随着新零售模式的普及,无人售卖行业逐渐兴起。新零售开创了业界新的发展思路,如何采用更加智能化的方式提升商家管理效率、降低人工成本、满足消费者便捷式的自助购物体验,已成为商家愈加关注的问题。目前,传统酒吧销售管理模式仍以人工销售、简单信息辅助为主,效率低下且人工成本较高,难以满足当下酒吧个性化自助消费的发展需求。随着计算机视觉技术的飞速发展,图像分类、人脸识别以及OCR识别等技术也逐步走向成熟。图像分类技术能够准确地识别出图像中物体的种类;人脸识别技术能够依据目标人物的脸部特征信息,完成对目标身份的识别;OCR识别技术能够获取图像所包含的文本信息。以上技术都为基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统的实现提供了可能。针对传统酒吧销售管理模式的不足,本文主要工作如下:（1）阐述了本文的研究背景和意义。介绍了图像分类、人脸识别与OCR识别的研究现状以及本文所需的理论基础与关键技术。（2）论文设计并实现了基于视觉智能感知的无人酒吧管理系统。从功能需求和非功能需求两个方面对系统进行需求分析,设计实现了基于微服务的系统架构。依据功能将系统划分为五个模块:用户管理模块、酒标识别模块、人脸支付模块、智能化证单识别模块以及库存管理模块。其中酒标识别模块和人脸支付模块旨在实现红酒智能化自动售卖的功能;智能化证单识别模块旨在实现对进货图片信息智能扫描、快捷录入的功能。系统整体采用前后端分离的模式实现,前端使用流行的Vue框架,后端使用轻量级框架FastAPI,系统各模块之间相互独立,整体扩展性较强。（3）论文比较了典型的图像分类算法性能。根据无人酒吧场景需求,采用基于EfficientNet模型的图像分类算法,在自制酒标数据集上进行训练与测试,在无人酒吧场景下的酒标识别中分类准确率高达99.44%。（4）论文研究了常用的人脸识别算法。根据无人酒吧场景需求,使用基于MTCNN和FaceNet架构的人脸识别算法,在标准人脸检测数据集FDDB上进行测试,当误检数为200时,召回率达到92.18%,在无人酒吧场景下的人脸支付中能准确识别出目标用户。（5）论文研究了典型的OCR识别算法。根据无人酒吧场景需求,使用基于CRAFT+CRNN的OCR识别算法,在自制证单数据集上进行训练与测试,在无人酒吧场景下的智能化证单识别中表现良好。（6）系统视频采集、检测和识别等模块采用多线程智能队列调度进行实现,提高了系统的吞吐量和资源利用率,优化了系统的响应性能。