RFID读写器|天线定制专家
目前，市面上的无人便利店基本有以下四种技术形态，第一种就是相对简单传统的二维码扫码技术;第二种是贴 RFID 标签识别技术;第三种是基于卷积神经网络的视觉识别技术;第四种是视觉识别的基础之上添加视频识别与传感器混合的技术，相对较为复杂，难以实现。
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芯片(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“支付智能通道”中识别顾客所购买的商品并进行结算。RFID技术是一种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，HR7738读写器会扫描电子标签，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。
当然，它也存在一些问题，无法识别玻璃等特殊材质的商品，因此有商家如小麦智能便利店，则采用手机扫描货架上的二维码或者直接扫描商品包装上的条形码完成商品的移动支付，从而规避RFID的弊端。
但同时RFID技术也有着标准不统一、成本高、数据碰撞等问题，想要走上物联网快车道，RFID厂家还需要修炼一下。
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，而尤以海康威视、大华股份等为其中的佼佼者。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，识别的技术主要是由亚马逊自行研发的名为Amazon Rekognition的人脸识别系统。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，如果说小麦智能便利店还需要顾客扫码结算的话，则杭州阿里无人零售店在这方面走得更远。
在杭州，这家约200平方米大的无人零售店可容纳约50人同时购物。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。
RFID高频HF新零售售货柜读写器HR7768，是一款高性能的ISO/IEC 15693 ISO 18000-3 Mode1协议电子标签读写器，支持24路天线接口，射频输出功率0.5-5W可软件调节。广泛用于新零售无人售货柜，智能图书柜、试管试剂管理、娱乐行业筹码管理、流利架、智能档案柜、药品寄售柜、智能文件柜、商品定位、珠宝管理、自助洗衣服务、生产过程控制等RFID系统应用领域。
阿里无人零售店的支付门，就是物联网支付技术的实际运用。蚂蚁金服相关人员对媒体表示，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。
无人便利店凭借技术优势在成本上领先于传统便利店，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便利店排队付款环节，提供更加便捷的购物环境。此外，通过这一系列技术手段，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。
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