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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。
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。
将商品信息录入到电子标签中，将标签粘贴在商品包装上，然后商品放入柜中，此时售货机就可以通过内部安装的信号读写器，来识别标签信息，从而达到识别商品的目的。
这样，每当用户开门购物时，机器就可以根据用户开门前后的库存差值，来实时计算用户拿了什么东西，从而推出订单。
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。
我们简单对比了智能售货机五种主流的识别方案，总得来说，各有优势，也有各自局限性。
市场千变万化，业务需求更是日新月异。
所以说很难有一种方案，可以放之四海而皆准。
也许在不久的将来，随着科技的发展，会有一款的解决方案。
但是很显然不是现在。
现在，只能根据业务的实际需要，选择一套适合的解决方案。
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