本技術結(jié)合不同特性的深度學習技術和特征點匹配技術，對各種不同的零售商品進行高精度識別，既包括生鮮食品之類個體外觀差異大的物品，也包括包裝成品之類相似設計大量存在的流水線產(chǎn)品。而且即使這些商品混雜堆放，也能一次性精準識別所有商品。

　　近年來，隨著圖像識別技術的不斷發(fā)展，利用攝像頭識別零售商品的圖像識別方式使得零售店鋪結(jié)算在節(jié)省人力及無人化方面不斷進步。但是，由于生鮮食品和包裝成品的特點不同，以往的圖像識別技術很難對各式各樣的商品統(tǒng)一進行識別。此外，為了一次性準確識別這些商品，需要將商品整齊擺放，會增加使用者的負擔。

　　通過此次NEC最新研發(fā)的技術，無需再逐個讀取條形碼和RFID電子標簽，只需將商品放置到收銀臺上這一簡單的操作，即可一次性識別所有商品，大幅提升了結(jié)算時商品的讀取效率。

　　NEC積極致力于在全球范圍內(nèi)推進“社會解決方案事業(yè)”，創(chuàng)造安全、安心、高效、公平的社會價值。將先進的ICT技術與知識相融合，為實現(xiàn)更加光明、更加豐富多彩的高效社會盡一份力量。

　　近年來，零售行業(yè)勞動力不足的現(xiàn)象日益嚴峻，如何在店鋪運營中節(jié)省人力、實現(xiàn)無人化已經(jīng)成為當下極其重要的課題。特別是對店員負擔較重的結(jié)算業(yè)務（收銀結(jié)賬），無人化需求日益迫切。

　　為實現(xiàn)結(jié)算業(yè)務的無人化，可以考慮使用自助結(jié)賬的方式。而自助結(jié)賬就需要顧客自己逐一將商品的條形碼放到機器上掃描。但是因為部分顧客對如何使用條形碼讀取設備并不熟悉，所以需要耗費大量的時間讀取條形碼，而對于像生鮮食品之類沒有條形碼的商品，自助結(jié)賬時的對應就會變得更加復雜，結(jié)賬效率成為課題。此外，雖然已有企業(yè)開始以給商品添加RFID電子標簽的方式進行自動化結(jié)算，但給低價商品添加電子標簽的方式非常不劃算，所以要實現(xiàn)真正意義上的普及還非常遙遠。

　　此次開發(fā)的圖像識別技術是一種多種物體識別技術，無需條形碼和RFID電子標簽，即使是在零售店這樣將生鮮食品、日配品和包裝成品等各種商品混雜放置的復雜環(huán)境中，也能進行精準識別。通過這項技術，顧客只需將購買的多種商品放到收銀臺上，即可一次性準確讀取商品。

　　本次開發(fā)的圖像識別技術，融合了深度學習技術和特征點匹配技術中的不同特性。首先對將深度學習技術和特征匹配技術分別使用到每個商品時的識別精度進行推測，調(diào)整各技術的使用比例以實現(xiàn)識別精度的最大化。然后再根據(jù)每個商品調(diào)整后得到的配比，對各技術的識別結(jié)果進行整合。對于像蔬菜水果等生鮮食品之類不同個體外觀差異巨大的天然物品，將使用可以吸收不同個體差異來進行判別的深度學習技術，而對于像飲料、點心、盒裝方便面、雜貨等包裝成品之類設計相似的工業(yè)產(chǎn)品，則使用可以詳細判別設計配置差異的特征點匹配技術。

　　而對于便當、熟食等日配品之類同時具備天然物品（食材）和工業(yè)產(chǎn)品（商品標簽）特點的商品，則同時使用兩種技術，在對其結(jié)果進行整合后再進行識別。結(jié)合商品特性，融合兩項技術的識別方式，較之于只使用單項技術的情況，有效地提升了對于多種不同零售商品的識別精度。

　　拍攝每個商品個體，即可自動生成大量的多種商品混雜放置的復雜環(huán)境的圖片。本次開發(fā)的多種物體識別技術，只需提前對這些圖片進行機械學習，即可有效提升復雜環(huán)境中的識別精度。這樣就解決了機械學習時需要拍攝并準備大量學習圖像數(shù)據(jù)的課題，即使只有少量的拍攝圖像數(shù)據(jù)，也可有效提升多種商品混雜放置的復雜環(huán)境中的商品識別精度。

　　在2018年3月于東京國際展覽中心舉辦的“RetailTech JAPAN2018”流通技術展上， NEC展出了使用本技術的圖像識別POS結(jié)算演示系統(tǒng)。同時，計劃從3月開始將使用本技術在NEC總部內(nèi)的便利店進行結(jié)算業(yè)務無人化的驗證實驗。

　　NEC集團積極致力于在全球范圍內(nèi)推進“社會解決方案事業(yè)”，創(chuàng)造安全、安心、高效、公平的社會價值。將先進的ICT技術與知識相融合，為實現(xiàn)更加光明、更加豐富多彩的高效社會盡一份力量。