題，于是出現(xiàn)了自動(dòng)售貨機(jī)和共享貨架的結(jié)合體——智能售貨柜。
工作流程簡(jiǎn)單，“開門取貨、自動(dòng)結(jié)算”，就好像是從自己家里的冰箱取走貨品一樣，用戶體驗(yàn)十分順暢。
最大的技術(shù)焦點(diǎn)是該機(jī)器怎么判斷顧客拿走了哪些商品？針對(duì)此業(yè)內(nèi)目前主推四種技術(shù)方案，各有利弊。
一、RFID
RFID技術(shù)， 即射頻識(shí)別技術(shù)；每個(gè)RFID標(biāo)簽都是獨(dú)一無(wú)二的，通過(guò)RFID標(biāo)簽與產(chǎn)品的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，可以清楚的跟蹤每一件產(chǎn)品的后續(xù)流通情況。
因信號(hào)干擾問(wèn)題，RFID完全不適用于金屬包裝和液體商品；這就意味著，易拉罐飲料等貨柜主力售賣產(chǎn)品會(huì)被RFID技術(shù)拒之門外。
其次，RFID技術(shù)成本問(wèn)題很高——“RFID需要將商品拆包裝、寫標(biāo)簽、貼標(biāo)簽，貼完了之后還要再次包裝好商品，運(yùn)出去，加上標(biāo)簽本身成本要在3毛錢到6毛錢，這個(gè)成本相當(dāng)高�！�
二、重力傳感器
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。
基于底層原理，該方案擁有以下應(yīng)用特性：
可自動(dòng)稱重售賣散裝生鮮產(chǎn)品，適用于社區(qū)生鮮零售場(chǎng)景；支持多種品類SKU售賣，商品可堆疊擺放，充分利用空間。根據(jù)重力識(shí)別原理的要求，所有商品都必須被放在計(jì)劃好的原始位置才能保證識(shí)別正確，但消費(fèi)者行為完全無(wú)法限制，一旦拿取后又放回在了非原始位置，識(shí)別正確的概率將大大降低；同時(shí)，主流售賣產(chǎn)品中重量相似的非常多，僅憑重力判斷無(wú)法區(qū)分。
因?yàn)槿绱�，重力傳感器貨柜必須結(jié)合其它方案一同參與識(shí)別。
三、靜態(tài)識(shí)別
靜態(tài)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的原理，其實(shí)是圖片對(duì)比技術(shù)；通過(guò)拍攝拿貨前、拿貨后的兩張照片，對(duì)比得出缺少的商品，來(lái)判斷顧客拿走的商品是什么。
這一看起來(lái)高大上的圖片識(shí)別技術(shù)，其實(shí)弊端多多：
首先，是商品側(cè)：
頂部相同外觀的產(chǎn)品不支持，比如可樂(lè)雪碧芬達(dá)，頂部看起來(lái)都一樣，一旦發(fā)生傾倒，換位置等導(dǎo)致有遮擋，就無(wú)法識(shí)別。另一個(gè)，運(yùn)營(yíng)端需要對(duì)實(shí)時(shí)更新的商品圖片內(nèi)容進(jìn)行采集標(biāo)注。涉及人工智能算法模型搭建，需要對(duì)商品進(jìn)行學(xué)習(xí)，便于商品上新。其次，對(duì)于商品陳列擺放有極高的要求：
所有商品需要完全按照中間低、兩邊高的S形順序擺放。柜子里面的商品不能疊放（不能摞著放），因?yàn)槭菆D片前后對(duì)比，若是疊放，拿走了上一層的商品，不會(huì)進(jìn)行扣費(fèi)。不能中間高兩邊低，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。如此多的陳列要求，對(duì)運(yùn)營(yíng)商家挑戰(zhàn)極大，需要極高的運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本和監(jiān)督成本，以及由于商品識(shí)別錯(cuò)誤而帶來(lái)貨損。
再次，空間利用上，靜態(tài)識(shí)別攝像頭需要距離下層隔板有一定高度，否則難以拍到商品全貌，因此柜子的利用空間會(huì)大大降低，基本上會(huì)浪費(fèi)50%的容積；冰柜可展示種類少，且增加后期運(yùn)營(yíng)補(bǔ)貨成本，需要更頻繁地補(bǔ)貨來(lái)保證商品充足。
最后，對(duì)貨柜內(nèi)部的光源有要求，太亮或者太暗都不行，太亮的環(huán)境會(huì)導(dǎo)致拍攝出來(lái)的照片一片死白，無(wú)法識(shí)別出商品。
四、動(dòng)態(tài)視覺(jué)識(shí)別
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)者開門后拿取商品的過(guò)程進(jìn)行錄制，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者視頻進(jìn)行識(shí)別從而確定消費(fèi)者拿取的商品信息。
動(dòng)態(tài)視覺(jué)柜的應(yīng)用特性包括以下：
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；商品的擺放成本比較低，支持多品類SKU售賣。與靜態(tài)識(shí)別相比，硬件層需要安裝的攝像頭減少，同時(shí)基于識(shí)別方案的優(yōu)勢(shì)，動(dòng)態(tài)圖像識(shí)別智能柜，商品可以疊放，可售賣的品類眾多；附帶帶來(lái)的是補(bǔ)貨效率高，單柜日均銷量也相對(duì)高一些。
但動(dòng)態(tài)視覺(jué)識(shí)別需要采集的數(shù)據(jù)更多，對(duì)于點(diǎn)位的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)有著極高的要求。
如需做到“千柜千面”，多場(chǎng)景全渠道售賣，兼容各類商家和商品，會(huì)出現(xiàn)各種各樣的復(fù)雜場(chǎng)景，對(duì)圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度和覆蓋度要求更高；如商品遭遮蓋、倒放、推倒、疊放等問(wèn)題，都需要通過(guò)優(yōu)化算法以及配合其他方案解決，這都提高了技術(shù)門檻。
綜合下來(lái)，RFID成本高，無(wú)法用于液體金屬飲料；重力感應(yīng)需結(jié)合其他手段一起綜合運(yùn)營(yíng)；靜態(tài)識(shí)別貨損率高、貨柜利用率低且提升了運(yùn)營(yíng)成本；動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別是相對(duì)來(lái)說(shuō)比較符合智能貨柜設(shè)計(jì)的。
可以說(shuō)，新技術(shù)驅(qū)動(dòng)了無(wú)人零售的發(fā)展，但也提升了無(wú)人零售行業(yè)的準(zhǔn)入門檻與商家精細(xì)化運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平。
在智能貨柜這個(gè)產(chǎn)品中，智能貨柜即一個(gè)最小單位的“場(chǎng)”；智能貨柜上的“貨”，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在消費(fèi)者端可以做到千柜千面，反向驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈端和產(chǎn)品設(shè)計(jì)端。
同時(shí)，在“場(chǎng)”和“貨”不斷迭代中，對(duì)不同用戶畫像進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提高坪效。
最終，利用AI數(shù)據(jù)、用戶畫像、商品推薦等技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能貨柜“人”、“貨”、“場(chǎng)”的消費(fèi)生態(tài)閉環(huán)。
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樓主: hl90
發(fā)表于 2024-4-20 11:33:53
