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謝幺:為了體驗買東西“拿了就跑”的快感,我去了趟阿里巴巴的無人零售店
關(guān)鍵字: 無人零售店支付寶阿里巴巴“拿起就走”淘咖啡左邊兩個是購物通道,右邊是無購物通道。
別想著拿東西從無購物通道逃跑,因為……
拿好剛才買的冷飲,購物通道走你!
第一道門自動打開,中間有個大屏幕顯示“親,準備剁手咯~”,兩邊的柱子上各有幾個攝像頭,應該能捕捉我的英俊面龐以及購買的商品。
走到第二道門的屏幕前,大概等待了2秒,顯示支付完成,開門出店。
旁邊有個小哥嘗試把東西放進包里,結(jié)果依然能正常識別并支付。
體驗完畢,開始扒原理
打聽到是螞蟻金服技術(shù)實驗室為阿里無人店提供的物聯(lián)網(wǎng)支付技術(shù)。所以幺哥請教了一下螞蟻金服技術(shù)實驗室高級技術(shù)專家曾曉東。
他說:螞蟻金服混合使用了計算機視覺和傳感器感應,再疊加了一些非配合生物識別技術(shù),以降低誤判率。因為這些技術(shù)好些正在申請專利,所以暫時還不方便說得太細。
好吧……
1 計算機視覺
簡而言之就是對圖像進行分析,判斷里面的人到底做了什么。
關(guān)鍵有兩點:
1.識別準:還原出真實的現(xiàn)場情況,不能出錯,否則就會影響判斷。
2.判斷準:用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、各種算法分析判斷出人在做什么。
一般是先利用背景建?;蚋櫟燃夹g(shù)提取運動目標的空間位置或輪廓等信息,然后對圖像的關(guān)鍵區(qū)域進行編碼得到行為描述。
機器視覺識別商品最大的挑戰(zhàn)在于去背景,比如兩個人四只手疊加在一起,在加上光線變化。單個攝像頭很難識別準確,因為即使是人眼,也經(jīng)常因為角度問題而看走眼。
比如下面這兩張很經(jīng)典的錯位圖,應該不少人都看過吧?
(圖源網(wǎng)絡)
所以通常會采用多路攝像頭,用兩個不同角度的攝像頭來相互補充提取物品和人的輪廓。
這樣大概就不容易看錯了吧……人是這樣,機器也是這樣。
幺哥了解到,阿里采用的就是多路攝像頭來監(jiān)控店內(nèi),同時追蹤分析消費者的行為。
比如:幺哥拿到某一樣商品,表情非常開心,然后看了看價格,頓時情緒失落,被掏空的樣子……那么就說明這個商品可能太貴了,(也可能是我太窮……)再比如:攝像頭捕捉到我在店里的運動軌跡,發(fā)現(xiàn)大量顧客在一個賣口香糖的貨架前駐足長留,但是又不買,有可能是貨架周圍人流太多,大家不好意思拿,知道了這個,就可以知道調(diào)整貨品的陳列方式和店內(nèi)的服務裝置。
普通超市的口香糖柜臺▼
所以……
- 原標題:為了體驗買東西“拿了就跑”的快感,我去了趟阿里巴巴的無人零售店 本文僅代表作者個人觀點。
- 責任編輯:宋煜昊
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