CN110276892A - 无人售货方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

无人售货方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN110276892A CN201910563814.9A CN201910563814A CN110276892A CN 110276892 A CN110276892 A CN 110276892A CN 201910563814 A CN201910563814 A CN 201910563814A CN 110276892 A CN110276892 A CN 110276892A
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Abstract

本申请实施例公开了一种无人售货方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定目标对象对应的目标用户帐号；若目标用户帐号具备使用无人售货设备的权限，则发送允许使用指令；获取在使用无人售货设备后采集的第一物品信息；将第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。本申请实施例能够实现用户无感知的身份识别和扣款，充分简化了用户操作，提升了无人售货设备购物的便捷性，且相较于基于RFID识别用户取走物品的方案，本申请实施例基于图像和重力对用户取走物品进行识别，精度更高且速度更快。

Description

无人售货方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种无人售货方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
无人货柜是指无卖家看管的自动售卖物品的货柜。
在相关技术中，用户通过点击无人货柜中物品对应的按钮，选择要购买的物品。无人货柜的屏幕上会出现用户选择物品对应的支付二维码。用户用手机扫描该支付二维码，手机上会出现该物品对应的金额，用户输入支付密码进行支付。支付成功后，该物品从无人货柜中弹出，用户取走该物品，购物流程结束。
然而，上述相关技术中的购物流程需要用户扫码支付，便捷性较差。
发明内容
本申请实施例提供了一种无人售货方法、装置、设备及存储介质，可用于解决相关技术提供的无人货柜的购物流程便捷性较差的问题。技术方案如下：
一方面，本申请实施例提供一种无人售货方法，所述方法包括：
根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号；
若所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限，则发送允许使用指令，所述允许使用指令是指允许使用所述无人售货设备的控制指令；
获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，所述第一物品信息包括在使用所述无人售货设备后，所述无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项；
将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；其中，所述第二物品信息包括在使用所述无人售货设备前，所述无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项；
从所述目标用户帐号的资源账户中，扣除所述目标物品对应的资源数值。
另一方面，本申请实施例提供一种无人售货装置，所述装置包括：
帐号确定模块，用于根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号；
指令发送模块，用于若所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限，则发送允许使用指令，所述允许使用指令是指允许使用所述无人售货设备的控制指令；
信息获取模块，用于获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，所述第一物品信息包括在使用所述无人售货设备后，所述无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项；
物品确定模块，用于将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；其中，所述第二物品信息包括在使用所述无人售货设备前，所述无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项；
资源扣除模块，用于从所述目标用户帐号的资源账户中，扣除所述目标物品对应的资源数值。
再一方面，本申请实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述无人售货方法。
又一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述无人售货方法。
又一方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于执行上述无人售货方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过根据无人售货设备采集的用户的生物特征信息确定出用户帐号，并根据第一物品信息和第二物品信息，确定出用户挑选的待支付物品，从上述用户帐号中扣除待支付物品对应的资源数值。本申请实施例提供的无人售货流程，不需要用户扫码开门和扫码支付，用户使用完无人售货设备后自动完成扣款流程，能够实现用户无感知的身份识别和扣款，充分简化了用户操作，提升了无人售货设备购物的便捷性。另外，通过采集用户的生物特征信息实现对用户进行身份识别，进而关联到该用户的资源账户进行自动扣款，充分提高了物品结算时的结算效率。
另外，本申请实施例提供的确定待支付物品的方法，是基于图像比对和重力匹配来实现的，相较于RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)确定的待支付物品更加精确，RFID识别依赖标签的大小，且该标签不能被遮挡，而本申请实施例提供的技术方案不存在这些限制，识别精度高且识别速度更快。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的实施环境的示意图；
图2是本申请一个实施例提供的无人售货方法的流程图；
图3是本申请另一个实施例提供的无人售货方法的流程图；
图4是本申请一个实施例提供的目标用户帐号确定方法的流程图；
图5是本申请一个实施例提供的目标物品确定方法的流程图；
图6是本申请另一个实施例提供的无人售货方法的流程图；
图7是本申请一个实施例提供的无人售货装置的框图；
图8是本申请另一个实施例提供的无人售货装置的框图；
图9是本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的实施环境的示意图。该实施环境可以包括：无人售货设备10和服务器20。
无人售货设备10可以包括容纳体101、摄像头102以及重力托盘103。无人售货设备10可以是无人超市或无人货柜或无人商店等其它无人售货设备，本申请实施例对此不作限定。
容纳体101是柱体，用于容纳无人售货设备10中的物品。
摄像头102用于获取无人售货设备10中物品对应的图像。以无人售货设备10为无人货柜为例，摄像头102可以设置在每层货柜的上侧容纳体101上。摄像头102可以是一个摄像头，也可以是由多个摄像头组成的摄像头组。摄像头102可以是深度双目摄像头。例如，当摄像头102包括多个摄像头时，该多个摄像头可以设置在每层货柜的左右两侧容纳体101上。
重力托盘103用于获取无人售货设备10中物品对应的重力值。以无人售货设备10为无人货柜为例，重力托盘103可以设置在每层货柜的下方。
示例性地，无人售货设备10还包括：生物特征采集模组104。生物特征采集模组104，用于采集用户的生物特征信息。例如，当生物特征信息是人脸特征信息时，生物特征采集模组104可以是一个摄像头，也可以是由多个摄像头组成的摄像头组。该摄像头用于采集用户的人脸图像，此时生物特征采集模组104可以设置在无人售货设备10的容纳体101的顶部区域。当检测到用户与无人售货设备10的距离小于预设距离时，摄像头可以采集用户的人脸特征信息。预设距离可以是预先设置的，例如预设距离为0.5米。当生物特征信息是指纹特征信息时，生物特征采集模组104用于采集用户的指纹特征信息，此时生物特征采集模组104可以设置在无人售货设备10的容纳体101的门把手上。
示例性地，如图1所示，以无人售货设备10为无人货柜为例进行介绍说明，无人售货设备10为5层货柜，每一层货柜的上侧容纳体101上各安装有一个摄像头102，每一层货柜下方都安装有一个重力托盘103，无人售货设备10的柜门顶部区域安装有生物特征采集模组104(图1仅以生物特征采集模组104采集人脸特征信息为例进行介绍说明)。
可选地，无人售货设备10还包括处理组件和通信组件。处理组件用于实现无人售货设备10的处理和计算流程，通信组件用于实现无人售货设备10与其它设备之间的通信。例如，处理组件用于控制摄像头102获取无人售货设备10中物品对应的图像，以及控制重力托盘103获取无人售货设备10中物品对应的重力值；处理组件通过通信组件将无人售货设备10中物品对应的图像和重力值发送给服务器20。
无人售货设备10和服务器20之间可以通过网络进行通信，该网络可以是有线网络，也可以是无线网络。服务器20可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。
无人售货设备10可以应用在商场中、办公室中或其它人流密集的地方。在实际应用场景中，无人售货设备10可以设置有一个或多个，无人售货设备10的个数可以根据实际需求进行设置。
在本申请实施例提供的技术方案中，各步骤可以由无人售货设备10中的处理组件执行，或者由服务器20执行，又或者可以由无人售货设备10中的处理组件和服务器20交互配合执行。
为了便于描述，在下述方法实施例中，仅以各步骤的执行主体为计算机设备进行说明。计算机设备是指具备计算和处理能力的电子设备。例如，该计算机设备可以是无人售货设备的处理组件，也可以是服务器。
请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的无人售货方法的流程图。该方法可以包括以下几个步骤：
步骤201，根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定目标对象对应的目标用户帐号。
生物特征信息可以包括以下至少一种：人脸特征信息、声纹特征信息、指纹特征信息和虹膜特征信息。根据上述任意一种生物特征信息或多种生物特征信息的组合，可以确定出用户帐号。可选地，根据注册用户集合中包括的各个用户帐号的生物特征信息与目标对象的生物特征信息之间的相似度，确定出目标对象的目标用户帐号，有关目标用户帐号的具体确定过程可参见下文实施例中的介绍说明。
步骤202，若目标用户帐号具备使用无人售货设备的权限，则发送允许使用指令。
在本申请实施例中，允许使用指令是指允许目标对象使用无人售货设备的控制指令。当计算机设备集成于无人售货设备中时，无人售货设备中的计算机设备向无人售货设备的容纳体发送允许使用指令，从而触发容纳体向目标对象提供可供选购的物品；当计算机设备独立于无人售货设备存在时，计算机设备向无人售货设备发送允许使用指令，从而触发无人售货设备向目标对象提供可供选购的物品。
示例性地，允许使用指令可以是指开门指令，当无人售货设备接收到开门指令时，开启无人售货设备的门，在无人售货设备的门打开之后，用户可以从容纳体中拿取所要购买的物品。当然，在其它可能的实现方式中，无人售货设备向用户提供物品的方式并不局限于打开门，还可能有其它方式，如收起容纳体的挡板或旋转容纳体等，此时相应的允许使用指令可以是挡板收起指令或容纳体旋转指令，本申请实施例对此不作限定。
步骤203，获取在使用无人售货设备后采集的第一物品信息。
在本申请实施例中，第一物品信息包括在目标对象使用无人售货设备后，无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项。第一图像是指目标对象使用无人售货设备后，无人售货设备中物品对应的图像。第一重力值是指目标对象使用无人售货设备后，无人售货设备中物品对应的重力值。
可选地，第一图像可以通过无人售货设备中的摄像头拍摄得到；第一重力值可以通过无人售货设备中的重力托盘进行测量得到。
另外，在本实施例中，对获取第一物品信息的时机不作限定，例如可以在每次检测到目标对象从无人售货设备中取出物品时，获取一次第一物品信息；又例如，可以在无人售货设备的门打开之后，每隔预设时间间隔获取一次第一物品信息；又例如，可以在检测到无人售货设备的门关闭后，获取第一物品信息。
步骤204，将第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品。
在本申请实施例中，第二物品信息包括在目标对象使用无人售货设备前，无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项。第二图像是指目标对象使用无人售货设备前，无人售货设备中物品对应的图像。第二重力值是指目标对象使用无人售货设备前，无人售货设备中物品对应的重力值。
可选地，第二图像可以通过无人售货设备中的摄像头拍摄得到；第二重力值可以通过无人售货设备中的重力托盘进行测量得到。示例性地，当接收到允许使用指令时，无人售货设备先采集第二物品信息，然后再允许用户使用无人售货设备。或者，也可以将上一次获取的第一物品信息，确定为本次的第二物品信息。
示例性地，第一物品信息和第二物品信息的信息类型一致，例如，第一物品信息包括第一图像，第二物品信息包括第二图像；或者，第一物品信息包括第一重力值，第二物品信息包括第二重力值；又或者，第一物品信息包括第一图像和第一重力值，第二物品信息包括第二图像和第二重力值。
在本申请实施例中，通过对第一物品信息和第二物品信息进行比对，即可确定出待支付的目标物品，也即目标对象取走的物品。该目标物品所包括的物品数量可以是一个，也可以是多个，且可以包括一种物品，也可以包括多种物品，本申请实施例对此不作限定。
可选地，当第一物品信息包括第一图像，第二物品信息包括第二图像时，计算机设备将第一图像和第二图像进行图像比对，得到待支付的目标物品。
可选地，当第一物品信息包括第一重力值，第二物品信息包括第二重力值时，计算机设备计算第一重力值和第二重力值的差值，然后结合无人售货设备中提供的物品的重力值和该差值，确定出待支付的目标物品。在这种情况下，无人售货设备中的每种物品的重力值不一致，或任意组合后的物品的重力值与另一任意组合后的物品或单个物品的重力值也不一致，才能通过重力值的差值准确确定出目标对象取走的物品。在可能的实现方式中，无人售货设备中只售卖一种物品，将第一重力值和第二重力值进行差值计算，根据第一重力值和第二重力值的差值，即可确定出目标对象取走的物品的个数，进而确定出待支付的目标物品。
可选地，当第一物品信息包括第一图像和第一重力值，第二物品信息包括第二图像和第二重力值时，计算机设备将第一图像和第二图像进行图像比对，以及将第一重力值与第二重力值进行重力检测，得到待支付的目标物品。具体确定过程可参见下文实施例。
在示例性实施例中，计算机设备在确定目标对象选购物品结束时，将第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品。其中，确定目标对象选购物品结束的方式包括但不限于以下任意一种：检测到柜门关闭、检测到目标对象未移动无人售货设备中物品的时长达到预设时长、检测到目标对象触发的选购结束指示(如目标对象可以通过无人售货设备中设置的按钮，或者语音，或者手势等方式，触发生成选购结束指示)。
另外，如果从目标对象开始使用无人售货设备，到目标对象选购物品结束这一过程中，仅获取了一次第一物品信息，则将该第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定出待支付的目标物品。如果从目标对象开始使用无人售货设备，到目标对象选购物品结束这一过程中，获取了多次第一物品信息，则可以将最后一次获取的第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定出待支付的目标物品；也可以将每次获取的第一物品信息均和第二物品信息进行比对，综合多个比对结果，确定出待支付的目标物品；还可以将第一次获取的第一物品信息和第二物品信息进行比对，将后续每次获取的第一物品信息和前一次获取的第一物品信息进行比对，综合多个比对结果，确定出待支付的目标物品。
步骤205，从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。
计算机设备在确定待支付的目标物品之后，可以计算出该目标物品对应的资源数值，从而从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。目标物品对应的资源数值是目标物品对应的价格，目标用户帐号对应的资源账户是目标用户帐号对应的支付账户。例如，目标物品是一瓶可乐，可乐的标价是3元，则目标物品对应的资源数值是3；目标用户帐号对应的资源账户可以是某支付账户或银行账户，则从该支付账户或银行账户中扣除3元。
在一个示例中，若扣除成功，则向目标用户帐号发送订单支付成功消息，订单支付成功消息包括订单号、目标物品、目标物品对应的资源数值和支付成功指示信息。支付成功指示信息用于指示订单支付成功。示例性地，当目标用户帐号的资源账户中的资源数值大于或等于目标物品对应的资源数值时，扣除成功，向目标用户帐号发送订单支付成功消息。
在另一个示例中，若扣除失败，则向目标用户帐号发送订单支付失败消息，订单支付失败消息包括订单号、目标物品、目标物品对应的资源数值和支付失败指示信息。支付失败指示信息用于指示订单支付失败。示例性地，当目标用户帐号的资源账户中的资源数值小于目标物品对应的资源数值时，向目标用户发送订单支付失败消息。
另外，订单支付成功消息和订单支付失败消息可以发送给目标用户帐号对应的应用客户端，该应用客户端是指登录有目标用户帐号的应用程序客户端。在本申请实施例中，对该应用客户端的种类不作限定，如其可以是即时通信应用客户端、社交应用客户端、支付应用客户端等等。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过根据无人售货设备采集的用户的生物特征信息确定出用户帐号，并根据第一物品信息和第二物品信息，确定出用户挑选的待支付物品，从上述用户帐号中扣除待支付物品对应的资源数值。本申请实施例提供的无人售货设备售货流程，不需要用户扫码开门和扫码支付，用户使用完无人售货设备后自动完成扣款流程，能够实现用户无感知的身份识别和扣款，充分简化了用户操作，提升了无人售货设备购物的便捷性。另外，通过采集用户的生物特征信息实现对用户进行身份识别，进而关联到该用户的资源账户进行自动扣款，充分提高了物品结算时的结算效率。
另外，本申请实施例提供的确定待支付物品的方法，是基于图像比对和重力匹配来实现的，相较于RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)确定的待支付物品更加精确，RFID识别依赖标签的大小，且该标签不能被遮挡，而本申请实施例提供的技术方案不存在这些限制，识别精度高且识别速度更快。
请参考图3，其示出了本申请另一个实施例提供的无人售货方法的流程图。在本实施例中，以无人售货设备为无人货柜为例进行介绍说明，该方法可以包括以下几个步骤：
步骤301，获取无人货柜采集的目标对象的生物特征信息。
示例性地，目标对象的生物特征信息可以利用无人货柜中的生物特征采集模组采集。
步骤302，根据目标对象的生物特征信息，确定目标对象对应的目标用户帐号。
有关根据生物特征信息确定目标用户帐号的具体过程可参见下文实施例。
步骤303，若目标用户帐号具备使用无人货柜的权限，则发送开门指令。
在本申请实施例中，开门指令用于触发打开无人货柜的柜门。当计算机设备集成于无人货柜中时，无人货柜中的计算机设备向无人货柜的柜体发送开门指令，从而打开无人货柜的柜门；当计算机设备独立于无人货柜存在时，计算机设备向无人货柜发送开门指令，从而打开无人货柜的柜门。
示例性地，可以通过如下步骤检测目标用户帐号是否具备使用无人货柜的权限：
1、检测目标用户帐号是否符合预设条件；
预设条件可以包括以下至少一项：目标用户帐号已开通免密支付、目标用户帐号不存在未支付订单。免密支付是指支付时无需用户输入密码即可完成支付。未支付订单是指用户选购了物品但没有支付该物品对应的资源数值的订单。预设条件还可以包括其它条件，本申请实施例对预设条件的具体内容不作限定。
2、若目标用户帐号符合预设条件，则确定目标用户帐号具备使用无人货柜的权限。
当用户具备使用无人货柜的权限时，才发送开门指令，可以降低无人货柜的售货风险。
如果用户不具备使用无人货柜的权限，无人货柜的柜门不开启，无人货柜上会显示相应的提示信息，提示用户进行相应地操作，从而获得使用无人货柜的权限。例如，用户帐号中存在未支付订单，则无人货柜上会显示提示信息，提示用户支付未支付订单，当用户支付完未支付订单后，用户具备使用无人货柜的权限，无人货柜的柜门打开。
步骤304，获取在无人货柜的柜门关闭后采集的关门后物品信息。
在无人货柜的柜门打开之后，用户可以在无人货柜中挑选自己想要购买的物品，当用户挑选完毕后，关闭无人货柜的柜门，计算机设备获取在柜门关闭后采集的关门后物品信息。
在本申请实施例中，关门后物品信息包括在柜门关闭后，无人货柜中物品对应的关门后图像和关门后重力值。关门后图像是指无人货柜的柜门关闭后，无人货柜中物品对应的图像。关门后重力值是指无人货柜的柜门关闭后，无人货柜中物品对应的重力值。
可选地，关门后图像可以通过无人货柜中的摄像头拍摄得到；关门后重力值可以通过无人货柜中的重力托盘进行测量得到。
本实施例中的关门后物品信息，即为上述图2实施例中介绍的第一物品信息的一种可能实现方式，其中关门后图像与第一图像对应，关门后重力值与第一重力值对应。
步骤305，将关门后物品信息和开门前物品信息进行比对，确定待支付的目标物品。
在本申请实施例中，开门前物品信息包括在柜门打开前，无人货柜中物品对应的开门前图像和开门前重力值。开门前图像是指无人货柜的柜门打开前，无人货柜中物品对应的图像。开门前重力值是指无人货柜的柜门打开前，无人货柜中物品对应的重力值。
可选地，开门前图像可以通过无人货柜中的摄像头拍摄得到；开门前重力值可以通过无人货柜中的重力托盘进行测量得到。示例性地，当接收到开门指令时，无人货柜先采集开门前物品信息，然后再打开柜门。或者，也可以将上一次获取的关门后物品信息，确定为本次的开门前物品信息。
可选地，计算机设备将开门前图像和关门后图像进行图像比对，以及将开门前重力值和关门后重力值进行重力检测，得到待支付的目标物品。关于待支付的目标物品的具体确定过程可参见下文实施例。
本实施例中的开门前物品信息，即为上述图2实施例中介绍的第二物品信息的一种可能实现方式，其中开门前图像与第二图像对应，开门前重力值与第二重力值对应。
步骤306，从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。
本步骤与图2实施例中的步骤205相同，可参见图2实施例中的介绍说明，此处不再赘述。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，基于无人货柜的柜门开关，确定用户对于无人货柜的使用状态，通过在无人货柜的柜门关闭后采集关门后物品信息，将该关门后物品信息和开门前物品信息进行比对，即可确定出用户本次购物过程中拿取的物品，可以有效避免多次采集物品信息进行多次比对，从而最大程度地减少计算机设备的计算量。
在示例性实施例中，如图4所示，正在使用无人售货设备的目标用户帐号可以通过以下步骤确定：
步骤401，计算目标对象的生物特征信息与注册用户集合中包括的各个注册用户帐号的生物特征信息之间的相似度，得到最大相似度。
在本申请实施例中，注册用户集合中包括至少一个注册用户帐号的生物特征信息。在注册用户集合中，可以将每个注册用户的用户帐号和生物特征信息进行对应存储，每个注册用户帐号的生物特征信息可以是一个，也可以是多个，本申请实施例对此不作限定。
示例性地，用户可以通过如下方式注册：用户用手机扫描无人售货设备上的二维码，在手机上进行用户注册，通过手机中的生物特征采集装置，例如，摄像头或指纹识别模组获取注册用户的生物特征信息并上传，存储到注册用户集合中；或者，无人售货设备的显示面板上显示注册提示信息，用户根据该注册提示信息进行注册。
示例性地，假设生物特征信息为人脸特征信息，注册用户集合中包括两个人脸特征信息，即特征1和特征2，特征1与目标对象的人脸特征信息之间的相似度为70％，特征2与目标对象的人脸特征信息之间的相似度为95％，则最大相似度为95％。
另外，人脸识别在户内户外场景非常不同，室外场景强光照射下，光线会极其明亮，捕捉不到人脸特征。可选地，无人售货设备中设置有弱光强光自适应装置，该装置可以根据环境光线强度自适应调整摄像头的拍摄参数，当外界光线过亮或过暗的情况下，弱光强光自适应装置会自动调整摄像头的拍摄参数，使得采集到的人脸图像清晰，能够捕捉到人脸特征信息。
当生物特征信息为声纹特征信息时，无人售货设备中设置有音量调节装置，该装置可以根据用户声音自适应调整采集到的声音音量，当用户声音过小时，音量调节装置会自动将采集到的声音音量调高；当用户声音过大时，音量调节装置会自动将采集到的声音音量调低。
步骤402，检测最大相似度是否大于第一预设阈值；若否，则执行步骤403；若是，则执行步骤406。
第一预设阈值可以由技术人员预先设置好。假设第一阈值为90％，仍然以上述示例为例，最大相似度(95％)大于第一预设阈值(90％)。
步骤403，检测最大相似度是否大于第二预设阈值；若是，则执行步骤404，若否，则执行步骤407。
第二预设阈值可以由技术人员预先设置好。
步骤404，获取目标对象的身份确认信息。
在本申请实施例中，身份确认信息用于唯一标识用户身份。示例性地，身份验证信息包括但不限于以下至少一项：手机号、身份证号、验证密码、验证手势、指纹、声音。例如，身份验证信息可以是手机号后四位或身份证后六位。
示例性地，无人售货设备带有触摸显示屏，若最大相似度小于第一预设阈值，且大于第二预设阈值，则计算机设备发送身份验证信息获取指令。无人售货设备的触摸显示屏上显示输入身份验证信息，提示用户输入身份验证信息。
步骤405，检测目标对象的身份确认信息与目标注册用户帐号的身份确认信息是否匹配；若是，则执行步骤406；若否，则执行步骤407。
在用户注册的时候，还会提交身份确认信息。例如，手机号或身份证号等等。
可选地，当身份确认信息是手机号或身份证号或确认密码时，目标身份确认信息与待检测人脸图像对应的身份确认信息一致时，两者匹配；当身份确认信息是确认手势或指纹或声音时，目标身份确认信息与待检测人脸图像对应的身份确认信息之间的相似度大于预设阈值，两者匹配。
步骤406，将目标注册用户帐号确定为目标用户帐号。
当最大相似度大于第一预设阈值时，将目标注册用户帐号确定为目标用户帐号。目标注册用户帐号的生物特征信息与目标对象的生物特征信息之间的相似度为最大相似度。仍然以上述示例为例，特征2对应的用户帐号为帐号A，则目标用户帐号为帐号A。
当最大相似度小于第一预设阈值，且大于第二预设阈值时，假设生物特征信息为人脸特征信息，注册用户集合中包括三个人脸特征信息，即特征1、特征2和特征3，第一预设阈值为90％，第二预设阈值为80％，身份确认信息是手机号后四位。特征1与目标对象的人脸特征信息之间的相似度为70％，特征2与目标对象的人脸特征信息之间的相似度为75％，特征3与目标对象的人脸特征信息之间的相似度为85％，最大相似度为85％。85％小于90％，大于80％。特征3对应的身份确认信息是1125，目标对象的身份确认信息是1125，则特征3对应的用户帐号是目标用户帐号。
步骤407，显示注册提示信息。
注册提示信息用于提示用户注册。
若最大相似度小于第二预设阈值或目标对象的身份确认信息与目标注册用户帐号的身份确认信息不匹配，则该目标对象可能为未注册用户，无人售货设备会显示相应的注册提示信息，提示目标对象进行相应操作，完成注册流程。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，当最高相似度小于第一预设阈值且大于第二预设阈值时，将最高相似度对应的身份确认信息和目标对象对应的身份确认信息进行匹配，从而确定出目标对象对应的用户帐号，用户帐号的识别准确率更高。
另外，根据用户的生物特征信息(如人脸或指纹)识别用户身份，不需要扫码开门，用户不需随身携带手机，能够实现用户无感知的身份识别。
在示例性实施例中，当第一物品信息包括第一图像和第一重力值，且第二物品信息包括第二图像和第二重力值时，如图5所示，待支付的目标物品可以通过以下步骤确定：
步骤501，将第一图像与第二图像进行比对，识别无人售货设备中的取走物品，得到图像识别结果。
通过使用无人售货设备前后的图像比对，即购物前后的图像比对，可以比对出缺少了哪些物品，得到图像识别结果。图像识别结果即是指通过比对使用无人售货设备后图像与使用无人售货设备前图像，得到的无人售货设备中的取走物品。
步骤502，检测图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配；若是，则执行步骤503；若否，则从步骤504开始执行。
在本申请实施例中，实际重力变化值根据第一重力值和第二重力值确定。例如，实际重力变化值是指第一重力值和第二重力值的差值。当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值一致时，或者，当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值相差预设数值时，图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配。
步骤503，将图像识别结果确定为待支付的目标物品。
当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配时，表明图像识别结果是准确的，可以将图像识别结果确定为待支付的目标物品。
示例性地，当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值一致时，图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配。例如，图像识别结果是用户拿取了一瓶可乐，一瓶可乐标注的重力值是5，则图像识别结果对应的重力变化值是5。第二重力值是20，第一重力值是15，则实际重力变化值是5。图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值一致，则图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配。
示例性地，当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值相差预设数值时，图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配，该预设数值是物品出厂时自身允许的重力误差值。例如，图像识别结果是用户拿取了一瓶可乐，可乐上标注的重力值是5，则图像识别结果对应的重力变化值是5。第二重力值是19，第一重力值是15，则实际重力变化值是4。但图像识别结果对应的一瓶可乐实际的重力值是4，与一瓶可乐标注的重力值相差1，但是这相差的值属于可乐出厂时自身允许的重力误差值，所以图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值匹配。
步骤504，生成无人售货设备中取走物品的n种预测结果，n为大于1的整数。
根据图像识别结果、实际重力变化值和无人售货设备提供的各个物品的重力值，生成多种预测结果。上述生成的多种预测结果对应的总体重力值与实际重力变化值相匹配。例如，无人售货设备中有可乐、雪碧、酸奶和果汁，可乐的重力值是5，雪碧的重力值是4，酸奶的重力值是4，果汁的重力值是3，图像识别结果是用户拿取了可乐，实际重力变化值是9，则一种预测结果是用户拿取了一瓶可乐和一瓶雪碧，另一种预测结果是用户拿取了一瓶可乐和一瓶酸奶。
步骤505，计算n种预测结果各自对应的置信度。
置信度又可以称之为置信水平或可靠度，表示总体参数值落在样本统计值某一区间内的概率。在本申请实施例中，n种预测结果各自对应的置信度是指用户选取的物品为某一预测结果的概率。置信度越大，表明用户选取的物品为该预测结果的可能性越大。
在本申请实施例中，根据预测结果中的每一个物品各自对应的置信度，计算该预测结果对应的置信度。每一个物品各自对应的置信度是根据重力值、视觉识别特征中的至少一种得到的。可选地，对预测结果中的每一个物品对应的置信度求平均，得到预测结果对应的置信度。
可选地，根据以下步骤生成每一个物品各自对应的置信度：
1、对于第i种预测结果中包含的第j个物品，确定第j个物品所属的类别，j为正整数。
可选地，物品所属的类别有以下三种：
第一类别是指通过图像识别技术识别得到的且重力匹配的物品；
第二类别是指通过图像识别技术识别得到的且重力不匹配的物品；
第三类别是指基于重力预测得到的物品；
2、根据第j个物品所属的类别对应的置信度赋予规则，生成第j个物品对应的置信度。
可选地，本步骤包括以下几个子步骤：
2.1、若第j个物品属于第一类别，则将第j个物品对应的图像识别置信度与第一阈值之和，确定为第j个物品对应的置信度；其中，第一类别是指通过图像识别技术识别得到的且重力匹配的物品。
在本申请实施例中，第j个物品对应的视觉识别置信度，是指通过图像识别技术在识别得到第j个物品时输出的置信度。
图像识别结果对应的物品是物品A，且物品A的重力值与实际重力变化值相匹配，则物品A属于第一类别，说明用户拿取了物品A的可能性极大，因此将物品A对应的图像识别置信度与第一阈值之和作为物品A对应的置信度。
2.2、若第j个物品属于第二类别，则将第j个物品对应的视觉识别置信度与第二阈值之差，确定为第j个物品对应的置信度；其中，第二类别是指通过图像识别技术识别得到的且重力不匹配的物品。
图像识别结果对应的物品是物品A，且物品A的重力值与无人售货设备对应的总体实际重力变化值不匹配，则物品A属于第二类别，说明用户拿取了物品A的可能性不是很大，因此将物品A对应的图像识别置信度与第二阈值之差作为物品A对应的置信度。
2.3、若第j个物品属于第三类别，则将第三阈值确定为第j个物品对应的置信度；其中，第三类别是指基于重力预测得到的物品。
图像识别结果对应的物品是物品B，物品A的重力值与物品B的重力值之和为实际重力变化值，说明用户可能拿取了物品A和物品B，则物品A属于第三类别，将第三阈值作为物品A对应的置信度。
第一阈值、第二阈值、第三阈值是根据多次试验得到的一个合理的数值。
3、计算第i种预测结果中包含的各个物品对应的置信度的平均值，得到第i种预测结果对应的置信度。
例如，第一种预测结果中包含了雪碧和可乐，雪碧对应的置信度是0.7，可乐对应的置信度是0.5，则第一种预测结果对应的置信度是(0.7+0.5)/2＝0.6。
步骤506，将n种预测结果中置信度最大的目标预测结果，确定为待支付的目标物品。
可选地，将n种预测结果各自对应的置信度由大到小进行排序，选取序列中的第一个置信度对应的预测结果作为目标预测结果。
将置信度最大的预测结果作为待支付的目标物品，保证了识别用户选取物品类别的准确率。
在其它可能的实现方式中，当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值不匹配时，执行以下步骤：
1、发送封锁指令。
在本申请实施例中，封锁指令用于触发封锁无人售货设备。
在某些场景下，当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值不匹配时，可能是无人售货设备中的物品被损坏了，或者被人为使用过又放回了，此时需要封锁无人售货设备，需要无人售货设备的管理员介入检查，无人售货设备的管理员会检测是图像识别结果不准确还是无人售货设备中的物品被损坏或被使用过。
如果是图像识别结果不准确，则无人售货设备的管理员会比对第一图像和第二图像，人为确定出待支付物品；如果是无人售货设备中的物品被损坏或被使用过，则无人售货设备的管理员会检查用户损坏或使用过无人售货设备中的物品有哪些，根据损坏物品或使用物品以及图像识别结果，确定出待支付物品。
2、获取经人工核验的识别结果，作为待支付的所述目标物品。
通过人工介入确定待支付物品，避免误识别。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过当图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值不匹配时，生成多种预测结果，并计算多种预测结果各自对应的置信度，选取多种预测结果中置信度最大的预测结果，作为待支付的目标物品，保证了在识别用户拿取的物品类别上的准确率。
另外，通过根据预测结果中包含的各个物品所属的类别对应的置信度赋予规则，生成各个物品对应的置信度，根据物品所属的类别赋予物品对应的置信度，物品对应的置信度更为合理，进而使得预测结果对应的置信度更合理，最终使得在识别用户拿取物品的准确率更高。
示例性地，当用户接收到订单支付成功消息之后，发现该订单不符合自己的消费结果。例如，该订单不是自己消费的，或者该订单中的物品存在某个或某些物品不是自己消费的，则用户可以发起退款请求。
可选地，退款流程如下所示：
1、目标用户帐号发起退款请求，退款请求中包括订单号、退款物品对应的资源数值；
2、计算机设备接收上述退款请求；
3、根据订单号和目标用户帐号，检测退款物品的实际购买者是否为目标用户帐号；
可选地，订单号中包括无人售货设备的标识，无人售货设备的标识用于唯一标识该无人售货设备。订单号中还包括订单的消费时间。计算机设备根据无人售货设备的标识和订单的消费时间，确定出当时最高相似度对应的生物特征信息，人工检测退款物品对应的实际购买者。
4、若实际购买者不是目标用户，则将退款物品对应的资源数值转移至目标用户帐号中。
若人工检测出退款物品不是由目标用户购买的，则计算机设备将该退款物品对应的资源数值转移至目标用户帐号中。可选地，计算机设备从实际购买者对应的资源账户中扣除退款物品对应的资源数值。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，当接收到用户的退款请求时，人工校验退款物品对应的实际购买者，并根据校验结果进行相应地退款处理，避免误扣费。
在一个实际应用场景中，以无人售货设备为无人货柜为例进行介绍说明。无人货柜中可以摆放多种供用户选择购买的商品，如饮料、零食、日用品等各种商品。例如，无人货柜分为多层货柜，每一层货柜上放置有售卖的商品，且每一层货柜的下方均设置有重力托盘。另外，无人货柜中安装有至少一个摄像头，且无人货柜的柜体上设置或显示有图形码。示例性地，如图6所示，一次完整的物品购买过程如下：
步骤601，无人货柜获取待检测人脸图像。
用户使用手机等终端扫描上述图形码进行人脸注册，绑定用户帐号，并开通免密支付签约功能；可选地，无人货柜运营商有提供无人货柜对应的应用程序或小程序，用户可以通过上述应用程序或小程序进行人脸注册。
用户注册完成后，站在无人货柜的摄像头前，通过人脸识别解锁无人货柜。
步骤602，无人货柜向服务器发送人脸识别请求，人脸识别请求中携带待检测人脸图像。
步骤603，服务器确定待检测人脸图像对应的目标用户帐号。
在获取到待检测人脸图像之后，确定该待检测人脸图像对应的目标用户帐号，也即对该待检测人脸图像中的用户进行身份识别。不同的用户具有不同的用户帐号。
可选地，注册人脸集合中包括至少一个注册用户的人脸图像，通过计算待检测人脸图像与上述注册用户的人脸图像之间的相似度，根据计算得到的相似度，确定待检测人脸图像对应的用户帐号。
步骤604，服务器向无人货柜发送识别结果，识别结果中包括目标用户帐号。
步骤605，无人货柜根据目标用户帐号，检测目标用户帐号是否具备打开无人货柜的权限。
步骤606，若目标用户帐号具备打开无人货柜的权限，则打开无人货柜的柜门，获取开门前物品信息。
示例性地，无人货柜先检测目标用户帐号是否预设条件；若目标用户帐号符合预设条件，则确定目标用户帐号具备打开无人货柜的权限。预设条件可以包括以下至少一项：目标用户帐号已开通免密支付、目标用户帐号不存在未支付订单。免密支付是指支付时无需用户输入密码即可完成支付。未支付订单是指用户选购了物品但没有支付该物品对应的资源数值的订单。预设条件还可以包括其它条件，本申请实施例对预设条件的具体内容不作限定。
步骤607，无人货柜向服务器发送开门前物品信息。
开门前物品信息包括在柜门打开前，无人货柜中物品对应的开门前图像和开门前重力值。开门前图像是指无人货柜的柜门打开前，无人货柜中物品对应的图像。开门前重力值是指无人货柜的柜门打开前，无人货柜中物品对应的重力值。可选地，开门前图像可以通过无人货柜中的摄像头拍摄得到；开门前重力值可以通过无人货柜中的重力托盘进行测量得到。
步骤608，在检测到柜门关闭之后，无人货柜获取关门后物品信息。
关门后物品信息包括在柜门关闭后，无人货柜中物品对应的关门后图像和关门后重力值。关门后图像是指无人货柜的柜门关闭后，无人货柜中物品对应的图像。关门后重力值是指无人货柜的柜门关闭后，无人货柜中物品对应的重力值。可选地，关门后图像可以通过无人货柜中的摄像头拍摄得到；关门后重力值可以通过无人货柜中的重力托盘进行测量得到。
步骤609，无人货柜向服务器发送关门后物品信息。
步骤610，服务器根据开门前物品信息和关门后物品信息，确定待支付的目标物品。
可选地，服务器将开门前图像和关门后图像进行图像比对，以及将开门前重力值和关门后重力值进行重力检测，得到待支付的目标物品。
步骤611，服务器从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。
服务器在确定待支付的目标物品之后，可以计算出该目标物品对应的资源数值，从而从目标用户帐号的资源账户中，扣除目标物品对应的资源数值。
步骤612，服务器将扣费结果发送给无人货柜。
如果扣费失败，无人货柜将记录下该用户的订单为欠费状态，有欠费订单的用户无法继续使用无人货柜购物。
下面以无人货柜应用于无人超市中进行举例说明。无人超市中至少有一台无人货柜。无人超市设置有门禁设备，门禁设备内置摄像头，可以对用户进行人脸识别，如果用户不是该无人超市的会员，则门禁设备的面板上会显示提示信息，提示用户注册人脸成为该无人超市的会员，并开通账户免密支付。用户注册成功后，门禁设备打开，用户进入无人超市；如果用户已经是无人超市的会员，门禁设备的摄像头对用户进行人脸识别后，门禁设备自动打开，用户进入无人超市。无人超市会将人脸识别结果对应的用户帐号发送给具备计算和处理能力的计算机设备。计算机设备检测该用户帐号是否具备打开无人货柜的权限，如果具备该权限，则向无人货柜发送开门指令。无人货柜的柜门打开，用户可以在无人货柜中挑选商品，用户挑选完毕，关闭柜门，计算机设备根据图像比对和重力匹配等手段得到用户挑选的待支付物品。计算机设备会自动从上述用户帐号对应的的资源账户中扣款。如果扣款成功，则门禁设备打开，用户可以离开无人超市。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图7，其示出了本申请一个实施例提供的无人售货装置。该装置具有实现上述方法示例的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置700可以包括：帐号确定模块710、指令发送模块720、信息获取模块730、物品确定模块740和资源扣除模块750。
所述帐号确定模块710，用于根据所述无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号。
所述指令发送模块720，用于若所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限，则发送允许使用指令，所述允许使用指令是指允许使用所述无人售货设备的控制指令。
所述信息获取模块730，用于获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，所述第一物品信息包括在使用所述无人售货设备后，所述无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项。
所述物品确定模块740，用于将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；其中，所述第二物品信息包括在使用所述无人售货设备前，所述无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项。
所述资源扣除模块750，用于从所述目标用户帐号的资源账户中，扣除所述目标物品对应的资源数值。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过根据无人售货设备采集的用户的生物特征信息确定出用户帐号，并根据第一物品信息和第二物品信息，确定出用户挑选的待支付物品，从上述用户帐号中扣除待支付物品对应的资源数值。本申请实施例提供的无人售货设备售货流程，不需要用户扫码开门和扫码支付，用户使用完无人售货设备后自动完成扣款流程，能够实现用户无感知的身份识别和扣款，充分简化了用户操作，提升了无人售货设备购物的便捷性。另外，通过采集用户的生物特征信息实现对用户进行身份识别，进而关联到该用户的资源账户进行自动扣款，充分提高了物品结算时的结算效率。
在示意性实施例中，所述第一物品信息包括所述第一图像和所述第一重力值，且所述第二物品信息包括所述第二图像和所述第二重力值；
如图8所示，所述物品确定模块740，包括：结果确定单元741、重力检测单元742和物品确定单元743。
所述结果确定单元741，用于将所述第一图像与所述第二图像进行比对，识别所述无人售货设备中的取走物品，得到图像识别结果。
所述重力检测单元742，用于检测所述图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配，所述实际重力变化值根据所述第一重力值和所述第二重力值确定。
所述物品确定单元743，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值匹配，则将所述图像识别结果确定为待支付的所述目标物品。
在示意性实施例中，所述物品确定模块740，还包括：结果预测单元744和置信度计算单元745。
所述结果预测单元744，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则生成所述无人售货设备中取走物品的n种预测结果，所述n为大于1的整数。
所述置信度计算单元745，用于计算所述n种预测结果各自对应的置信度。
所述物品确定单元743，还用于将所述n种预测结果中所述置信度最大的目标预测结果，确定为待支付的所述目标物品。
在示意性实施例中，所述物品确定模块740，还包括：指令发送单元746。
所述指令发送单元746，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则发送封锁指令；其中，所述封锁指令用于触发封锁所述无人售货设备；
所述物品确定单元743，还用于获取经人工核验的识别结果，作为待支付的所述目标物品。
在示意性实施例中，如图7所示，所述帐号确定模块710，用于：
计算所述目标对象的生物特征信息与注册用户集合中包括的各个注册用户帐号的生物特征信息之间的相似度，得到最大相似度；
若所述最大相似度大于第一预设阈值，则将目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号，所述目标注册用户帐号的生物特征信息与目标对象的生物特征信息之间的相似度为所述最大相似度；
若所述最大相似度小于所述第一预设阈值，且大于第二预设阈值，则获取所述目标对象的身份确认信息，所述身份确认信息用于唯一标识用户身份；
若所述目标对象的身份确认信息与所述目标注册用户帐号的身份确认信息相匹配，则将所述目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号。
在示意性实施例中，所述信息获取模块730，用于：
获取在所述无人售货设备关闭后采集的所述第一物品信息。
在示意性实施例中，所述装置700，还包括：条件检测模块760和权限确定模块770。
所述条件检测模块760，用于检测所述目标用户帐号是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：所述目标用户帐号已开通免密支付、所述目标用户帐号不存在未支付订单。
所述权限确定模块770，用于若所述目标用户帐号符合所述预设条件，则确定所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内容结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图9，其示出了本申请一个实施例提供的计算机设备的结构框图。该计算机设备用于实施上述实施例中提供的无人售货方法。具体来讲：
所述计算机设备900包括中央处理单元(CPU)901、包括随机存取存储器(RAM)902和只读存储器(ROM)903的系统存储器904，以及连接系统存储器904和中央处理单元901的系统总线905。所述计算机设备900还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)906，和用于存储操作系统913、应用程序914和其他程序模块912的大容量存储设备907。
所述基本输入/输出系统906包括有用于显示信息的显示器908和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备909。其中所述显示器908和输入设备909都通过连接到系统总线905的输入输出控制器910连接到中央处理单元901。所述基本输入/输出系统906还可以包括输入输出控制器910以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器910还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备907通过连接到系统总线905的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元901。所述大容量存储设备907及其相关联的计算机可读介质为计算机设备900提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备907可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器904和大容量存储设备907可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例，所述计算机设备900还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即计算机设备900可以通过连接在所述系统总线905上的网络接口单元911连接到网络912，或者说，也可以使用网络接口单元911来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述无人售货方法。
在示例中实施例中，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集。所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述无人售货方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被计算机设备的处理器执行时实现上述无人售货方法。
可选地，上述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于实现上述无人售货方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种无人售货方法，其特征在于，所述方法包括：
根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号；
若所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限，则发送允许使用指令，所述允许使用指令是指允许使用所述无人售货设备的控制指令；
获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，所述第一物品信息包括在使用所述无人售货设备后，所述无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项；
将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；其中，所述第二物品信息包括在使用所述无人售货设备前，所述无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项；
从所述目标用户帐号的资源账户中，扣除所述目标物品对应的资源数值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一物品信息包括所述第一图像和所述第一重力值，且所述第二物品信息包括所述第二图像和所述第二重力值；
所述将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品，包括：
将所述第一图像与所述第二图像进行比对，识别所述无人售货设备中的取走物品，得到图像识别结果；
检测所述图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配，所述实际重力变化值根据所述第一重力值和所述第二重力值确定；
若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值匹配，则将所述图像识别结果确定为待支付的所述目标物品。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配之后，还包括：
若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则生成所述无人售货设备中取走物品的n种预测结果，所述n为大于1的整数；
计算所述n种预测结果各自对应的置信度；
将所述n种预测结果中所述置信度最大的目标预测结果，确定为待支付的所述目标物品。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配之后，还包括：
若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则发送封锁指令；其中，所述封锁指令用于触发封锁所述无人售货设备；
获取经人工核验的识别结果，作为待支付的所述目标物品。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号，包括：
计算所述目标对象的生物特征信息与注册用户集合中包括的各个注册用户帐号的生物特征信息之间的相似度，得到最大相似度；
若所述最大相似度大于第一预设阈值，则将目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号，所述目标注册用户帐号的生物特征信息与目标对象的生物特征信息之间的相似度为所述最大相似度；
若所述最大相似度小于所述第一预设阈值，且大于第二预设阈值，则获取所述目标对象的身份确认信息，所述身份确认信息用于唯一标识用户身份；
若所述目标对象的身份确认信息与所述目标注册用户帐号的身份确认信息相匹配，则将所述目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，包括：
获取在所述无人售货设备关闭后采集的所述第一物品信息。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标对象对应的目标用户帐号之后，还包括：
检测所述目标用户帐号是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：所述目标用户帐号已开通免密支付、所述目标用户帐号不存在未支付订单；
若所述目标用户帐号符合所述预设条件，则确定所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限。
8.一种无人售货装置，其特征在于，所述装置包括：
帐号确定模块，用于根据所述无人售货设备采集的目标对象的生物特征信息，确定所述目标对象对应的目标用户帐号；
指令发送模块，用于若所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限，则发送允许使用指令，所述允许使用指令是指允许使用所述无人售货设备的控制指令；
信息获取模块，用于获取在使用所述无人售货设备后采集的第一物品信息，所述第一物品信息包括在使用所述无人售货设备后，所述无人售货设备中物品对应的第一图像和第一重力值中的至少一项；
物品确定模块，用于将所述第一物品信息和第二物品信息进行比对，确定待支付的目标物品；其中，所述第二物品信息包括在使用所述无人售货设备前，所述无人售货设备中物品对应的第二图像和第二重力值中的至少一项；
资源扣除模块，用于从所述目标用户帐号的资源账户中，扣除所述目标物品对应的资源数值。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一物品信息包括所述第一图像和所述第一重力值，且所述第二物品信息包括所述第二图像和所述第二重力值；
所述物品确定模块，包括：
结果确定单元，用于将所述第一图像与所述第二图像进行比对，识别所述无人售货设备中的取走物品，得到图像识别结果；
重力检测单元，用于检测所述图像识别结果对应的重力变化值与实际重力变化值是否匹配，所述实际重力变化值根据所述第一重力值和所述第二重力值确定；
物品确定单元，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值匹配，则将所述图像识别结果确定为待支付的所述目标物品。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述物品确定模块，还包括：
结果预测单元，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则生成所述无人售货设备中取走物品的n种预测结果，所述n为大于1的整数；
置信度计算单元，用于计算所述n种预测结果各自对应的置信度；
所述物品确定单元，还用于将所述n种预测结果中所述置信度最大的目标预测结果，确定为待支付的所述目标物品。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述物品确定模块，还包括：
指令发送单元，用于若所述图像识别结果对应的重力变化值与所述实际重力变化值不匹配，则发送封锁指令；其中，所述封锁指令用于触发封锁所述无人售货设备；
所述物品确定单元，还用于获取经人工核验的识别结果，作为待支付的所述目标物品。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述帐号确定模块，用于：
计算所述目标对象的生物特征信息与注册用户集合中包括的各个注册用户帐号的生物特征信息之间的相似度，得到最大相似度；
若所述最大相似度大于第一预设阈值，则将目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号，所述目标注册用户帐号的生物特征信息与目标对象的生物特征信息之间的相似度为所述最大相似度；
若所述最大相似度小于所述第一预设阈值，且大于第二预设阈值，则获取所述目标对象的身份确认信息，所述身份确认信息用于唯一标识用户身份；
若所述目标对象的身份确认信息与所述目标注册用户帐号的身份确认信息相匹配，则将所述目标注册用户帐号确定为所述目标用户帐号。
13.根据权利要求8至12任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
条件检测模块，用于检测所述目标用户帐号是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：所述目标用户帐号已开通免密支付、所述目标用户帐号不存在未支付订单；
权限确定模块，用于若所述目标用户帐号符合所述预设条件，则确定所述目标用户帐号具备使用所述无人售货设备的权限。
14.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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