提出了一种基于机器视觉和深度学习的智能无人零售系统。采用嵌入式的ARM9和各种传感器模块组成前端采集系统，在服务器上用训练好的卷积神经网络模型分别对物品进行动态和静态检测识别，然后将识别信息反馈给数据库，由数据库整理所有信息，最终确定顾客订单信息。本系统使用前端硬件在无人售货柜上进行图像采集并在服务器的Caffe框架上进行测试，结果表明该系统的实时准确率达到99%。