无人智能货柜技术方案大盘点,视觉图像识别成主流?

编辑导语:自动售货机的缺点较多,且成本较高;所以出现了一个新的业务——智能售货柜,使用开门取货,自动进行结算的方式;但是机器怎么判断顾客拿走的是那个商品呢?本文作者列出了四种方案的利弊,我们一起来看一下。

无人智能货柜技术方案大盘点,视觉图像识别成主流?

现代化意义上的自动售货机出现在第二次工业革命之后,第三次工业革命又给了自动售货机腾飞的翅膀。

但这些都是传统意义上的自动售货机,传统的自动售货机优点是先付钱后出货且有完整的风控方案,运营过程中丢货率低、漏洞少、物品人为损失少;缺点也很明显:设备复杂制造成本高、受货道结构限制必须专机专用;比如S形堆积货道只能卖瓶罐装饮品不能卖零食,弹簧螺旋货道大部分商品都能卖但保温性差功耗大且卡货率也偏高。

为了解决自动售货机成本高的问题,前两年新兴起的共享经济催生出了共享货架和共享货柜,但这纯粹靠人的素质来运营,商品丢失率远超人的想象。

成本低廉的共享货架失败了,传统的无人售货机成本又那么高,新零售该怎么发展?这是很多零售行业从业者所焦虑的问题,于是出现了售货机和共享货架的结合体——智能售货柜。

工作流程简单,“开门取货、自动结算”,就好像是从自己家里的冰箱取走货品一样,用户体验十分顺畅。

最大的技术焦点是该机器怎么判断顾客拿走了哪些商品?针对此业内目前主推四种技术方案,各有利弊。

一、RFID

RFID技术, 即射频识别技术;每个RFID标签都是独一无二的,通过RFID标签与产品的一一对应关系,可以清楚的跟踪每一件产品的后续流通情况。

因信号干扰问题,RFID完全不适用于金属包装和液体商品;这就意味着,易拉罐饮料等货柜主力售卖产品会被RFID技术拒之门外。

其次,RFID技术成本问题很高——“RFID需要将商品拆包装、写标签、贴标签,贴完了之后还要再次包装好商品,运出去,加上标签本身成本要在3毛钱到6毛钱,这个成本相当高。”

二、重力传感器

重力感应解决方案在每个货道上均装有重力感应器,核心原理即通过感知货道上的重力变化来判断消费者实际拿取的商品。

基于底层原理,该方案拥有以下应用特性:

  • 可自动称重售卖散装生鲜产品,适用于社区生鲜零售场景;
  • 支持多种品类SKU售卖,商品可堆叠摆放,充分利用空间。

根据重力识别原理的要求,所有商品都必须被放在计划好的原始位置才能保证识别正确,但消费者行为完全无法限制,一旦拿取后又放回在了非原始位置,识别正确的概率将大大降低;同时,主流售卖产品中重量相似的非常多,仅凭重力判断无法区分。

因为如此,重力传感器货柜必须结合其它方案一同参与识别。

三、静态识别

静态视觉识别技术的原理,其实是图片对比技术;通过拍摄拿货前、拿货后的两张照片,对比得出缺少的商品,来判断顾客拿走的商品是什么。

这一看起来高大上的图片识别技术,其实弊端多多:

首先,是商品侧:

  • 顶部相同外观产品不支持,比如可乐雪碧芬达,顶部看起来一样,旦发生倾倒换位置等导致遮挡就无法识别
  • 另一个,运营端需要对实时更新的商品图片内容进行采集标注。涉及人工智能算法模型搭建,需要对商品进行学习,便于商品上新。

其次,对于商品陈列摆放有极高的要求:

  • 所有商品需要完全按照中间低、两边高的S形顺序摆放。
  • 柜子里面的商品不能叠放(不能摞着放),因为是图片前后对比,若是叠放,拿走了上一层的商品,不会进行扣费。
  • 不能中间高两边低,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。

如此多的陈列要求,对运营商家挑战极大,需要极高的运营维护成本和监督成本,以及由于商品识别错误而带来货损。

再次,空间利用上,静态识别摄像头需要距离下层隔板有一定高度,否则难以拍到商品全貌,因此柜子的利用空间会大大降低,基本上会浪费50%的容积;冰柜可展示种类少,且增加后期运营补货成本,需要更频繁地补货来保证商品充足。

最后,对货柜内部的光源有要求,太亮或者太暗都不行,太亮的环境会导致拍摄出来的照片一片死白,无法识别出商品。

四、动态视觉识别

动态视觉识别方案通常是在柜体顶端或两侧安装1-4个摄像头,对消费者开门后拿取商品的过程进行录制,通过对消费者视频进行识别从而确定消费者拿取的商品信息。

动态视觉柜的应用特性包括以下:

  • 对商品陈列无任何要求,商品可堆叠摆放,能够提高空间利用率,适用于仓储运营场景;
  • 商品的摆放成本比较低,支持多品类SKU售卖。

与静态识别相比,硬件层需要安装的摄像头减少,同时基于识别方案的优势,动态图像识别智能柜,商品可以叠放,可售卖的品类众多;附带带来的是补货效率高,单柜日均销量也相对高一些。

但动态视觉识别需要采集的数据更多,对于点位的网络状态有着极高的要求。

如需做到“千柜千面”,多场景全渠道售卖,兼容各类商家和商品,会出现各种各样的复杂场景,对图像识别的精准度和覆盖度要求更高;如商品遭遮盖、倒放、推倒、叠放等问题,都需要通过优化算法以及配合其他方案解决,这都提高了技术门槛。

综合下来,RFID成本高,无法用于液体金属饮料;重力感应需结合其他手段一起综合运营;静态识别货损率高、货柜利用率低且提升了运营成本;动态视频识别是相对来说比较符合智能货柜设计的。

可以说,新技术驱动了无人零售的发展,但也提升了无人零售行业的准入门槛与商家精细化运营服务水平。

在智能货柜这个产品中,智能货柜即一个最小单位的“场”;智能货柜上的“货”,通过数据驱动在消费者端可以做到千柜千面,反向驱动供应链端和产品设计端。

同时,在“场”和“货”不断迭代中,对不同用户画像进行精细化运营,提高坪效。

最终,利用AI数据、用户画像、商品推荐等技术实现智能货柜“人”、“货”、“场”的消费生态闭环。

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