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RFID射频识别技术助力无人零售商店落地
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RFID射频识别技术助力无人零售商店落地
RFID应用各异,产品型号众多,建议联系我们的销售顾问以获取合适的应用产品选型方案。

无人零售商店是继共享单车之后一个最热门的概念了,随着亚马逊的线下便利店—Amazon Go在16年12月开张,全球的零售商都被带动起来了,深兰科技携手芝麻信用推出Takego无人店系统,欧尚、大润发等尝试BingBox缤果盒子无人店模式。其中欧尚、大润发采用的是RFID射频识别技术用于无人零售商店的方案,是在每个商品上都贴有RFID电子标签,在门口收银处放置RFID读写器,当你选好商品放置到RFID电子标签读写器读取范围内时,RFID读写器会读取到所购货物的RFID电子标签的信息,每个RFID电子标签对应一个货物的属性,从于可以达到快速自动识别的目的,再结合微信支付宝等支付手段,就可以完成一次无人值守的购物。


以欧尚、大润发的这类无人店的主要基础技术为RFID技术,购物流程主要分为五步:

1、扫码实名认证开门进入;

2、选择商品;

3、将商品放到扫描感应区;

4、移动支付结算;

5、开门离开(若未支付,门将保持关闭状态)。

中国便利店商业协会自助售货行业分会秘书长张先生向我们介绍到,目前国内市场上常见的无人店主流是这两类,一类是机器视觉技术无人店,一类是RFID射频识别技术无人店,还有部分自动售货机组合。而类似这样的应用,其实已经在上海营信参与的上海电力无人值守仓库早就开始应用:维修人员刷卡授权进仓库-领取自己需要的材料-到门附近识别-RFID核对数量后放行。


RFID技术到底是什么?

射频识别,RFID(Radio Frequency Identification)技术,又称无线射频识别,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。


在沃尔玛、麦德龙等零售业企业应用该技术后,RFID技术的发展也进入了黄金时代!

预识别(身份)模式:是指用户在打开智能商品柜或无人店大门时需先进行身份识别后方可进行商品购物的。如欧尚引入的无人店,首先需扫描二维码(身份认证)后方可进入,即属于一种典型的预识别(身份)应用,如不能完成识别,则消费者无法进行购物动作!(商品均配有RFID标签,并形成相应电子账单)


免识别(身份)模式是指用户无需进行身份识别即可进行商品购物。一般此类无人店都会设有门禁系统,消费者通过物理开关可以直接进入店内,在消费者进入后,门禁自动锁死,消费者在购物完成且支付成功后,门禁方可重新开启。(商品均配有RFID标签,并形成相应电子账单)


全开放模式:是指用户可自由出入店内,并可自由选择商品,商品带有RFID及二维码支付标签,消费者在选择商品并扫码完成支付后即可出店。但如未完成支付而出店时,门禁系统会自动检测并报警。RFID的全开放模式的优点在于,可以解决多点购物结算问题,同时门店改造相对可控。


RFID的优点在于,可以解决多点购物结算问题,同时门店改造相对可控。缺点是RFID先天性问题,对于金属和液体的识别不好,容易脱落,再一个就是成本比较高,据说一个RFID标签需要0.5~1元不等。


因此,目前这种RFID技术的无人店要是结合三种RFID模式再加以配备少量服务人员的话,则更适合便利店、超市形成有人、无人结合应用的新模式,也就是可以减少一些人工成本,但是做到完全无人化不是最好的选择。

RFID射频识别技术助力无人零售商店落地

从上面的表格中看到,Amazon Go和TakeGo采用机器视觉等技术。

机器视觉是什么?

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

远丰电商集团的人脸识别技术就是采用的这种计算机视觉技术,远丰的智能零售系统能够通过人脸识别技术帮助零售行业获取多个维度的用户数据,让商家更了解顾客的需求。


目前一些无人店使用机器视觉完全可以支持识别顾客拿走或者放回商品的动作,再利用生物识别,生物支付等技术淘汰掉原来店员的监控和收银等重复动作,大大提高效率,增加了店主利润。而且消费者扫手进门、选购商品、直接离开,整个购物流程简化到两步:

1、扫手进门(首次需要注册绑定手脉)

2、拿了就走(离开自动扣款)。

了解到视觉识别技术的难点在于独特的算法,目前比较成熟的公司除了基础的算法外,还辅助引入了其他黑科技,不仅关注商品本身,同时也对其他关联信息进行分析,如对消费者正购买的动作予以关注,同步进行体态计算,很大程度提升了识别的精准度。

目前从市面上已出现的无人便利店形态来看,Amazon Go、TakeGo的“拿了就走”似乎更接近于理想中的发展方向。但亚马逊由于技术原因,目前迟迟不见公开营业的踪迹,其他的比较知名的还有爱鲜蜂、wheelys、罗森“无人化”便利店、BingBox7、Eleven Signature等,他们也是定位无人便利店,但均有用户手动扫码开门,手动扫码支付环节,这从商家角度来说节约了成本,但是对于用户购物过程的所需步骤来看,相对于TakeGo稍显麻烦,因此无人店的发展还有一段路走,谁能独领风骚还得C端用户们用脚投票。

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