针对无人零售柜方案推出一系列视觉AIoT产品，先后服务越来越多的无人零售柜解决方案商，因此深刻洞悉无人零售柜应用视觉图像技术的痛点。

如下这些痛点，是大部分无人零售柜解决方案商基本都会遇到的：

       痛点1：环境光线复杂而造成图像质量差

• 零售柜内环境光线复杂，同时会有补光灯、阳光、商品杂散光等光源，以及材质特殊等不利于清晰成像的客观因素，会导致商品成像质量差；

• 成像质量差会严重影响商品识别结果，导致识别出错、无法识别商品等问题；

       痛点2：部件之间容易出现兼容性问题而导致系统稳定性差

• 无人零售柜需要同时采集多路视频码流，获取不同拍摄位置角度的图像数据，实时获取各路摄像头视频码流或图片，再通过4G网络传输至云平台，这个过程中大量视频数据的处理和传输，对系统各模块底层之间的兼容性、稳定性要求很高；

• 市面上无人零售柜所用大部分产品是面向互联网、物联网系统开发的非视频数据开发的，并不是针对会消耗大量处理性能、网络传输的视频数据业务研发的，所以容易出现兼容性问题而导致系统稳定性差；

       痛点3：USB摄像头传输不稳定、容易掉线重启而导致丢视频、丢单

• 以UVC协议技术为核心的USB摄像头，适用于可容忍暂时掉线、宕机而随时插拔、重启的消费类场景，所以在无人零售柜上使用时，普遍存在传输不稳定、抓图时间长、抓取图片异常或黑图、兼容性差、长期工作稳定性差等问题，从而导致商品识别错误、商品无法识别、购物结算时间长、丢视频-丢单等问题；

       痛点4：低温环境下镜头起雾

• 无人零售柜作为商品存储设备，部分需具备低温存储功能；实际应用中，低温则会导致镜头起雾而成像不清晰，造成商品识别不出或识别错误；

• 同时，低温会导致水汽凝结在摄像机电路板上而损坏等问题；

       痛点5：摄像机和工控机之间对接适配的兼容性容易出问题

• 一直以来，无人零售柜解决方案商大都是从不同硬件厂商分别采购工控机、摄像机两个重要硬件，除了一开始要花时间对接集成、联通调试、测试验证之外，在系统产生问题需要排查定位时，也往往需要多家硬件厂商从工控机、摄像机两者之间硬件底层去很好地协同配合，才有可能排查定位清楚问题并解决之；

• 现实中的实际情况是，这些硬件厂商由于主观上的积极性、客观上的配合难度，往往难以快速地、有效地协同配合而解决问题；

       痛点6：对系统持续、稳定运行的要求非常高，对业务中断几乎是零容忍

• 与安防视频监控出问题后往往很长时间也无人感知、后果微乎其微不一样，无人零售柜如果暂时宕机，会立即导致消费者商品购买失败而客户流失、运营商无法收款而造成资金损失，以及解决方案商马上被投诉；因此，这对系统持续、稳定运行的要求非常高；

       痛点7：开源性架构的安卓系统冗余大、集成度低、成本难以降下来

• 安卓系统作为面向泛物联网各个细分行业普遍使用的开源系统，为了既满足各行业需求、又追求标准化而实现规模经济效应，就只能做成功能大而全、系统性能开销大、系统模块众多、系统冗余性大的系统，这就必然导致成本高企而难以降下来。