详解 Amazon Go 三大核心技术
12月5日,亚马逊发布 Amazon Go 震惊业界,我们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Amazon Go到底藏了什么黑科技? 今天特地采访了无人零售商店创业者陈维龙为大家更加详细地解读 Amazon Go 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。 Amazon Go 系统构成 陈维龙把 Amazon Go 系统“拆分”为三部分:人/货架/进出口。其中硬件软件构成如下表: 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。 Amazon Go 的核心技术是什么? 陈维龙透露,其实 Amazon Go 的核心技术是反作弊/识别系统,不管它能提供多...
