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左邊兩個是購物通道，右邊是無購物通道。

別想著拿東西從無購物通道逃跑，因為……

拿好剛才買的冷飲，購物通道走你！

第一道門自動打開，中間有個大屏幕顯示“親，準備剁手咯~”，兩邊的柱子上各有幾個攝像頭，應該能捕捉我的英俊面龐以及購買的商品。

走到第二道門的屏幕前，大概等待了2秒，顯示支付完成，開門出店。

旁邊有個小哥嘗試把東西放進包里，結果依然能正常識別并支付。

體驗完畢，開始扒原理

打聽到是螞蟻金服技術實驗室為阿里無人店提供的物聯網支付技術。所以幺哥請教了一下螞蟻金服技術實驗室高級技術專家曾曉東。

他說：螞蟻金服混合使用了計算機視覺和傳感器感應，再疊加了一些非配合生物識別技術，以降低誤判率。因為這些技術好些正在申請專利，所以暫時還不方便說得太細。

好吧……

1 計算機視覺

簡而言之就是對圖像進行分析，判斷里面的人到底做了什么。

關鍵有兩點：

1.識別準：還原出真實的現場情況，不能出錯，否則就會影響判斷。

2.判斷準：用卷積神經網絡、各種算法分析判斷出人在做什么。

一般是先利用背景建模或跟蹤等技術提取運動目標的空間位置或輪廓等信息，然后對圖像的關鍵區(qū)域進行編碼得到行為描述。

機器視覺識別商品最大的挑戰(zhàn)在于去背景，比如兩個人四只手疊加在一起，在加上光線變化。單個攝像頭很難識別準確，因為即使是人眼，也經常因為角度問題而看走眼。

比如下面這兩張很經典的錯位圖，應該不少人都看過吧？

（圖源網絡）

所以通常會采用多路攝像頭，用兩個不同角度的攝像頭來相互補充提取物品和人的輪廓。

這樣大概就不容易看錯了吧……人是這樣，機器也是這樣。

幺哥了解到，阿里采用的就是多路攝像頭來監(jiān)控店內，同時追蹤分析消費者的行為。

比如：幺哥拿到某一樣商品，表情非常開心，然后看了看價格，頓時情緒失落，被掏空的樣子……那么就說明這個商品可能太貴了，（也可能是我太窮……）再比如：攝像頭捕捉到我在店里的運動軌跡，發(fā)現大量顧客在一個賣口香糖的貨架前駐足長留，但是又不買，有可能是貨架周圍人流太多，大家不好意思拿，知道了這個，就可以知道調整貨品的陳列方式和店內的服務裝置。

普通超市的口香糖柜臺▼

所以……