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智能收银机器人

生物特征识别计算机视觉视达

产品描述

在结算超市内的标品时,收银员必须手工数,效率低下且枯燥。而为了结算方便,衣物等商品必须以规定形态摆放或露出,影响消费体验。该智能机器人依靠卷积神经网络,用机器视觉技术来解决机器收银的问题,可在三个月中完成部署,替代收银员的工作。此外,企业还可以帮助便利店安装基于人脸识别的防盗系统,消费者在进店、购物、结账、离店的整个环节都会受到监控,如果出现了盗窃现象,下一次再来店里时,系统会自动识别并报警,增加盗窃的成本

YI Tunnel 机器人硬件构造很简单,主要由四个部分组成,分别是: 1. Microsoft Surface 显示屏,用于显示识别之后的商品信息和价格,方便消费者通过二维码支付; 2. 秤台,用于称重; 3. 摄像头,YI Tunnel 机器人共有 5 个摄像头,一个置于秤台顶部,另外四个置于秤台四角; 4. 服务器,由两块泰坦 X GPU 组成。机器人通过 5 个摄像头感知环境,训练卷积神经网络模型,以实现精准快速的识别。截至 2017 年 9 月,机器人每识别一次,需要 0.02 秒,误差为 0.3%,相比人力扫条形码的速度和准确度都有大幅提升。复杂繁琐之处在于数据的采集。在零售收银的场景中,几乎没有结构化的数据可供利用,所有的数据都是团队人工采集标注的,截至 2017 年 9 月,数据覆盖了 3,000 个 SKU,该规模基本和 7-11、屈臣氏等便利店的数据大小相当。 - 目前无人商店有三种收银方案: 1. 扫条形码的方案:比如沃尔玛的 Scan&Go 项目,其实是将消费者变成了收银员,通过手机 App 来扫描自助买单,最终因为消费者素质问题,盗损严重而失败,后续还出现过扫描器、智能购物车等方案,也因为类似原因而告吹; 2. RFID 无线射频识别的方案:十多年前就有巨头在尝试,对于薄利的商超而言,最大的问题就是成本,其次还有某些特殊商品会遮挡信号,影响识别,比如液体与金属; 3. 视觉识别的方案:这种方案因亚马逊的 Amazon Go 开始,实现的方法是识别动作、商品和人,通过位置或姿势进行关联,来判断是否有购买行为。但如果品类巨大,那么建模、训练的工作量会超出想象。另据《华尔街日报》报道,在同一时间,新商店可处理的顾客人数不能超过20人。相信这也是亚马逊的方案,后续需要解决的问题。- YI Tunnel 的方案在本质上也归于第三种,不过和 Amazon Go 的区别在于,中间省去了很多复杂的步骤,没有改变商家、雇员、消费者三者的习惯,聚焦在「收银」这一个点上,来识别消费者和商品,最后通过扫码付款结束购买行为。

所用技术

研发机构

SandStar视达,聚微尘成叠嶂层峦,积跬步至星辰浩渺。专注于AI计算机视觉,深耕零售场景,以AI科技为凝聚力,不断探索新零售的浩渺苍穹,视之所及,通晓洞达。SandStar视达是清华背景的创业团队,拥有220多位天才极客。自2017年创立以来,致力于用人工智能打通科技与商业,用计算机视觉和AI大数据的深度融合助推线下零售数字化和智能化升级。作为国内人工智能领域里商业化最快的公司,SandStar视达已发展4条主要产品线(智能货柜、AI结算台、纯视觉无人店、智慧门店分析),零售应用场景覆盖全球11个国家,服务多个世界五百强头部客户,打造智能零售新生态。目前已收到业界知名投资人三轮融资:2017 年,3 个月内完成两轮融资,获得百度风投,峰尚资本, 昆仲资本的数千万人民币投资; 2019年完成近亿人民币B轮融资,国鹏资本领投,墨白资本跟投。