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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(lián)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(xiàn)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?；蚋櫟燃夹g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(xiàn)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……