NEC多种物体识别技术为零售店铺实现无人化结算提供支持

本篇文章1739字，读完约4分钟

最近，nec开发了多种物体识别技术，可以大大提高超市、便利店等零售商在结算时的商品识别效率，并且可以对所有零售商品进行图像识别，包括新鲜食品、日常配件和包装产品。这项技术将为零售商店的无人化结算做出巨大贡献。

该技术将深度学习技术和特征点匹配技术与不同的特征相结合，以高精度识别各种零售产品，包括新鲜食品和其他个体外观差异较大的产品，以及包装产品和其他类似设计的流水线产品。而且即使这些货物被混在一起堆放，所有的货物都可以一次准确地识别出来。

nec商品人像识别示意图

近年来，随着图像识别技术的不断发展，利用摄像头识别零售商品的图像识别方法在节省人力和零售店无人结算方面不断进步。然而，由于新鲜食品和包装产品的不同特性，以往的图像识别技术很难统一识别各种产品。此外，为了一次准确地识别这些商品，有必要将它们摆放整齐，这将增加用户的负担。

有了nec开发的最新技术，不再需要逐个读取条形码和rfid电子标签，只需将商品放在收银台的简单操作就可以一次识别所有商品，大大提高了结算时商品的读取效率。

Nec积极致力于在全球范围内推动“社会解决方案”事业，创造安全、可靠、高效和公平的社会价值观。将先进的信息通信技术与知识相结合，为实现一个更加光明、更加丰富多彩、更加高效的社会尽自己的一份力量。

[背景]

近年来，零售业劳动力短缺问题日益严重。如何节省人力，实现无人操作已成为当前一个极其重要的问题。特别是对于店员负担沉重的结算业务(收银和结账)，无人化需求日益迫切。

为了实现无人结算业务，可以考虑自助结算。自助结账要求顾客逐个扫描机器上商品的条形码。但是，由于一些客户不熟悉如何使用条形码读取设备，他们需要花费大量时间读取条形码。对于新鲜食品等没有条形码的商品，自助结账的对应关系变得更加复杂，结账效率成为一个话题。此外，虽然一些企业已经开始通过在商品上添加rfid电子标签来实现结算自动化，但是在低价商品上添加电子标签的方式非常不经济，因此远远没有真正意义上的普及。

这次开发的图像识别技术是一种多目标识别技术，不需要条形码和rfid电子标签。即使在复杂的环境中，新鲜食品、日常配料和包装产品混合在一起，放在零售店，它也能准确地识别。有了这项技术，顾客只需要把各种购买的商品放在收银台上，就可以一次准确地读取商品。

[新技术的特点]

1.高精度识别具有不同特性的零售产品，包括天然产品和装配线产品。

发展起来的图像识别技术结合了深度学习技术和特征点匹配技术的不同特点。首先，对深度学习技术和特征匹配技术应用于每种商品时的识别精度进行估计，调整每种技术的比例，使识别精度最大化。然后，根据调整后的各种商品的比例，综合各种技术的识别结果。对于不同个体之间外观差异很大的天然产品，如新鲜食品如蔬菜和水果，将采用能够吸收不同个体之间差异的深度学习技术，而对于类似设计的工业产品，如饮料、零食、盒装方便面、食品杂货等。将使用能够详细区分设计和配置差异的特征点匹配技术。

然而，对于具有天然产品(食品成分)和工业产品(商品标签)特征的日常产品，如便当和熟食，同时使用两种技术，并且在识别之前综合结果。结合商品的特点，两种技术相结合的识别方法与仅使用单一技术的情况相比，可以有效提高许多不同零售商品的识别准确率。

2.即使在多种商品混合的复杂环境中也能准确识别。

通过拍摄每一件商品，您可以自动生成大量复杂环境的图片，其中混合了多种商品。这次开发的多种目标识别技术通过预先对这些图片进行机械学习，可以有效地提高复杂环境下的识别精度。以这种方式，解决了在机械学习期间拍摄和准备大量学习图像数据的问题，并且即使只有少量的拍摄图像数据，也可以有效地提高在多种商品混合的复杂环境中的商品识别精度。

在2018年3月于东京国际展览中心举行的“零售日本2018”流通技术展览会上，nec展示了使用该技术的pos结算演示系统。同时，计划从3月起在nec总部便利店使用该技术进行无人结算业务的验证实验。

Nec集团积极致力于在全球范围内推动“社会解决方案”事业，创造安全、可靠、高效和公平的社会价值观。将先进的信息通信技术与知识相结合，为实现一个更加光明、更加丰富多彩、更加高效的社会尽自己的一份力量。

来源：央视线