借着无人零售的风，智能无人售货柜的需求快速增长，根据视觉的计划被认为是未来的方向，但现在绝大部分停留在概念阶段。

　　3月4日，2018我国（广州）世界智能零售及无人售货饱览会在广州广交会展馆A区开幕。极物和澳柯玛协作，联合推出了一款根据图画辨认的智能售货柜。现在极物推出的近400升智能售货柜定价6000元左右，能够辨认各种食品饮料等1000多种不同的产品，精确率在99%以上。

　　当时智能无人售货柜主要有两种技能道路。一种是根据传统的RFID技能，其缺陷是设备和运营本钱高，且RFID技能受液体和金属的影响大，有无法跨越的技能瓶颈。别的一种是近来呈现的核算机视觉技能，绝大部分停留在概念阶段，实践出货者寥寥。一般来说，这类计划多是根据视频辨认，需求在本地布置单价GPU核算资源用以辨认，即便未来精确率提高，本钱很可能也要在1-2万元左右，不少收购方或难以承受。

　　极物推出的智能售货柜则采用了根据深度学习的图画技能，在货柜内涵不同方位布置多个摄像头，在云端即可做秒级图画处理。无需本地布置GPU，本钱能够大幅下降。

　　与之前市面上常见的实时视频监控剖析计划不同，极物会在关门的瞬间（一般无遮挡），对货柜内的产品进行摄影，并与之前的图画进行比照，并核算出用户拿走的产品。由于文件数据量相对较小，即能够经过4G网络上传到云端，在2秒内处理完结并回来核算结果。

　　但要做到辨认的精确率到达99%的商用程度，并不简单。由于货柜内有无法防止的遮挡等问题，有必要经过多个摄像头协同来辨识产品。同一个产品在不同摄像头不同视点的摄影下图形相差很大，能否精确的判别在多个摄像头下不同视点的同一个物体，此前还少有人研讨、使用。为此，极物自研了多摄像头交融技能，能够精确让多个摄像头协同作业，然后终究精确辨认产品。

　　这一自研的算法也需求相应的数据进行练习、优化模型。团队此前采用了人工制造、收集数据完结了初始200件产品的辨认。为了下降对数据的依靠，便利后期快速拓宽新产品，团队也在研制经过3D建模等技能下降对数据的依靠程度，经过3D建模模仿物体在各个视点下的形状，结合人工收集的数据，能够在很小样本的情况下快速的对新产品进行学习。

　　极物创始人戴剑彬博士告知36氪，现在现已完结了对1000种常见产品的辨认，辨认的精确率能够到达99%；除跟澳柯玛厂商协作以外，现已接到了其它新零售运营商上万个订单的合同及合同意向，将在3月底开端量产。

　　除根据图画辨认的无人售货柜，极物地点的海深科技也在研制当时比较抢手的零售科技计划。据悉，海深科技现已跟百联集团树立协作，在线下用户数据剖析，无人收银等范畴已获得发展。

　　36氪了解到，海深科技公司2016年7月成立于上海张江。公司创始人戴剑彬博士是前百度美研所深度学习专家，在百度时期担任超大规模深度学习在用户行为剖析的使用，直接报告给吴恩达。现在团队有深度学习工程师十多名，来自美国加州伯克利大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、加州洛杉矶大学、清华大学、上海交大，浙大等名校。在图画产品辨认范畴，海深科技此前已有堆集，已为京东摄影购、搜狗、小红书等企业供给图画辨认服务。

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