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极物推出基于图像识别的智能售货柜

导读: 极物推出的智能售货柜则采用了基于深度学习的图像技术,在货柜内在不同位置部署多个摄像头,在云端即可做秒级图像处理。无需本地部署GPU,成本可以大幅下降。

3月4日,2018中国(广州)国际智能零售及无人售货博览会在广州广交会展馆A区开幕。极物和澳柯玛合作,联合推出了一款基于图像识别的智能售货柜。目前极物推出的近400升智能售货柜定价6000元左右,能够识别各种食品饮料等1000多种不同的商品,准确率在99%以上。

当前智能无人售货柜主要有两种技术路线。一种是基于传统的RFID技术,其缺点是设备和运营成本高,且RFID技术受液体和金属的影响大,有无法逾越的技术瓶颈。另外一种是近来出现的计算机视觉技术,绝大部分停留在概念阶段,实际出货者寥寥。一般来说,这类方案多是基于视频识别,需要在本地部署单价GPU计算资源用以识别,即使未来准确率提升,成本很可能也要在1-2万元左右,不少采购方或难以承受。

极物智能售货柜的特点

极物推出的智能售货柜则采用了基于深度学习的图像技术,在货柜内在不同位置部署多个摄像头,在云端即可做秒级图像处理。无需本地部署GPU,成本可以大幅下降。

与之前市面上常见的实时视频监控分析方案不同,极物会在关门的瞬间(一般无遮挡),对货柜内的商品进行拍照,并与之前的图像进行对比,并计算出用户拿走的商品。因为文件数据量相对较小,即可以通过4G网络上传到云端,在2秒内处理完成并返回计算结果。

但要做到识别的准确率达到99%的商用程度,并不容易。因为货柜内有无法避免的遮挡等问题,必须通过多个摄像头协同来辨识商品。同一个商品在不同摄像头不同角度的拍摄下图形相差很大,能否准确的判断在多个摄像头下不同角度的同一个物体,此前还少有人研究、应用。为此,极物自研了多摄像头融合技术,能够准确让多个摄像头协同工作,从而最终准确识别商品。

这一自研的算法也需要相应的数据进行训练、优化模型。团队此前采用了人工制作、采集数据完成了初始200件商品的识别。为了降低对数据的依赖,方便后期快速拓展新商品,团队也在研发通过3D建模等技术降低对数据的依赖程度,通过3D建模模拟物体在各个角度下的形态,结合人工采集的数据,可以在很小样本的情况下快速的对新商品进行学习。

目前已经完成了对1000种常见商品的识别,识别的准确率可以达到99%;除跟澳柯玛厂商合作以外,已经接到了其它新零售运营商上万个订单的合同及合同意向,将在3月底开始量产。

除基于图像识别的无人售货柜,极物所在的海深科技也在研发当前比较热门的零售科技方案。据悉,海深科技已经跟百联集团建立合作,在线下用户数据分析,无人收银等领域已取得进展。

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