NEC의 다중 객체 인식 기술로 소매점에서 무인 정산 지원

최근 NEC는 물체 인식 기술의 다양한 개발, 크게 제품 식별 슈퍼마켓, 편의점 등 유통 업체 결제의 효율성을 향상시킬 수있는 등 제품 및 포장 제품, 신선한 음식, 일본을 포함한 모든 소매 상품의 이미지, 식별 :이 기술은 소매점의 무인 정산 실현에 커다란 공헌을 할 것입니다.

기술과 특징점 매칭 기술, 높은 정밀도로 다른 소매 상품 식별의 다양한 포장 제품 등 제품의 외관 신선한 음식 대형 개인차, 모두 학습 다른 깊이의 본 조합의 기술적 특성과 유사한 디자인의 많은처럼 기존 파이프 라인 제품 및 이러한 제품이 함께 쌓여 있어도 모든 제품을 한 번에 정확하게 식별 할 수 있습니다.

NEC 제품 이미지 인식

최근 몇 년 동안, 이미지 인식 기술의 발전과 함께, 카메라 영상 인식의 사용은 정착 인력 및 무인 절감의 측면에서 발전을 계속하는 방식으로 소매 제품을 소매점을 식별합니다. 그러나, 과거와 다른 신선한 식품 및 포장 제품의 특성 이미지 인식 기술은 상품 단결의 다양한 식별하기가 어렵다.뿐만 아니라, 정확하게 이러한 일회용 상품을 식별하기 위해, 제품은 깔끔하게 배치 할 필요가 사용자의 부담을 증가시킬 것이다.

새로 NEC 기술에 의해 개발 된, 더 이상, 당신은 크게 상품 결제 증가, 모든 일회용 상품을 식별 할 수있는, 단순히 금전 등록기에이 간단한 조작으로 제품을 넣어 개별적으로 바코드와 RFID 태그를 읽을 필요가 없습니다 읽기 효율성.

NEC는 안전하고 안전하며 효율적이며 공정한 사회적 가치를 창출하기 위해 전 세계적으로 '사회 솔루션 비즈니스'를 추진하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 첨단 ICT 기술과 지식을 통합하여 더욱 밝고 다채롭고 효율적인 사회를 실현하십시오. 힘.

'배경'

최근 몇 년 동안, 매장 운영에 인력을 저장하는 방법을 점점 더 심각한 소매 업계의 노동력 부족 현상은 무인 순간 무인 매우 중요한 문제, 특히 무거운 짐 서기 결제 사업 (현금 등록 체크 아웃)이되었다 수요가 점점 더 커지고 있습니다.

무인 결제 서비스를 구현하기 위해서는 셀프 체크 아웃이 고려 될 수 있습니다 셀프 서비스 체크 아웃을 사용하려면 고객이 기계 자체에서 제품의 바코드를 스캔해야하지만 일부 고객은 바코드 판독기 사용법을 잘 모르기 때문에, 따라서, 바코드를 읽는 데는 많은 시간이 걸리고, 신선 식품 등의 바코드가없는 제품에 대해서는, 셀프 체크 아웃시의 대응이 더욱 복잡해지고, 과금 효율이 문제가되고있다. 또한, RFID 태그는 자동 결제에 사용되지만 저렴한 가격의 제품에 전자 태그를 추가하는 것은 비용 효율적이지 않으므로 진정한 인기를 얻으려면 여전히 광범위합니다.

이번에 개발 된 이미지 인식 기술은 신선한 식품, 일일 제품 및 완제품을 복잡한 환경에 섞은 소매점에서도 바코드 및 RFID 태그가 필요없는 다중 물체 인식 기술입니다. 또한 정확한 식별을 수행 할 수 있습니다.이 기술을 통해, 고객은 금전 등록기에 상품의 많은 종류를 구입할 필요가 단 한 번 정확하게 상품을 읽을 수 있습니다.

'신기술의 특징'

1. 천연 제품 및 조립 라인을 포함한 다양한 특성의 소매 제품에 대한 고정밀 식별

이번에 개발 된 이미지 인식 기술은 심층 학습 기술 및 특징점 매칭 기술에서 서로 다른 특징을 포함하고 있습니다. 첫째, 심층 학습 기술 및 특징 매칭 기술을 각 상품에 적용하고 각 기술을 조정할 때 인식 정확도를 추론합니다. 이 비율을 이용하여 인식의 정확성을 극대화하고 각 제품을 조정 한 후에 얻은 비율에 따라 각 기술의 인식 결과를 통합합니다. 신선한 과일이나 채소 및 기타 신선한 식품과 같은 천연 제품의 경우 각기 다른 개인의 모습이 큽니다. 다양한 개인차를 구분할 수있는 심층 학습 기술이 사용되며, 음료, 간식, 박스형 인스턴트라면, 식료품 및 유사하게 설계된 산업 제품과 같이 유사하게 설계된 산업 제품은 디자인 구성의 차이를 세부적으로 구분할 수있는 특징점을 사용합니다. 매칭 기술.

천연 (성분) 및 산업 (제품 라벨) 특성을 모두 갖춘 도시락, 조리 식품 및 기타 일 용품과 같은 제품의 경우 두 가지 기술을 동시에 사용하여 결과를 확인한 다음 결과를 결합합니다. , 하나의 기술만을 사용하는 것에 비해 두 기술 식별 방법을 통합함으로써 다양한 소매 제품에 대한 식별 정확성을 효과적으로 향상시킵니다.

2. 여러 상품이 혼합 된 복잡한 환경을 정확하게 식별합니다.

각 상품 개인을 촬영하면 여러 상품이 혼합 된 복잡한 환경의 사진을 자동으로 생성 할 수 있습니다. 이러한 다양한 물체 인식 기술의 개발에서 이러한 이미지의 기계적 학습을 미리 수행하여 효과적으로 복잡한 환경을 개선 할 수 있습니다. 인식 정확도 이것은 적은 양의 캡처 된 이미지 데이터만으로도 여러 상품이 혼합 된 복잡한 환경에서 상품 인식의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수있을 때 많은 학습 이미지 데이터를 촬영하고 준비해야하는 문제를 해결합니다.

NEC는 2018 년 3 월 도쿄 국제 전람 센터에서 개최 된 'RetailTech JAPAN2018'유통 기술 전시회에서이 기술을 사용하여 POS 지불 결제 데모 시스템을 선보임과 동시에 3 월부터 NEC 본사에서이 기술을 사용할 계획입니다. 3. 편의점에서 결제 업무의 무인 결제의 검증 실험.

NEC 그룹은 '사회 솔루션 비즈니스'를 세계적으로 홍보하고 안전하고 안전하며 효율적이며 공정한 사회적 가치를 창출하기 위해 노력하고 있습니다. 첨단 ICT 기술과 지식을 통합하여보다 밝고 다채롭고 효율적인 사회를 실현하십시오. 한 가지 힘을 발휘하십시오.

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