无人超市运用到的安防技术

无人超市凭借技术优势在成本上领先于传统超市，为更具竞争力的产品定价提供了空间；通过技术，不仅解决了人力成本的问题，完全自动化的结算模式可以消除传统超市排队付款环节，提供更加便捷的购物环境。此外，通过一系列技术手段，顾客进入无人超市的消费行为和轨迹，也更加可视和透明，线上的消费数据也为零售商在对消费者消费行为大数据开发以及商品品类管理方面提供了充足的基础数据。

下面我们来罗列一下无人超市的几种技术：

1.RFID技术

用一句话来概括在无人超市购物的技术环节，那就是通过为每件商品添加RFID标签（俗称电子标签），然后借助视觉传感器、压力传感器等技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，进行非接触式的自动识别，完成商品销售。

对于商品的识别，目前无人超市多使用RFID标签。RFID被称作无线射频识别，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物理接触。无线射频一般是微波，适用于短距离识别通信。

每一件商品上都贴有RFID标签，用以在“支付隧道”中识别顾客所购买的商品并进行结算。RFID是一款成熟且廉价的解决方案，零售巨头沃尔玛也运用了类似技术以提升供应链的管理效率。

在顾客离店时，传感器会扫描RFID标签，并再次确认消费者购买的商品，同时自动在消费者的账户上结算金额。

2.图像识别技术

在无人便利店的餐饮区和休息区内，则应用到了图像识别技术，毫无疑问，图像识别技术可以说是安防企业的强项。在本便利店中，对于图像识别技术的应用实际上是较为基础的，仅仅应用到了人脸识别技术，而且也仅将其作为一个接入口，实际参与感太低。

无论什么样的无人零售方案，都必须首先解决C端的用户体验问题，再来为B端客户削减人力成本。因为进不进店消费取决于消费者，没有消费者一切都是空谈。未来的无人售货应该去除一切媒介，消费者只需要凭借自己本身就能完成购物。即使消费者赤身裸体地走进商店，也能够成功买到商品。要做到这一点，首先要解决身份识别问题。人脸识别、指纹识别、虹膜识别技术等等都可以实现，具体选择哪一种识别技术，要视具体情况而定，反正无论哪种都和安防有关。在无人便利店中，除了准确识别，还要持续跟踪消费者，分析消费者的行为。这一点可以通过图像识别技术来实现，对于动态图像的分析，安防行业可以说是当仁不让。用户选完商品后，进入特定结算区，此时，轮到RFID技术发挥了，通过RFID算出商品总额，再匹配到生物识别技术认证完成的用户支付账号，轻松完成购物。

3.人脸识别技术

人脸识别是多数无人超市通用的技术之一，例如在AmazonGo（亚马逊无人超市）的消费过程中，消费者用手机像在地铁刷卡那样进入店铺，同时，位于入口处的摄像头会进行人脸识别。这是一种可进行深度学习的人工智能，它可以对照片进行分析，详细描述照片中的内容和相关对象内容，并且还能对扫描照片中人物的性别、面部表情、情绪状态、衣着甚至胡子等做出判断。

4.物联网支付技术与大数据分析

在购物结算方面，顾客用手机扫码通过闸机后，可以随意在店内选购，离店前经过一道“支付门”，商品经过识别后，用户在几秒内即被自动扣款完成支付。而这便是物联网支付技术的体现。

进门扫一扫一是绑定身份，二是授权小额代扣。每种无人零售店进店前都有一个授权和绑定行为，这样才能把人变成一个移动的ID。而小额代扣的授权，则是顾客通过支付门时完成商品自动结算的玄机所在。

综上所述，进店（生物识别技术）——选购（图像识别技术）——结算（RFID技术、生物识别技术），环环相扣，和安防密不可分！

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