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無(wú)人零售中的傳感器技術(shù)

2017-8-22 

無(wú)人零售中的傳感器技術(shù)

導(dǎo)讀: 無(wú)人零售除了應(yīng)用了計(jì)算機(jī)視覺等 AI 技術(shù)外,還涉及到大規(guī)模的傳感器和智能設(shè)備,在整個(gè)入店、購(gòu)物到結(jié)算的環(huán)節(jié),可以說(shuō),沒有傳感器技術(shù)無(wú)人零售那只是一個(gè)傳說(shuō)。


無(wú)人零售的技術(shù)難點(diǎn)
無(wú)人零售已成為線上線下商家的共同搶占的市場(chǎng)高地,而zui終的勝利者必將是看誰(shuí)先*具備了*成熟、穩(wěn)定可靠的技術(shù)體系,這里我們來(lái)關(guān)注一下無(wú)人零售的技術(shù)難點(diǎn)。
1、無(wú)人零售的核心問題 
打造 無(wú)人零售商店zui核心的是要解決“什么商品被誰(shuí)怎么處理了”這個(gè)問題,需要處理的因素有5個(gè):人、人的位置、商品、商品的位置、動(dòng)作。
動(dòng)作主要是通過(guò)商品與手或貨架的狀態(tài)來(lái)識(shí)別的,例如手進(jìn)入或退出貨架的手勢(shì)、物品在手的狀態(tài)識(shí)別拿取或放回商品。
商品識(shí)別主要是通過(guò)初始狀態(tài)的選擇,中間狀態(tài)通過(guò)購(gòu)物清單核對(duì)來(lái)縮小識(shí)別范圍,降低難度,同時(shí)通過(guò)雇員保證初始狀態(tài)不被破壞。
位置主要通過(guò)手機(jī)定位、傳感器定位和圖片定位,利用人體姿態(tài)識(shí)別可以很好的將動(dòng)作定位到人。
對(duì)于超市而言,商品存在兩種狀態(tài)——賣掉或沒賣掉;對(duì)貨架而言,商品的狀態(tài)是在或不在;對(duì)顧客而言,商品的狀態(tài)是買或不買;對(duì)人的手而言,商品的狀態(tài)是在手或不在手,進(jìn)一步簡(jiǎn)化成拿起或放回。
它們的關(guān)系鏈如下表:
那么如何表示或測(cè)量這兩種狀態(tài)呢?用相機(jī)和傳感器都可以表示該狀態(tài)。
a、相機(jī)如何處理
在手進(jìn)入貨架拿取商品前和拿取商品后,對(duì)手拍攝 1 組圖片,記為*圖片和第二圖片,對(duì)貨架拍攝 1 組圖片,記為第三圖片和第四圖片。比較*圖片和第二圖片的差異,此時(shí)需要利用到 CV 算法識(shí)別出膚色找到手,從而知道*和第二圖片手勢(shì)的差異,識(shí)別握姿和舒展姿態(tài),根據(jù)兩個(gè)姿態(tài)在*第二圖片出現(xiàn)的順序可以判斷拿取還是放回。例如,*圖片是握姿,第二圖片是舒展,即放回;*圖片是舒展,第二圖片是握姿,即拿取。
隨后利用膚色找到手后,再識(shí)別*第二圖片手邊緣的色差識(shí)別商品是否在手,根據(jù)前后順序可以判斷拿取或放回。例如,*圖片手邊緣色差較淺,表示沒有商品,第二圖片手邊緣色差較深,表示有商品,即商品在手且是拿取過(guò)程。放回同理。
利用第三第四圖片,對(duì)貨架進(jìn)行處理,同樣可以判斷拿取或放回。例如第四圖片比第三圖片多了一個(gè)或多個(gè)商品,那么就是放回;如果第四圖片比第三圖片少一個(gè)或多個(gè)商品就是拿取。


b、傳感器如何處理
對(duì)重力傳感器來(lái)說(shuō),商品被拿取,商品減少,重量減少;商品被放回,商品增加,重量增加。所以重量數(shù)值變化可以表示拿取或放回。
對(duì)于紅外來(lái)說(shuō),在特定地方,商品被放回,紅外會(huì)被遮擋,商品被拿取,紅外不會(huì)被遮擋。可以通過(guò)紅外遮擋狀態(tài)表示拿取或放回。
 2、如何有效識(shí)別商品
商品的識(shí)別應(yīng)該是難度大的關(guān)鍵點(diǎn)之一。
在初始狀態(tài),特定品類的商品被放在特定位置,由相機(jī)和傳感器偵測(cè)。對(duì)相機(jī)和傳感器而言,它們只需優(yōu)先識(shí)別少數(shù)且特定的商品類及數(shù)量。這個(gè)相對(duì)而言是簡(jiǎn)單的。即使圖片無(wú)法識(shí)別,也可以根據(jù)重量識(shí)別和篩查。在品類擺放的時(shí)候可以選擇易區(qū)分的品類擺放一起,所有被拿取的商品記錄在顧客的購(gòu)物清單里。
困難在中間狀態(tài)。由于顧客放回會(huì)破壞初始狀態(tài),導(dǎo)致識(shí)別難度急劇上升。因?yàn)轭櫩涂赡芊呕厝我馍唐?,所以商品的識(shí)別范圍又?jǐn)U大到無(wú)法解決的情況。
先討論放回后的zui終狀態(tài),一般分成 2 種:放回正確或錯(cuò)誤。
對(duì)于放回正確,識(shí)別難度在初始狀態(tài)的水平。
對(duì)于放回錯(cuò)誤,存在 3 種情況:放回錯(cuò)誤但可識(shí)別;放回錯(cuò)誤無(wú)法識(shí)別;放回錯(cuò)誤且識(shí)別錯(cuò)誤。
放回錯(cuò)誤但可識(shí)別的情況是因?yàn)樯唐繁旧硪淄ㄟ^(guò)圖像和重量識(shí)別,此種情況較少。大多數(shù)情況是放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤。放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別的情況可以給用戶發(fā)送消息,讓用戶確認(rèn)。識(shí)別錯(cuò)誤的情況只能提高算法精度,同時(shí)調(diào)整判斷極限值,將部分識(shí)別錯(cuò)誤的情況向無(wú)法識(shí)別裝換,同時(shí)及時(shí)通知雇員來(lái)整理回到初始狀態(tài)。
一般而言拿取商品后放回的情況較多,且不放回正確的位置情況也不少,其中放回錯(cuò)誤且無(wú)法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤又占大多數(shù),放回錯(cuò)誤但可識(shí)別是少數(shù)。總的來(lái)說(shuō)無(wú)法識(shí)別和誤判比例不容忽視,甚至導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)無(wú)法工作。
剛才說(shuō)到,由于顧客放回商品,導(dǎo)致識(shí)別范圍擴(kuò)大到所有商品,這是可以部分解決的。因?yàn)樯唐返拿看畏呕囟际腔陬櫩偷那?N 次拿取,他放回的商品必須是之前拿取的商品,所以優(yōu)先識(shí)別顧客的購(gòu)物清單即可,在這種情況下,識(shí)別難度又回到初始狀態(tài)相當(dāng)?shù)乃健?br />3、如何知道動(dòng)作發(fā)起者的身份?
將商品記錄到動(dòng)作的發(fā)起者身上是一件較為復(fù)雜的工程。
識(shí)別人大體通過(guò) 2 種方式:身體特征或附帶物,例如人臉和手機(jī)。人臉識(shí)別的精度在室內(nèi)還在可接受范圍,幾乎可以當(dāng)做標(biāo)識(shí)。手機(jī)也是一個(gè)人的標(biāo)識(shí),通過(guò)判斷是誰(shuí)的手機(jī)從而判斷顧客是誰(shuí)。
4、如何匹配顧客 ID 與商品 ID?
要匹配顧客和商品的 ID,首先要確定人和商品的定位。
關(guān)于人的定位,可以用到追蹤系統(tǒng)。手機(jī)的 GPS、wifi、藍(lán)牙也可以提供較準(zhǔn)確豐富的位置信息。
關(guān)于商品的定位,紅外、重量感應(yīng)、相機(jī)、商品和貨架初始的問題都是已知的,可以推測(cè)出來(lái)。例如,通過(guò)隔板,將同類商品分在不同的網(wǎng)格種,每個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)不同的紅外或重量感應(yīng)器,可以知道被拿取或放回商品的位置。
通過(guò)人和商品的位置匹配,連接了“什么商品”“被誰(shuí)”兩個(gè)因素。
因?yàn)槌杀竞图夹g(shù)問題,位置精度是一個(gè)很大的問題,再加上這個(gè)定位人和商品位置的方案本身的缺陷,顧客和商品的匹配誤差較大。例如,顧客 A 站在商品 A 前,顧客 B 站在商品 B 前,顧客 A 伸手去拿商品 B,這種情況系統(tǒng)是無(wú)法準(zhǔn)確判斷的。當(dāng)然可以由顧客確認(rèn),但是這僅僅是無(wú)力的補(bǔ)救措施。
之前有人提到過(guò) Amazon Go 可能利用多角度的完整的人體姿態(tài)識(shí)別來(lái)定位匹配人—動(dòng)作—商品的關(guān)系。這種方法的關(guān)鍵是攝像頭需要很好的視野和足夠的攝像頭。從宣傳視頻來(lái)看, Amazon Go 的貨架設(shè)計(jì)使得zui低層和中間層是無(wú)法獲取足夠好的視野,可能的解決方式是依靠對(duì)面貨架和天花板的攝像頭。Amazon Go 的貨架構(gòu)造非常重要,只要再提供一份貨架結(jié)構(gòu)圖或者實(shí)物圖就可以進(jìn)一步推測(cè)實(shí)施方案。貨架結(jié)構(gòu)包括是否每層都有設(shè)想頭,承載商品的承重面的形狀及尺寸,特殊開口和螺絲位置等。
5、總結(jié)
通過(guò)上述方法,難度沒有憑空想象的難,但是工程量不小。即使動(dòng)作和商品識(shí)別能達(dá)到 100%,因?yàn)槎ㄎ环桨负途葐栴},導(dǎo)致整體的識(shí)別存在一定的誤差,而使整個(gè)方案無(wú)法使用,或者只能部分依靠顧客協(xié)助實(shí)現(xiàn)。所以 Amazon Go 以及未來(lái)的其他無(wú)人零售店還只能在小部分范圍內(nèi)對(duì)特定人群使用,例如信用度較高的會(huì)員。
顯然,無(wú)人商店已成為零售業(yè)的新風(fēng)口,甚至可說(shuō)是零售業(yè)一個(gè)新的戰(zhàn)略高地,誰(shuí)能夠在*時(shí)間占據(jù)無(wú)疑會(huì)具備先發(fā)優(yōu)勢(shì),這也是目前像亞馬遜、阿里巴巴這些*涉足的原因,但它距真正全面落地尚需時(shí)日,技術(shù)是其瓶頸!



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