無人售貨系統(tǒng)是商業(yè)自動化的常用設(shè)備，它不受時間、地點的限制，能節(jié)省人力、方便交易，下面一起來研究專業(yè)無人售貨系統(tǒng)現(xiàn)狀如何？?

（1）基于 RFID 射頻識別標簽的智能零售柜系統(tǒng)
用戶通過客戶端掃描零售柜的二維碼控制設(shè)備并打開柜門，待用戶拿取商品之后使用閱讀器對設(shè)備內(nèi)的所有商品進行盤點，最終通過客戶端進行結(jié)算。
利用RFID 標簽可以很精準的識別商品信息，但是缺點也很明顯，每個商品都需要貼上 RFID 標簽，該標簽在零售商品微薄的利潤中就占據(jù)了至少 30%以上的比例，導致商家的利潤降低。由于商品的售賣利潤和成本一直是零售中最重要的因素，導致該類型的零售柜在市場的數(shù)量并不多。
（2）基于重力感應(yīng)的智能零售柜系統(tǒng)
在該系統(tǒng)中，用戶通過掃描機器的二維碼獲取開門權(quán)限，然后拿取商品，最終也是通過客戶端進行結(jié)算，該種零售柜中不同種類的商品對應(yīng)著不同的重力感應(yīng)模塊，當商品離開傳感器時，就可以實時判斷用戶所拿取的商品信息，然后通過網(wǎng)絡(luò)提交重量數(shù)據(jù)給后臺服務(wù)器，并且實時顯示在用戶的客戶端界面上。
但是該種零售柜還存在一定的缺陷，對于無法區(qū)分重量相同的商品，例如相同重量的薯片，或者等重量替換是無法識別的。其次由于重力傳感器有精度的要求，要經(jīng)常校準傳感器，否則數(shù)據(jù)可能會異常，導致用戶購買商品時出錯。
（3）基于機器視覺的智能零售柜系統(tǒng)
基于深度學習機器視覺的零售柜使用前也需要使用掃碼來獲取開門的權(quán)限，然后用戶可以挑選所需商品，最后該系統(tǒng)通過深度學習的模型進行分析得出用戶所購買的商品信息。
目前的市場中基于機器視覺有兩種不同的方式：靜態(tài)識別和動態(tài)識別，其中靜態(tài)識別是指當用戶開啟柜門和關(guān)閉柜門時分別拍攝一張照片，然后根據(jù)信息的差異來確定用戶所拿取的商品信息，該方式的缺點在于設(shè)備內(nèi)的商品不能進行疊放，零售柜的空間利用率降低；動態(tài)識別是利用深度學習的模型對目標進行跟蹤，然后對用戶購買時的視頻進行分析，既要識別商品的運動軌跡也要對商品的狀態(tài)進行分析。
其中就包括用戶有沒有放回商品，或者放回商品后用戶又重新拿取了該商品，因此動態(tài)識別的技術(shù)難度蕞高，計算量很大，準確率也不如靜態(tài)識別的模式。