之前一直听说Amazon Go线下无人超市的神奇，

买东西可以挑选完就带走，这样避免了节日采购的大面积拥堵。

Amazon Go 超市的识别流程是：商品 / 货架——识别拿出或放入动作——识别被动物品——物品与用户物品清单关联——清单与行为用户关联。

其原理主要是基于：

1. 识别动作：是通过采集用户的手进入货架平面前的图像，即

采集用户的手离开货架平面后的图像；

再通过两者对比，可以知道是拿出货物还是放入货物。

原理是根据进入前的手和进入后的手及手中的物品等特征进行区分的，

简单来说说，如果是拿起，进入之前手是空的，没有商品的，离开后是手里有物品的。放入则相反。

2. 识别承受动作的物品：

可用传感器，如重力 / 红外传感器的变化可表示物品被拿起。

3. 放入物品的识别：

a.在用户放入物品前，可以确定用户与物品的关联关系（物品清单），这些物品的图片被储存在系统内。

b.通过检索图片，与被放入物品进行比较，识别物品。

c.高置信度可判断物品正确，更新（删除）物品清单。

老实说，我也就理解了以上几个方面。

其实早在2013年时，就有超市尝试了无人结账的系统，但是都尚不成熟，希望亚马逊的这次尝试能够进一步推动这个趋势。