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作者：朗镜科技
发布时间：2018-08-13
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试想一下，当你走到一家超市，没有排队称重，没有传统的扫码收银机，也没有手机扫码支付，只有一台拥有5个摄像头的收银机，这时候你会怎么办?其实很简单，你只需要把商品放到收银台上，让摄像头“看一下”，然后向摄像头微笑即可完成结账，智能零售终端将这种新式的售卖方式带入了我们的日常生活——实体零售图像识别。
被AI赋能的智能零售技术相比于旧的零售业中所使用的人工结算方法，条形码扫码，以及没有被广泛使用的RFID技术，智能零售可以让客户验到更便捷、更快速的称重、扫码、结账过程，用户好感度由此提升，那么，摒弃了旧的技术、又有哪些新的技术来支持现在的智能零售业呢?
智能零售的三大技术支持
实体零售图像识别方面，人脸识别与顾客会员体系挂钩。顾客到店里，超市会提供更好的服务，结账时的自动识别商品，会更加节省人们的时间，让购物更加便捷。随着商品识别发展，机器人也可以整理货架、分拣货物、移动货位，代替人类做一些简易的、重复性的工作，生产效率会大大提升。
声音识别方面，我们看到各大互联网科技巨头，推出了人工智能音箱产品。智能音箱相当于一个深度学习的智能管家，它会把主人的声音和行为储存在云端，对所有人进行识别，提醒你什么时间应该购买什么样的产品。
数字化的人工智能算法，对进销存、订货、选品、商业选址都很有帮助。大数据预测的算法会根据近几年的数据，加上天气、节日、时间段的影响，机器就可以处理进销存的订货、研究用户的消费行为，对未来的选品和定价都非常有帮助。
图像识别、声音识别、数字化人工智能算法三大技术只能搭起机器识别的骨架，但如何让零售变的更加智能，还需要更深层次的技术做支持，如何在表层技术的基础上进行更深层次的剖析，是现在智能零售业急需解决的问题，下面我们就智能零售中运用最广泛的技术——图像识别技术进行简要的解析。
识别的核心——图像识别剖析
图像识别方法可以分为两大类，模型方法和搜索方法。模型方法是在业界研究和使用最多的方法。模型的方法是试图通过一些已知“标签”的图像，通过机器学习的各种方法来学习一个描述这些标签的“模型”，从而，对于一个新的未知图像，经过这个模型判断出其应该具有的标签。
图像识别模型学习
基于搜索的方法是在大数据时代才出现的方法，其基础是将已知标签的图像数据建成一个可以进行高效率检索的数据库，称为图像索引。通常需要大量的图像来建索引，但图像的标签可以有少量的噪声。那么，对一副待测图像，我们到这个数据库中去找与其相同或者相似的若干图像，然后综合这些图像的标签来预测待测图像的标签。
当然，这两类方法究其本质并无差别，只是搜索的方法利用了大规模图像索引的技术，不去建立模型，而是直接用这些数据来进行匹配，所以我们可以认为这个大的索引就是一个特殊的模型。在大数据的时代，识别和搜索已经密不可分，精准的搜索离不开识别，广泛的识别也离不开搜索。
不管是模型的建立还是图像的搜索，都是想让机器更精准的识别商品，机器识别的精准度在零售业中最直观的反馈就是顾客好感度，所以，各家科技公司都会使出浑身解数，让识别更精准。
智能售卖机、无人商店已经在我们的身边更新迭代，被AI赋予灵魂的零售业也在一步步的趋向成熟，基本可以做到多人识别、多种商品同时识别，但对于商品遮挡和机器学习速度问题还有提升的空间，而且现在的AI已经不单单局限于机器图像、声音识别的表层研究，如何才能更智能，在减少存储空间的同时大幅度提升效率，才是下一步应该深入研究的课题。
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