无人售货系统是商业自动化的常用设备，它不受时间、地点的限制，能节省人力、方便交易，下面一起来研究专业无人售货系统现状如何？
（1）基于 RFID 射频识别标签的智能零售柜系统
用户通过客户端扫描零售柜的二维码控制设备并打开柜门，待用户拿取商品之后使用阅读器对设备内的所有商品进行盘点，最终通过客户端进行结算。
利用RFID 标签可以很精准的识别商品信息，但是缺点也很明显，每个商品都需要贴上 RFID 标签，该标签在零售商品微薄的利润中就占据了至少 30%以上的比例，导致商家的利润降低。由于商品的售卖利润和成本一直是零售中最重要的因素，导致该类型的零售柜在市场的数量并不多。
（2）基于重力感应的智能零售柜系统
在该系统中，用户通过扫描机器的二维码获取开门权限，然后拿取商品，最终也是通过客户端进行结算，该种零售柜中不同种类的商品对应着不同的重力感应模块，当商品离开传感器时，就可以实时判断用户所拿取的商品信息，然后通过网络提交重量数据给后台服务器，并且实时显示在用户的客户端界面上。
但是该种零售柜还存在一定的缺陷，对于无法区分重量相同的商品，例如相同重量的薯片，或者等重量替换是无法识别的。其次由于重力传感器有精度的要求，要经常校准传感器，否则数据可能会异常，导致用户购买商品时出错。
（3）基于机器视觉的智能零售柜系统
基于深度学习机器视觉的零售柜使用前也需要使用扫码来获取开门的权限，然后用户可以挑选所需商品，最后该系统通过深度学习的模型进行分析得出用户所购买的商品信息。
目前的市场中基于机器视觉有两种不同的方式：静态识别和动态识别，其中静态识别是指当用户开启柜门和关闭柜门时分别拍摄一张照片，然后根据信息的差异来确定用户所拿取的商品信息，该方式的缺点在于设备内的商品不能进行叠放，零售柜的空间利用率降低；动态识别是利用深度学习的模型对目标进行跟踪，然后对用户购买时的视频进行分析，既要识别商品的运动轨迹也要对商品的状态进行分析。
其中就包括用户有没有放回商品，或者放回商品后用户又重新拿取了该商品，因此动态识别的技术难度蕞高，计算量很大，准确率也不如静态识别的模式。
