NEC多種物體識別技術為零售店鋪實現無人化結算提供支援

最近, NEC開發出多種物體識別技術, 可大幅提升超市和便利店等零售商結算時的商品識別效率, 可對包括生鮮食品, 日配品和包裝成品等在內的所有零售商品進行映像識別. 本技術將為零售店鋪實現無人化結算作出巨大的貢獻.

本技術結合不同特性的深度學習技術和特徵點匹配技術, 對各種不同的零售商品進行高精度識別, 既包括生鮮食品之類個體外觀差異大的物品, 也包括包裝成品之類相似設計大量存在的流水線產品. 而且即使這些商品混雜堆放, 也能一次性精準識別所有商品.

NEC商品畫像識別示意圖

近年來, 隨著映像識別技術的不斷髮展, 利用攝像頭識別零售商品的映像識別方式使得零售店鋪結算在節省人力及無人化方面不斷進步. 但是, 由於生鮮食品和包裝成品的特點不同, 以往的映像識別技術很難對各式各樣的商品統一進行識別. 此外, 為了一次性準確識別這些商品, 需要將商品整齊擺放, 會增加使用者的負擔.

通過此次NEC最新研發的技術, 無需再逐個讀取條形碼和RFID電子標籤, 只需將商品放置到收銀台上這一簡單的操作, 即可一次性識別所有商品, 大幅提升了結算時商品的讀取效率.

NEC積極致力於在全球範圍內推進 '社會解決方案事業' , 創造安全, 安心, 高效, 公平的社會價值. 將先進的ICT技術與知識相融合, 為實現更加光明, 更加豐富多彩的高效社會盡一份力量.

【背景】

近年來, 零售行業勞動力不足的現象日益嚴峻, 如何在店鋪運營中節省人力, 實現無人化已經成為當下極其重要的課題. 特別是對店員負擔較重的結算業務(收銀結賬), 無人化需求日益迫切.

為實現結算業務的無人化, 可以考慮使用自助結賬的方式. 而自助結賬就需要顧客自己逐一將商品的條形碼放到機器上掃描. 但是因為部分顧客對如何使用條形碼讀取設備並不熟悉, 所以需要耗費大量的時間讀取條形碼, 而對於像生鮮食品之類沒有條形碼的商品, 自助結賬時的對應就會變得更加複雜, 結賬效率成為課題. 此外, 雖然已有企業開始以給商品添加RFID電子標籤的方式進行自動化結算, 但給低價商品添加電子標籤的方式非常不划算, 所以要實現真正意義上的普及還非常遙遠.

此次開發的映像識別技術是一種多種物體識別技術, 無需條形碼和RFID電子標籤, 即使是在零售店這樣將生鮮食品, 日配品和包裝成品等各種商品混雜放置的複雜環境中, 也能進行精準識別. 通過這項技術, 顧客只需將購買的多種商品放到收銀台上, 即可一次性準確讀取商品.

【新技術的特徵】

1.可對包括天然物品和流水線產品等在內的各種不同特點的零售商品進行高精度識別

本次開發的映像識別技術, 融合了深度學習技術和特徵點匹配技術中的不同特性. 首先對將深度學習技術和特徵匹配技術分別使用到每個商品時的識別精度進行推測, 調整各技術的使用比例以實現識別精度的最大化. 然後再根據每個商品調整後得到的配比, 對各技術的識別結果進行整合. 對於像蔬菜水果等生鮮食品之類不同個體外觀差異巨大的天然物品, 將使用可以吸收不同個體差異來進行判別的深度學習技術, 而對於像飲料, 點心, 盒裝即食麵, 雜貨等包裝成品之類設計相似的工業產品, 則使用可以詳細判別設計配置差異的特徵點匹配技術.

而對於便當, 熟食等日配品之類同時具備天然物品(食材)和工業產品(商品標籤)特點的商品, 則同時使用兩種技術, 在對其結果進行整合後再進行識別. 結合商品特性, 融合兩項技術的識別方式, 較之於只使用單項技術的情況, 有效地提升了對於多種不同零售商品的識別精度.

2.即使是在多種商品混雜放置的複雜環境中也能精準識別

拍攝每個商品個體, 即可自動生成大量的多種商品混雜放置的複雜環境的圖片. 本次開發的多種物體識別技術, 只需提前對這些圖片進行機械學習, 即可有效提升複雜環境中的識別精度. 這樣就解決了機械學習時需要拍攝並準備大量學習映像數據的課題, 即使只有少量的拍攝映像數據, 也可有效提升多種商品混雜放置的複雜環境中的商品識別精度.

在2018年3月於東京國際展覽中心舉辦的 'RetailTech JAPAN2018' 流通技術展上, NEC展出了使用本技術的映像識別POS結算演示系統. 同時, 計劃從3月開始將使用本技術在NEC總部內的便利店進行結算業務無人化的驗證實驗.

NEC集團積極致力於在全球範圍內推進 '社會解決方案事業' , 創造安全, 安心, 高效, 公平的社會價值. 將先進的ICT技術與知識相融合, 為實現更加光明, 更加豐富多彩的高效社會盡一份力量.

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