目前智能零售行业内主流的识别技术都有哪几种

随着人工智能、机器视觉等新兴技术的逐渐成熟，以无人超市为代表的新零售受到很多人的关注。无人超 市是对传统便利店的一次升级改造，它降低了人工、店租、选址要求，核心在于“无人化”运営、“自助化”服 务，其发展的关键基础正是物联网技术的高效运用。无人超市之所以能实现如此简单、快速、高效的购物体验，背后离不开核心传感器识别技术的支持，目前 行业内主流的识别技术有以下几种：

技术一：RFID无线射频识别通信技术

RFID是附着在每一件商品上的电子标签，当用户购买商品时，传感器会识别商品上的电子标签，进行结 算。可以预见到，以电子标签为媒介的RFID技术，拥有致命性的缺陷：当标签损坏或被用户撕掉时，用户即 可免费获取商品。同时，为每一件商品贴上电子标签，将耗费巨大的人工成本。

技术二：视觉传感器技术

视觉传感器是指：利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器，通常用图像分辨率来描述视觉 传感器的性能。视觉传感器的精度不仅与分辨率有关，而且同被测物体的検测距离相关。被测物体距离越远， 其绝对的位置精度越差。

基于视觉传感器的视觉识别技术，可以识别拿走或者放回商品的动作。该项技术的缺陷在于，用户在购物 时，识别系统的的计算速度明显较慢，甚至有出错的可能。同时此技术对商品的大小、摆放、高度以及光照等 环境条件均有较严格的限制，支持商品的品类也受限。

技术三：重力传感器技术

重力感应器，又称重力传感器，新型属传感器技术，它采用弹性敏感元件制成悬臂式位移器，与采用弹性 敏感元件制成的储能弹簧来驱动电触点，完成从重力变化到电信号的转换。重力传感器技术通过传感器感应货架上的重星变化，以此来检测货物被取走或放回的行为。因该技术对于 传感器灵敏度的高要求，使得设备需要频繁的校准维护；在面对重星相近的商品时，无法做到精准识别。

可以发现，目前市场上单一技术的解决方案都不能满足无人超市的需求。作为多传感器融合的无人超市， 它在识别准确率、商品品类支持、视觉学习算法上体现岀了不可替代的优势。重力+视觉AI识别技术，完美解决单一传感器方案技术缺陷，商品识别准确率高。

多传感器融合検测，可进行实时传感器矫正，具有商品特征自学习能力。技术的发展必将带来新零售行业 的革新。与传统零售相比，运营成本的降低，必然会让原本就没有充足发展的新零售，再一次迎来爆发。

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