वर्तमान में, यह कमोडिटी प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए मशीन विज़न टेक्नोलॉजी का उपयोग नहीं कर रहा है, बल्कि रेडियो फ़्रीक्वेंसी (रेडियो आवृत्ति पहचान, आरएफआईडी) तकनीक का उपयोग करने के लिए है, लेकिन वास्तव में, सभी डेवलपर्स जानते हैं कि आरएफआईडी तकनीक अंत तक नहीं जा सकती मानव रहित स्टोर का आदर्श है, लेकिन समय की शुरुआत की वर्तमान अवधारणा में लोगों को मानव रहित स्टोर अवधारणा संक्रमण तकनीक की अवधारणा को दिखाने में मदद करने के लिए अमेज़ॅन "बस वॉक आउट" मानवरहित स्टोर अनुभव प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए अभी भी आवश्यकता है मशीन दृष्टि प्रौद्योगिकी पूरा हो गया है।
हालांकि, वर्तमान मशीन दृष्टि में इसकी तकनीकी सीमाएं भी हैं, लेकिन इसे दूर किया जा सकता है। यह लेख मानव रहित भंडार में आरएफआईडी प्रौद्योगिकी की सीमाओं का विस्तार करेगा और "नया खुदरा", "स्मार्ट खुदरा" का पता लगाने के लिए मशीन दृष्टि प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे करेगा की संभावना
बस चलना अभी भी एक परीक्षण है
अमेज़ॅन गो की महत्वपूर्ण अवधारणा "बस वॉक आउट" है, उपभोक्ता को स्टोर में, जब तक सामान खरीदना नहीं चाहते हैं, बिना किसी अन्य चेकआउट प्रक्रिया को स्टोर की पहचान को पूरा करने के लिए छोड़ा जा सकता है, और उपयोग अमेज़ॅन गो इस आदर्श को पूरा करने में सक्षम नहीं है, सबसे महत्वपूर्ण कारण यह है कि अमेज़ॅन एक बड़े मानवरहित शॉपिंग मॉल के रूप में लक्ष्य पर सीधे पहुंच जाता है, लेकिन अब तक कि आरएफआईडी प्रौद्योगिकी या मशीन दृष्टि का उपयोग करना पूर्ण नहीं हो पा रहा है मानव रहित भंडार की एक बड़ी संख्या के मामले में, एक ही बार उपभोक्ता को एक बार बाजार में प्रवेश करने की अनुमति मिल सकती है। तकनीकी विकास के संदर्भ में, वास्तव में एमेजॉन गो को प्राप्त करना महत्वपूर्ण है ~ विकास के 3 वर्षों का समय
सबसे बड़ी सीमा यह है कि कोई दुकान स्टोर के सामने केवल एक अतिथि समायोजित कर सकते हैं, प्रणाली मेहमानों की संख्या निर्धारित नहीं कर सकता है, और अधिक कलम कार्ट खपत पैटर्न के आदेश है। मल्टीप्लेयर एक टोंटी, लेकिन यह भी अगले सबसे तकनीकी विकास होने के लिए एक भी सफलता की तुलना में अधिक है महत्वपूर्ण लक्ष्य। वर्तमान में, हम अनुभव बताता है कि देखने के लिए खरीदारी करने के लिए निकट भविष्य में मल्टीप्लेयर चेकआउट मशीन दृष्टि प्रौद्योगिकी के विकास में एक भी टीम से अधिक सक्षम हो जाएगा। लेकिन तब तक, हम, पेय कैबिनेट मॉडल कियोस्क अग्रिम करने के लिए चुना है स्मार्ट खुदरा के कार्यान्वयन से, यह एक से अधिक चिंता की आवश्यकता को समाप्त कर देता है, ताकि उपभोक्ता उम्मीदों के साथ उपभोक्ता अनुभव अधिक हो।
उपभोक्ता आदत अभी तक विकसित नहीं हुए हैं
वास्तव में, "मानव रहित भंडार" की अवधारणा उपभोक्ता के लिए बहुत अनुकूल नहीं है, और प्रौद्योगिकी एक ऐसा स्टोर होना चाहिए जिसका उपयोग मनुष्य को अधिक सुविधाजनक और अधिक सहज बनाने में मदद करने के लिए किया जा सकता है, और जिस तरह से उपभोक्ताओं की तलाश है तो हम देख सकते हैं कि चीन के विफलता के मामलों में कई मानव रहित स्टोर हैं, आप चेकआउट से बचने के लिए उपभोक्ता को देख सकते हैं और आरएफआईडी लेबल पेपर की जमीन पर अचानक हार सकते हैं या भंडारण प्रबंधन की वजह से गलत, स्टोर मानव रहित रखरखाव , सड़ा हुआ भोजन से भरा घर छोड़ दिया छोड़ दिया।
इसलिए, बहुत ज्यादा "मानवरहित स्टोर" नहीं, मुझे लगता है कि प्रवृत्ति की इस लहर को "स्मार्ट खुदरा" अवधारणा का उपयोग करना चाहिए और अधिक सटीक है, और मशीन दृष्टि पहचान तकनीक का उपयोग करने के लिए, खुदरा खुफिया के ज्ञान को सही मायने में दिखाने के लिए।
2017 की प्रतियोगिता में दुनिया का सबसे बड़ा दृश्य प्रतिस्पर्धा इमेजनेट, विजेता मशीन दृष्टि सटीकता दर 81.7% कर सकता है, क्योंकि वाणिज्यिक तकनीक के लिए अभी भी बहुत कम है। हमारा समाधान विभिन्न कोणों पर चार कैमरे का उपयोग करना है एक दूसरे के लिए एक वीडियो कैमरा का उपयोग करना, जो कि 120 फोटो को कैप्चर करने के लिए एक सेकंड और फिर उपभोक्ताओं की कार्रवाई और माल की खरीद का निर्धारण करने के लिए एक दूसरे की जांच करता है। वर्तमान में 93% शुद्धता दर हासिल करने के लिए ।
आरएफआईडी उच्च लागत रिटेल एप्लीकेशन से मेल नहीं खाती
मानव रहित भंडार एक खुदरा अवधारणा है जो नियोक्ता की स्थिति से शुरू होती है और कर्मियों की लागत कम करने की उम्मीद करती है। यह एक नवाचार नहीं है जो उपभोक्ताओं के हितों को शुरुआती बिंदु के रूप में लेता है। हालांकि, आरएफआईडी टैग्स के निर्माण के लिए बहुत महंगा है, और एक बार आरएफआईडी टैग एनटी $ 3 या इसके बारे में की लागत, और परिवर्तन की लागत, खुदरा विक्रेताओं को खर्च करना मुश्किल होगा
कैमरे और जीपीयू जैसे मशीन दृष्टि उपकरणों को ओवरहेड तय किया जाता है और एक बार का खर्च होता है। केवल एक ही बदलाव उत्पाद की छवि मॉडल की स्थापना है, लेकिन फिर भी तय लागत के करीब है। जब दुकान अधिक सामान, अधिक स्टोर, अधिक की सीमांत लागत खुदरा विक्रेताओं के लिए यह कठिन उपकरण है
वर्तमान में, हमारी टीम के माध्यम से कई कैमरों और मशीन दृष्टि सटीकता स्थापित करने के लिए 93% अप करने के लिए सक्षम किया गया है। हालांकि 97% से 99% से मानक वाणिज्यिक शर्तों, गुजर स्तर है लेकिन, अगर खुदरा क्षेत्र पर कर्मियों लागत के बारे में तीन प्रतिशत के लिए खाते हैं, तो नीचे परिवर्तित 7 प्रतिशत सटीकता दर अभी भी पिछले तीन वयस्क बात कई कम लागत खत्म हो गया है, खुदरा क्षेत्र में बुद्धिमान मशीन दृष्टि अनुप्रयोगों अभी भी विकासशील और लाभदायक प्रौद्योगिकी के लायक है।