「第2期」实景+动画,解读Amazon Go三大核心技术和原理
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来源:
作者: LogTV
2022-03-22

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LogTV 60s 第2期 | 2017.6.28发布

亚马逊的Amazon Go(无人便利店)对大家来说并不陌生,半年前,有关Amazon Go的官方视频几乎刷爆国内外的社交媒体。很多人都从该视频中get出了三大技术:

Amazon Rekognition(自动识别系统)

Sensor Fusion(传感器融合技术)

Deep Learning(深度学习)技术

针对以上这三大技术你究竟了解多少?Amazon Go到底是如何实现客户“拿了就走”的购物体验的?它的原理是什么?

观看一分钟视频+动画带你解读。

Amazon Go购物过程:

径直走进超市——在货架上选好货品——将货品装进购物袋——转身离开便利店

实际上,Amazon Go的三大核心技术Amazon Rekognition图像识别系统、Sensor Fusion传感器融合技术和Deep Learning深度学习技术主要解决了两大难点问题:

1.自动收银+防止作弊+如何识会员购买什么商品。

2.如何全自动关联人、货和收银。

难点详解:

1.如何防盗?

通过商店入口的安全门+二维码识别+货架顶部摄像头+货架前红外压力传感器。

2.如何识别被拿走的商品?

通过货架顶部摄像头采集用户的手是否进入货架+货架前压力传感器识别货物是被拿走还是放回。

3.如何判断被放回的商品?

会员拿走商品时,通过图像识别确定用户和商品的关系,会员放回时系统会检索图片,与被拿走的商品进行比较,确认哪类商品被放回。

此外,如果放回物品错放位置,识别后会通知雇员整理。

4.如何自动收银?

首先,每个商品嵌入的IC标签,通过图像识别确认了消费者会员,再通过图像识别+传感器确认了会员购买的商品,利用RFID(无线射频识别)技术,会员走出上商店时二维码扫描+深度计算,会员购买商品总价得出并自动结算。

总的来说,Amazon Go无人便利店中所采用的很多技术目前已经相当成熟,例如图像识别、RFID、传感器等,但依旧很多人认为它真正实现难度还很大,您认为本质原因是什么?欢迎留言互动。

公众号图.gif


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