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目前，自动售货机中商品的释放采用的是复杂的齿轮传动和/机械臂推杆传动，将商品从商品托盘上推出，然后商品滚落到取货口，以实现自动售货，该自动售货机的传动结构复杂，容易出故障，且在出现机械或电气故障后，维护修理麻烦。

另外，现有自动售货机的商品架一般为固定式，在配货时操作人员需一个个的将商品配送到商品架的商品托盘上，配货效率低且操作比较麻烦。

信用支付体系的建立

因为是先拿货，后付款的逻辑，所以怎样运营商能收到钱是关键。

当前智能售货机主要使用的是和支付宝的信用支付功能，当消费者次扫码购物时，需要开通小额免密扣款功能，这样在购物关门后，系统才能自动扣款，保障商家利益。后来为了降低坏账率，和支付宝也相继推出了信用分方案，进一步降低了运营商经营的风险。

当我们次体验智能售货机时，想必大家都有同一个疑问：

机器是怎么知道我拿了什么商品？

机器是如何识别的，识别方案是什么，这便是智能售货机的核心技术了。
而且智能售货机也是根据识别方案的不同进行产品分类。

动态视觉柜在和底端各安装了一个高清摄像头，当用户扫码开门购物时，系统自动录制购物视频，并上传云端，系统通过动态视觉算法自动识别出用户拿取的商品，从而推出订单免密扣款。

动态视觉识别方案是在RFID及静态图像识别方案上发展而来，是目前市面上智能售货机使用的比较完善的识别方案了，克服了前两种识别方案很多局限之处。如：

① 同样支持多品类商品上架，但是动态视觉方案不再需要标签，运营成本会低很多，而且动态视觉方案柜机成本也比较低；

② 同样是AI视觉算法，动态视觉方案比静态视觉方案也方便操作很多，新品学习免费，且运营商可以自主学习，而且学习周期短可以缩短至1天。

③ 商品陈列自由度比较高，可以堆叠，充分利用空间，商品满载数比RFID方案及静态方案高出20%-30%。

不过，由于动态视觉系统对接的是视频流，这对服务器造成的压力较大，占用的系统资源也较多，所以订单识别速度相对较慢。

顾名思义，混合识别算法是指一台智能售货机使用了2种或以上识别方案的柜机。当前市场上以动态识别方案+重力感应识别方案为主。

当用户购物时，机器会采集用户所拿商品的重力数据和购物视频数据，同时将这两种数据上传云端系统，通过复合算法模型进行计算，然后综合判断出用户拿了什么东西，从而推出订单。

相比动态识别方案，这种混合识别方案的识别准确率会高一些，但是不足之处也是有的，比如机器成本比较高；硬件结构较复杂，导致出现故障的可能性也加大；还有机器操作的流程也复杂一点，降低了运营效率等。