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               无人售货机结算支付阶段在结算阶段，我们需要统计用户购买商品的品种和数量。由于无人便利店内没有售货员，这个过程只能通过计算机来完成。无人售货机目前有两种主流的方案：一种方案基于计算机视觉的物体识别技术，通过摄像头对商品进行识别，并与店内出售的商品进行对照；另一种方案基于RFID电子标签，能够实现商品信息的自动读取。结算完毕之后，用户可以选择各类移动支付方式或者是已经绑定了的信用卡进行付款，这样也省去了掏出钱包付款的过程。随着无人便利店的兴起，沃尔玛、亚马逊和阿里巴巴等国内外公司都开始了相关的尝试，例如，亚马逊公司的是目前最有前景的解决方案。目前无人便利店主要分成两种类型：开放货架式和封闭货柜式。封闭货柜式无人便利店其实是数个量贩自动售货机的集合，商品存放在售货机中，用户通过触摸售货机前的屏幕购买想要的商品。
            该模式的技术已经比较成熟，在自动售货机上得到普遍应用。但是这种模式的缺点在于自动售货机只能存放一些保质期较长的商品，而像热的食物、水果等商品便不适合在货柜中上架。开放货架式无人便利店是新兴的模式，商品陈列在开放货架上，用户直接接触并选择商品，扫描商品或自动结算支付货款，无需排队等待。目前，无人便利店的技术模式还有待进一步验证和提高。首先，计算机视觉技术的应用场景非常有限，对光照、遮挡等周边环境都有要求，否则效果会急剧下降。其次，就RFID技术而言，如果每个商品都贴RFID电子标签，会导致商家成本过高，维护各种仪器也会导致各种费用的增加。最后，不同厂商生产的传感器之间也存在着相互不兼容、数据格式不统一等问题，对无人便利店的部署和实现提出了不小的挑战。因此，这也需要人们寻找出能够低价制作RFID的材料，各厂商也需要通过政府创作一个系统，来使各传感器间相互兼容，从而实现无人超市的正常运转。用户进入无人便利店，我们首先需要确定用户的身份信息，为之后确认用户选购了哪些商品及结算做准备。目前有两种主流的用户身份识别方法：基于计算机视觉的识别方法和基于生物信息的识别方法。基于计算机视觉的识别方法主要是利用无人便利店内的网络摄像头，当用户进入商店时，进行人脸的追踪和识别，并与用户的数据库进行对比，从而实现用户身份的确认。近年来，随着深度学习等方法的发展，人脸识别的效率和正确率都得到了大幅的提高，为这种方法奠定了基础。