Grab：面向无收银员购物的快速精确传感处理系统
计算机视觉与模式识别
2020-01-07 v1 信息检索
摘要
诸如 Amazon Go 之类的无收银员购物系统改善了购物体验，但可能需要对商店进行大幅改造。本文提出 Grab，一种利用现有基础设施与设备实现无收银员购物的实用系统。Grab 需要准确识别并跟踪顾客，并将每位购物者与他从货架上取下的商品相关联。为此，它使用基于关键点的姿态跟踪器作为识别与跟踪的构建模块，开发了基于特征的鲁棒人脸跟踪器，以及用于关联和跟踪手臂运动的算法。它还使用概率框架融合来自摄像头、称重与 RFID 传感器的读数，以准确判断哪位购物者拿取了哪件商品。在零售店试点部署的实验中，即便 40% 的购物动作被设计用于迷惑系统，Grab 仍能取得超过 90% 的精确率与召回率。此外，Grab 的优化可将计算基础设施投入减少四倍。
引用
@article{arxiv.2001.01033,
title = {Grab: Fast and Accurate Sensor Processing for Cashier-Free Shopping},
author = {Xiaochen Liu and Yurong Jiang and Kyu-Han Kim and Ramesh Govindan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01033},
year = {2020}
}