自动识别技术在无人超市中的应用

无人超市论文范文第六篇：自动识别技术在无人超市中的应用

　　摘要：随着人工智能与检测技术的发展，人们越来越注重社会服务的便利性与快捷性，无人超市应运而生。自动识别技术作为无人超市的核心技术，主要包括手机扫码识别、无人收银机识别、无线射频识别、计算机视觉识别四种；由于不同识别技术均有其优点和缺点，今后发展趋势主要是采用多种识别技术相配合、实现商品源头监控、降低成本，以及建立公民的诚信体系。

　　关键词：识别技术；无人超市； RFID;视觉识别；

　　1 引言

　　近年来，随着电商行业的发展壮大和劳动力成本的不断上升，中国传统零售行业销售利润持续下滑，部分传统大型超市利润率甚至达到负值；另外，电商购物过程中由于顾客难以准确识别商品真伪和品质，从而无法获得真实的购物体验及相应的销售服务等[1,2].

　　随着互联网和人工智能技术的发展，出现了新型购物模式--无人超市。所谓无人超市，是指没有营业员的情况下让顾客能够自助完成选购、结账等操作，实现无人值守的一种场景零售[3].由于支付环节由顾客占主导、自助完成，因此其人工成本和运营成本低，顾客又能通过现场接触商品获得良好的购物体验，同时大数据分析的应用方便商家进行用户购物需求和满足度分析，从而及时更新商品种类。在技术层面上，无人超市的发展依赖于人工智能技术的发展，主要包括视觉识别技术、传感器融合技术、深度学习算法等技术，其中识别技术是最核心的技术，它决定着无人超市的效率和安全。

　　2 无人超市识别技术

　　无人超市依赖的识别技术主要包括手机扫码识别、无人收银机、无线射频识别（RFID）、计算机视觉识别四种。

　　2.1 手机扫码识别技术

　　这种识别技术最早在2013年沃尔玛的"Scan&Go"率先使用，应该说仅仅是无人超市的雏形。具体实现方法为：用户在选购商品时用智能手机扫描商品的条形码，将所购买的商品记录在手机内，用APP计算选购商品总价，随后在收款机附近进行付款完成购物。

　　这项技术由于能够缩减大量的排队时间，所以在沃尔玛超市大力推广，但因顾客使用时增加了手动扫码这一步骤，并且该技术不能解决防盗的问题，所以在运行了一段时间之后便停止了。

　　2.2 无人收银机识别技术

　　无人收银机识别技术是顾客将所选购商品依次通过无人收银机的扫描，在屏幕上显示所购买的商品并能选择各种方式付款。这种识别方式一般配有简单的防盗措施，比如用重力传感器（与电子秤的作用原理相类似）判断所有选购的商品是否全部扫码，商品上柜前在传感器上设置不同货物的重量及其对应价格信息，通过重力传感器检测所购商品是否与数据库记录的重量相等，当不相符时数据反馈系统会报警引起营业员的注意，无报警信息则实现自动扣款。

　　该方案的缺点有：（1）方便性不足，增加了学习成本，很多人宁愿排队也不愿意用这种付款方式；（2）虽然有一些防盗措施，但是不能彻底防止偷盗行为；（3）由于经常有误操作导致报警发生，超市需要派人监管，并没有较大地减少人力投入；（4）有的产品质量过轻，信息难以准确识别。

　　虽然该方案有许多的缺点与局限性，但是也不失为一种解决排队问题的方式，所以许多超市（比如大润发超市、永辉超市）仍然沿用无人收银机作为一种辅助收银方式。

　　2.3 无线射频识别（RFID）技术

　　RFID是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号的自动识别来判断特定目标对象并读写相关数据，从而获取相关的对象资料[4,5].RFID工作装置一般由一对工作在同一频率下的RFID识别器、RFID标签构成，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的。因其识别过程中无需人工干预、能够适应多种恶劣环境，能同时快速、有效识别多个不同物体、操作便捷，因此该技术广泛应用于无人超市中[6,7,8].

　　RFID技术一般分为有源RFID、无源RFID和半有源RFID:（1）有源RFID就是在RFID标签中内置了电源，主动向RFID识别器发出信号，其优点是传输距离远，但体积较大且制作成本较高，不适合用在无人超市等类似场合；（2）无源RFID是指在RFID标签内没有内置电源，通过电磁感应线圈感应RFID识别器所发出来的微波信号，实现短暂供能并完成数据交换，其特点是制作简单、体积小、成本低、故障率低、寿命较长，缺点是识别范围小；（3）半有源RFID结合了前两者的优点，既有内置电源，只是在收到接收器的信号之后开始供电，以实现更高效的传输和定位等复杂需求。

　　一般无人超市使用的是无源RFID技术，中国大多数无人超市采用的都是这种技术，比如阿里巴巴、宾果盒子。需要预先在每一个商品上都贴上RFID标签，并写入数据以便区分，顾客选购完商品之后只需将选好的商品放入特定的识别区便可以一次性完成识别的工作。

　　RFID检测识别技术使用方便，识别准确率高，一次可以实现多个商品的识别；其缺点是RFID标签的成本较高，并且标签在某些特殊的材质上会受到较大干扰；但相对于其他方案，RFID方案更适合在中国推广。

　　2.4 计算机视觉识别技术

　　计算机视觉识别技术主要靠摄像头识别，因此又可以称为图像识别技术。超市需提前将产品多种特征及其价格纳入系统，货架墙壁上安装多个摄像头和传感器。其中光幕/红外传感器负责制造水平面，通过顾客的手是否穿过水平面判断其动作；压力/红外传感器表示商品的位置和状态，为用户的行为提供数据；摄像头负责拍照，扫描产品信息，并反馈给识别器，识别器就会对产品信息进行读取，最终反馈给系统[3,9].利用这些数据进行深度学习，建立商品-动作-人的判别模型，提高系统识别能力，顾客只需要用手机直接扫码进入超市选购商品，摄像头就会系统发出扣款指令。这种无人超市实现方案最早在2016年由亚马逊提出，并将其命名为"Amazon Go"[10].

　　中国在计算机视觉识别购物方面比较杰出的公司有深兰科技（与中南大学密切合作），深兰科技在AI零售方面有多种产品，如AI贩卖柜、AI结算台、AI超市等。其中，AI贩卖柜可以实现掌脉识别开门，拿了就走的售货方式；AI结算台可以放在普通的超市中实现传统超市向无人超市的转变，用户只需要将商品放在特定的识别区，AI结算台通过摄像头识别顾客所购买的物品，免去了RFID技术必须要在商品上贴RFID标签的步骤，从而节约成本。

　　基于计算机视觉的无人超市方案比较成熟，产品的信息录入便捷，不同产品也不需要粘贴标签，顾客使用方便，并且能够真正实现无人的状态。但该方法无法保证完全准确，在人数过多或购买商品过多的情况下可能会出现误差；另外，如果顾客拿走的产品过小或顾客故意或无意将产品遮挡，则系统也无法有效地识别出来。

　　3 结语

　　以上4种识别技术既有自身优势，又各自有缺点，但在无人超市均有一定程度的应用。目前，无人超市购物方式均存在注册流程烦琐（绕不开注册账号）和诚信体系不健全等问题，致使其推广存在一定难度。今后主要在以下几方面加强：（1）结合实际情况采用多种识别技术相配合，并保证识别系统的后台稳定性；（2）引入物联网、云计算等技术实现商品源头监控[11];（3）改进计算机视觉识别和RFID识别的准确性，从而降低成本；（4）加大监管力度，与公民的诚信体系挂钩。

　　参考文献

　　[1]杨炯君。新零售时代下无人超市的发展动向探析[J]现代营销（信息版） , 2019（6）：60.

　　[2]杜正博。一带一 路跨境电商物流模式 与市场研究[J]中外企业家， 2019（2）-54.

　　[3]张旭，鲍琴文，徐嘉婧无人超市的现状与发展趋势探索一-以武汉市 京东X*为例[J] .现代商业， 2019（12）：10-11.

　　[4]徐祺森。"无人超市"的识别技术及支付手段探讨[J]数字通信世界， 2019（1）：110.

　　[5]程志全。 RFID标签在包裹类邮件流转环节应用研究[J]邮政研究，2019,35（5）：13-15.

　　[6]王保云物联网技术研究综述[J].电子测量与仪器学报， 2009,23（12）：1-7.

　　[7]罗春彬，彭襲，易彬RFID技术发展与应用综述[J]通信技术， 2009,42（12）：112-114.

　　[8]吴永祥射频识别（ RFID ）技术研究现状及发展展望[J]微计算机信息， 2006（32）-230,234-236.

　　[9]朱祖扬，李肖扬，冯雨晨，等一种微芯片示踪器录井方法研究[J]录井工程， 2019,30（1）：1-6, 136.

　　[10]顾鸿铭。从"Amazon Go"看人工智能时代无人超市实现方案[J]数字通信世界， 2017（3）：151-152,154.

　　[11]刘宇锋物联网技术在无人便利店中的应用探究[J].数字通信世界， 2017（9）：32,35.