手把手教你36小時搭建無人超市系統 !（附程式碼）

來源：QbitAI

編譯：夏乙 問耕

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本文共1635字，建議閱讀5分鐘。
本文手把手教大家用程式碼工具搭建亞馬遜無人商店。

無人超市，未來趨勢。

上面這段視訊，展示了逛亞馬遜的Amazon Go無人超市是種怎樣的體驗。毫無疑問，一個完善的無人超市需要複雜的技術支撐。

現在，挑戰來了。

你能不能在一天半的時間裡，從零著手搭建出一個基本的Amazon Go無人超市系統？讓客戶可以體驗無縫銜接的購物體驗？

當然可以。

有個四人小組就在最新的一次黑客馬拉松中，完成了這樣一次挑戰。他們只用了不到36個小時，就搞定了一切，而且還把整個教程公佈了出來。

首先，得有一套文件，列出全部需要做/可以做的事情；然後就是根據文件，去分模組實現。他們給自己的“山寨”Amazon Go起名叫EZShop，由這六大模組構成：

EZShop的六大元件

量子位來分別介紹一下他們用到的些模組：

Kairos人臉識別API

這是EZShop的一個基本元件，能夠識別、儲存特定的人臉資訊。EZShop用了它兩個API：/enroll和/verify。

/enroll的意思是“拍張照，找到裡邊的臉，然後把這張臉存到你建立的相簿裡。”

這個小組就為顧客們建立了一個相簿，也叫EZShop。顧客註冊時，臉就會存到這個相簿裡，系統的實時資料庫也會向這個顧客的註冊資訊返回並儲存一個face_id。

當要驗證顧客的照片時，就需要把它送到/verify終端那裡，終端返回一個匹配可能性最高的face_id。

在實際應用中，自己用TensorFlow搭一個人臉識別應用可能比用這種API更好，但是36小時hackathon嘛，API挺好用的。

實時Firebase資料庫

這也是一個非常基本的元件，整套EZShop裡，所有其他的元件都得和它實時互動。Firebase支援在資料庫裡的任何資料上建立定製化的變化監聽器，這樣一個特性再加上簡單的設定流程，用起來簡直毫不費力。

整個計劃很簡單，資料庫儲存一組商品、一組顧客，如下面的JSON檔案架構所示：

{
  "items": [
    {
      "item_id": 1,
      "item_name": "Soylent",
      "item_stock": 1,
      "price": 10
    }
  ],
  "users": [
    {
      "face_id": 1,
      "name": "Subhan Nadeem",
      "in_store": false,
      "cart": [
        1
      ]
    }
  ]
}

新顧客通過Kairos API註冊之後，就會被新增到users那一組。當顧客出入時，他的in_store布林值會更新，在商店經理和個人App介面上都有所體現。

顧客拿起商品時，items那組資料會有更新。系統能夠識別出哪個顧客拿了哪件商品，商品的ID會被新增到顧客的cart欄。

經理App和顧客App

團隊裡的iOS開發者John只用了12小時，就寫完了這兩個App。

經理app

經理App是iPad版的，能將新使用者新增到Kairos API和Firebase資料庫中，也能顯示店裡顧客的列表和貨物的庫存清單。商店經理能用這個App操作Firebase資料庫、檢視資料庫發生的變化。

這個App還能追蹤店內當前的所有使用者，並獲取他們的姓名和照片。當使用者離開時，這個系統也能實時更新店內當前使用者列表。

顧客app

另一個App是供商店顧客用的。

顧客要進店，需要先上傳自己的照片，註冊成為可以在無人店內購物的使用者。圖片通過API上傳到Imgur（一家國外圖片分享網站），並與使用者名稱相關聯。

EZShop會根據這個照片來識別顧客。顧客進入商店之後，它們購物車的更新會立刻顯示在這個App上。顧客離開商店時，手機上還會收到一條推送通知，顯示著他們花了多少錢。

貨架、感測器和攝像頭

這些東西由Soheil和Ruslan負責，他們設計了貨架，寫了相關的Pi Python指令碼。

貨架大致長這樣：

在貨架上，三件商品並排放著，中間的塔上安裝監控攝像頭（就是圖上那個手機），兩排商品後邊還裝有超聲波感測器。超聲波感測器和樹莓派相連線，樹莓派執行的Python指令碼處理感測器與貨架上物體之間的距離讀數。

商品被拿起來的時候，感測器的讀數就會變化，觸發資料庫中商品庫存的更新。

塔頂上綁著的手機（攝像頭）也會探測到場景的變化，還會識別拿商品的顧客。然後，這件商品會被放到顧客的虛擬購物車裡。

出入口的攝像頭

在商店的出口和入口，這個小組使用了Android手機作為面部識別攝像頭。

兩部手機被安裝在一個三腳架上，分別衝著相反的方向，一個方向用來識別入店的顧客，另一個方向用來識別出店的顧客。

至於人臉檢測技術，Google有一套非常棒的API，能夠很好地檢測出人臉。

API地址：https://developers.google.com/vision/

特別的是，這個API還能提供從相機到人臉之間的大致距離，一旦顧客的距離足夠近，攝像頭就會拍照並使用Kairos API進行驗證，然後與Firebase資料庫同步，更新顧客在店內的狀態。

在客戶識別之外，系統還增加了個性化的語音問候，這進一步提升了使用者體驗。

效果是這樣的：

一旦顧客離開商店，Android應用程式將會檢測顧客購買了什麼商品，並計算消費總額，並通過Firebase雲訊息向顧客的個人App推送賬單明細。

總結

在36個小時的黑客馬拉松中，這個專案的團隊大概只睡了6個小時，期間克服了許許多多的障礙，也有一些還未解決的問題。

他們的努力也沒有白費，這個專案最後奪得了第一名。

有上百人進入了這個快速搭建的無人超市，拿起商品，然後離店，隨即完成結算並獲得賬單。整個過程中不需要收銀員、不需要排隊……

這個專案是開源的，想自己動手玩一下的話……

GitHub地址在此：https://github.com/subhan-nadeem/EZShop

原文地址：https://www.docdroid.net/file/download/Dh4A6aQ/amazon-go-implementation.pdf