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在现代城市的街头巷尾、地铁站、写字楼甚至医院大厅,我们越来越习惯于使用自动售货机购买商品。这些售货机不仅能精准给出我们选的饮料或零食,还能“察觉”有人偷拿或操作异常。那么问题来了:自动售货机是怎么知道你拿了什么东西?它是靠摄像头、人脸识别、重量感应,还是更高端的AI识别系统呢?
🔺(图片来源:网络)
自动售货机的分类
与传统投币饮料机相比,现代的自动售货机已经不再只是“按一下掉一罐”的简单结构,而是变得越来越智能。有的机器配有透明玻璃橱窗,陈列几十种不同商品,有的像一台自动小超市,你可以自由开门挑选,关门后它就“知道”你买了什么。
🔺传统投币饮料机的结构(图片来源:[2])
从技术层面讲,这些自动售货机通常分为两大类:弹出式自动售货机和自由取货型自动售货柜(又称视觉识别柜、称重柜)。这两种类型采用了不同的识别手段。
弹出式售货机:机械精准控制
在我们最常见的弹出式自动售货机中,比如售卖饮料的那种,你选择完商品,机器内部会有一个弹簧轨道、电动推杆或旋转装置,将你选的商品“推”出来掉进取货口。这个过程用户无法直接接触到商品架上的其他物品。
🔺弹出式售货机(图片来源:网络)
因此,对于这种售货机,它并不需要“判断你拿了什么”,因为它控制了整个取货过程。用户只能获取机器按指定操作推出的商品,误拿、偷拿的可能性被物理结构完全排除。这就是“封闭式自动售货”最大的优势:简单、安全、可靠。
自由取货型售货柜:你拿我看着
当你面对一台可以自由开门挑选商品的智能售货柜,技术的挑战就变得复杂得多。它需要在你开门、拿取、关门之后,自动判断你到底拿了什么、拿了几个,甚至有没有放回商品。实现这个目标的手段主要有三种:
01
重量感应系统:你拿我就轻了
这是最早期的判断方式之一。每一个商品或货架下方都配有高精度称重传感器。当用户拿走一瓶水,系统检测到货架重量减少了500克,于是判断你取走了一瓶矿泉水。
🔺自动售货机中的重力传感器(图片来源:[1])
优点是成本较低、实现简单,但也存在问题:不同商品重量相近、用户拿了又放回会造成误判、多个用户同时操作会混淆数据。
为了避免这些问题,现在的智能售货柜多将称重作为辅助手段,与其他识别方式组合使用。
02
视觉识别系统:摄像头全程盯着你
近年来广泛应用的是视觉识别技术。每个售货柜顶部都安装有一到多个摄像头,配合深度学习算法,实时分析用户的动作和手势。系统会“看到”你把哪瓶饮料从哪个货架上拿走,并根据商品陈列的位置信息识别是哪一件商品。
🔺视觉识别系统(图片来源:[1])
这种方法在理论上可以实现较高的准确率,特别适合商品外形区别明显、摆放位置固定的场景。但也有挑战,比如:用户遮挡摄像头视角、多人同时开柜操作,混淆行为、同款商品摆在不同位置,可能增加误判。
为了解决这些问题,系统通常结合商品位置编码+图像识别+动作轨迹等多重因素进行判断。部分系统还会使用RGBD(可见光+深度)摄像头来获取更准确的三维动作轨迹。
03
RFID射频识别:每个商品“会说话”
另一种方式是给每一个商品贴上RFID标签。RFID即“射频识别”,是一种非接触式数据传输技术。每个标签里都储存有商品的身份信息,当用户将物品拿出时,RFID读写器会感知该商品“离开了货柜”。
🔺RFID射频识别技术(图片来源:[1])
这种方式识别速度快、准确率高,且不依赖用户的操作行为。但缺点是:每个商品都需要加装标签,这会显著增加成本,不适合低价商品的大规模销售。
因此,RFID方案通常被用于售卖中高价商品(如鲜食、化妆品、电子产品等)或对识别精度要求极高的场景。
更聪明也更安全的手段:多模态融合识别
事实上,单一识别手段往往不能应对复杂场景。如今很多售货机都采用多模态融合识别技术,即将摄像头视觉识别、重量传感、开关门状态检测、商品位置编码、甚至环境光感应等信息综合起来使用。
比如,你打开门,摄像头记录你的手从货架B2取下某物,重力传感器同步检测B2位置重量减少300克,再结合这层放的是“巧克力棒”,系统就可以判断你拿走了一根售价5元的巧克力棒。而当你放回商品时,重量和图像识别同时校正,系统也能“撤销”刚才的购买记录。
🔺多种技术结合(图片来源:[3])
这种“交叉验证”的方式极大提高了识别准确率,减少误判与纠纷。对于运营方来说,这也是保障利润、防止损耗的重要手段。
由此看来,自动售货机看起来只是一个“贩卖零食饮料的铁箱子”,但它背后藏着的是一整套高度智能化的感知与判断机制。正是这些看不见的技术细节,让无人售货成为可能,也让我们的生活越来越便利。
参考文献[1]https://mp.weixin.qq.com/s/hif-9n9UNRy3F2CIsVAxww
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/EjZgk-OBWJ0XpSpcuXIbhw
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/gvyd8RNgRHDmQrNdoo07cA
[4]https://mp.weixin.qq.com/s/9Z0U3uQwrU52ynzV3UXThg
[5]林淦斌. 一种智能零售方法和装置[P]. 北京市:CN110321743A,2019-10-11.
[6]李晓武. 移动RFID系统标签识别技术的研究[D].西南交通大学,2015.
图片源自于网络,仅供科普参考
来源:力学科普
编辑:小鹿
转载内容仅代表作者观点
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