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⽤⼾進入商店,穿過感應器的時候打開⼿機讓其偵測,這時⼿機裡的系統啟動,並隨時準備更新物品清單。
在⽤⼾拿⾛或放回物品的⼀瞬間,⼿機裡的系統會⾃動更新清單。
最後,⽤⼾拿著物品滿意地離開,⼿機⾃動扣款。
科技報橘
TechOrange亮點
這兩份專利說了什麼︖偵測物體互動和移動 (Detecting item interaction and movement)
⽤⼾從⼀個貨架上拿起或放下⼀個物品,貨物管理系統可以偵測到這個動作,並且更新⽤⼾移動設備裡的清單。
物品從置物設備上的轉移 (Transitioning items from the materials handling facility)
物品被識別,並且當⽤⼾正在拿起物品時,物品⾃動與⽤⼾發⽣關聯。當⽤⼾進入或穿過⼀個轉移區(Transition Area),被拿起的物品將⾃動轉移到⽤⼾,⽽不需要⽤⼾有任何的輸入。
科技報橘
TechOrange分析(1/2)Quora 網友 Anurag Ranjan 是⼀位視覺辨識和深度學習領域的準 PhD,他分析稱:
Amazon Go 使⽤商店裡的攝影鏡頭識別出了⽤⼾,可能針對⽤⼾拍了幾張照⽚,依靠⼀些標準的深度學習網路形成了⼀幅特徵圖,比如 Resnet、GoogLeNet 或者 VGG 這樣的。當⽤⼾踏進店裡的那⼀刻起,Amazon Go 就知道⽤⼾長什麼樣了。
根據專利和既有經驗來看, 在整個過程中⽤視覺辨識來追踪⽤⼾,代價太⾼了。
我們⼤致可以確定的是,貨架上的⼀排排攝影鏡頭應該就是對⽤⼾進⾏「 動作識別 」,並且識別出物體是否被拿⾛。
不過整個過程中的難點是,如何將物品與⽤⼾進⾏唯⼀綁定︖
科技報橘
TechOrange分析(2/2)雲從科技⾼級算法⼯程師周翔告訴雷鋒網,Amazon Go 具體⽤到哪些技術,⽬前我們只能夠猜測,他提到可能的實現機制是:
通過⼿機做到了精準定位⼈,然後物體的具體位置可以⼤概確定,⼀旦⼈附近的物品離開,同時最近的⼈的 ID 就會關聯這個物品 ID。
置物架肯定⽤到了壓⼒感測器,⼀旦物品離開,就會明確知道什麼物品在什麼地點離開,⼀旦物品回來,壓⼒感測器同樣會感應到。 深度學習可能是學習了⼈的購物習慣,可能⽤到視覺辨識做了⼈的動作識別,然後根據物品與⼈的 ID 進⾏關聯,也就是⼆次確認。同時分析⼀個⼈的購物喜好,推測他會買的東西,提前做⼀些預判。
國外對⼈的隱私權是比較⾼的 未經允許採集他⼈的⼈臉會被起訴的
科技報橘
TechOrange挑戰不過這種技術究竟有多少「可⾏性」,還是存在很多的疑惑的,例如:
• 如果好幾個⼈擠到⼀起買同⼀類東西(比如商場打折搶貨,這是經常發⽣的),那麼物品與⼈的 ID 關聯還能保持精準嗎︖
• 如果⽤⼾把商品放回的位置是錯的呢,這樣也會被收費嗎 • 如果有⼈搞怪,將⾃⼰家空果汁瓶取代商店裡的新鮮果汁,
那麼 Amazon Go 識別的出來嗎︖
Thank you for your listening
科技報橘
TechOrange參考⽂獻• 【這個局我佈了三年】從兩份專利⽂件,看 Amazon Go 如何變
成讓收銀員哭哭的超市https://buzzorange.com/techorange/2016/12/07/amazon-go/
• Amazon GO帶來的壞消息與好消息http://www.bnext.com.tw/article/42266/good-and-bad-news-about-amazon-go
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