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时间:2018-12-08
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1、深度:解析AmazonGo技术的核心 12月5日,亚马逊发布AmazonGo震惊业界。第一时间研究了专利文件,并采访资深计算机视觉算法工程师,最终出文从2份专利文件,一窥AmazonGo到底藏了什么黑科技? 今天无人零售商店创业者陈维龙为大家更加详细地解读AmazonGo以及无人零售商店项目。陈维龙毕业于中山大学,曾亲自参与并实施过多套类似的无人零售解决方案系统,对整个项目的流程化体系有着较深的认知和实践经验。 AmazonGo系统构成 陈维龙把AmazonGo系统“拆分”为三部分:人/货架/进出口。其中硬件软件构
2、成如下表: 人货架进出口 硬件手机摄像头/压力/红外/体积位传感器/光幕二维码识别器/自动门 软件专门应用库存管理系统定制系统 布局如下图所示: 货架墙壁上安装多个摄像头,多种传感器埋在每层货架的底部或顶部。摄像头负责拍照,光幕/红外传感器负责制造一个水平面,如果用户的手穿过此面表示用户开始实施某种动作,提高图像分析效率。压力/红外传感器用来表示商品的位置和状态,为用户的行为提供数据。 利用这些数据进行深度学习,建立商品—动作—人的判别模型,提高系统反作弊/识别能力。 AmazonGo的核心技术是什么?
3、 陈维龙透露,其实AmazonGo的核心技术是反作弊/识别系统,不管它能提供多强大的商业功能,作为无人超市系统,反作弊/识别是它存在的第一要素。 在现有超市,通过便衣巡逻和监控摄像头识别顾客行为是否合法,例如是放在购物袋/车还是放在衣服里,将用户的行为规范到指定的范围,最后通过收银员识别商品和顾客的对应关系,成功解决了谁对什么商品干了什么,从而达成交易。 其中人防和机防是反作弊系统,负责解释顾客行为,从而保证商品与顾客的关系,而收银员负责确认商品和顾客关系。在AmazonGo中,系统也要解决谁对什么商品干了什么的问题。
4、接下来的内容分为大三块,详解AmazonGo是如何做的。 一、如何检测和识别顾客的行为:拿走或放回? 陈维龙指出,顾客购物行为非常丰富,从货架的角度来看,核心动作只有拿走或放回两种。 不论如何,商品被从货架拿走了,最大的可能就是被买走了,而被放回来就是你不需要了。如果能识别拿走或放回,那么就解决了核心问题。根据AmazonGo专利显示,它是这样做的: 采集用户的手进入货架平面前的图像。 采集用户的手离开货架平面后的图像。 两者对比,可以知道是拿出货物还是放入货物。 如果是拿起,进入前的手和进入后的手及手中的物
5、品等特征是可区分的,这个特征与放入是相反的。简单说,如果是拿起,进入之前手是空的,没有商品的,离开后是手里有物品的。放入则相反。那么如何识别手呢?从形状和图片颜色(肤色)可以辨别。在货架前利用光幕或者红外形成一个平面,就可以知道用户的手到了那里。 除了图片分析,传感器也可以提供这样的数据。多种数据结合,可判断用户行为是拿走还是放回。 二、如何准确识别出被拿走的物品和被放回的物品? 我们知道,有了顾客动作,还要识别动作承受的商品,不然会出现张冠李戴的现象。陈维龙继续解释到,这部分分成两个步骤来处理:识别被拿走的物品和识别放
6、回的物品。 识别被拿走的物品 因为物品是被雇员人工放置的,所以该物品可以直接标记到系统中,因此不用图像识别是何种物品(它已经被人工识别了)。用传感器表示它被拿走即可。 在某些情况下,商品可能没有被提起设置或者设置后被混乱了,那么此时需要图像识别该位置现有的商品与应该有的商品是否一致。例如,物品A被放在B物品处,如果只有上面提到的那种方式处理,就会被当成物品B,不过这种情况较少。 如果是高置信度事件,可直接确认,更新(增加)物品清单,否则还有顾客协作确认的环节。 识别被放回的物品 在放回物品前,可以通过物品清
7、单确定用户与物品的关系,这些物品的图片被储存在系统内。 检索图片,与被放回物品进行比较,识别物品。 高置信度即可判断物品正确,更新(删除)物品清单,否则还有顾客协作确认的环节。 被放回的物品会存在错放位置的情况,识别后通知雇员整理。 不管是拿走还是放回,如果是低置信度事件,会被系统记录分析。 对于正常的购物,在固定区域的商品种类单一,容易识别。对于被错放的物品,因为概率较少识别难度和计算量不会显著增加。但是对于故意作弊的行为,需要极大的计算资源识别。这个问题后面讨论。 三、对某商品进行了某动作的人是谁? 根据资料
8、显示,AmazonGo在进出口设置了“转移区”,类似现有超市的防盗门,此门可扫描用户二维码识别进出口的顾客。陈维龙解释到,这里问题的关键是AmazonGo需要实时识别“对某商品进行了某动作的人是谁”。 从问题可以发现,解决这个问题的关键还是要在货架上入手,因为任何人对商品实
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