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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...

ImageNet挑战赛最后一届,中国团队又血拼了好多第一

雷锋网(公众号:雷锋网)AI科技评论按:计算机视觉领域权威评测ImageNet大规模图像识别挑战赛(Large Scale Visual Recognition Challenge)自2010年开始举办以来,一直备受关注。2016年,在该比赛的图像目标检测任务中,国内队伍大放异彩,包揽该任务前五名,而在今年的 ILSVRC 2017,多个国内院校和企业在各个比赛项目上同样取得了非常不错的成绩。 雷锋网了解到,今年挑战赛共分为三大部分,包括:物体检测(识别)、物体定位、视频中目标物体检测。在昨天,大赛公布了算法排名结果,奇虎和南京信息工程大学团队分别在物体定位和物体检测项目上取得了最佳成绩。国内自动驾驶公司Momenta 研发团队(WMW)的孙刚和胡杰与来自牛津大学的申丽合作,提出SE架构,以2.3%的识别错误率荣获物体识别

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