實體零售受限于店鋪的選址和大小、人的精力、運營成本等客觀條件，無法快速有效的分析和處理顧客數(shù)據(jù)，限制了門店與顧客建立連接，導(dǎo)致門店獲客難、客源轉(zhuǎn)化難、會員和店鋪管理難、營銷難、盈利難，因此亟需改變以往低效的運行方式，加快大數(shù)據(jù)分析，開展基于大數(shù)據(jù)的精準營銷，提高顧客的逛店體驗，同時實現(xiàn)降本增效。而把計算機視覺應(yīng)用到零售門店中，是實現(xiàn)降本增效的重要手段。
受益于數(shù)據(jù)的增長、算法的優(yōu)化和算力的提升，計算機視覺在實體零售場景中有著豐富的應(yīng)用。顧客進店時，通過人臉識別，準確認出顧客的身份信息，包括是否為會員、性別、年齡以及消費記錄等，并把這些信息推送給店員，實現(xiàn)對新客、回頭客、會員的精細化管理，為顧客提供個性化的服務(wù)，提升消費體驗。
在門店內(nèi)，通過行人重識別來捕獲顧客的位置與軌跡信息，形成店內(nèi)的軌跡熱區(qū)，根據(jù)熱區(qū)信息合理安排店內(nèi)的商品擺放、指導(dǎo)店內(nèi)動線規(guī)劃；應(yīng)用圖像識別與目標檢測，快速識別商品的名稱、種類、標簽信息，獲取貨架上各商品的可視化排面占比，幫助品牌商統(tǒng)計審核數(shù)據(jù)；應(yīng)用行為識別，準確識別店內(nèi)顧客異常行為，減少門店的損耗。
收銀結(jié)算時，通過商品識別，快速并準確識別商品。相比大多數(shù)門店所采用的RFID，商品識別相對成本更低，不需要另外人手為每個商品貼標簽，也避免了貼標簽失誤帶來的影響，并且數(shù)據(jù)是共通的，可同時服務(wù)多家門店。
雖然計算機視覺已在零售門店、貨架巡檢、收銀結(jié)算等諸多實體零售場景落地應(yīng)用，但仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。我們知道伴隨著人臉識別、商品識別、目標檢測模型準確率的提升，卷積網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)也在不斷增加，這些模型在獲得高精度的同時不可避免的產(chǎn)生大量的模型參數(shù)，而在實際場景中，常需要在計算資源有限或移動端側(cè)完成任務(wù)，如何在不同的場景下選擇合適的網(wǎng)絡(luò)模型？如何在終端實現(xiàn)部署？
上述這些問題，接下來你都可以從我們智東西公開課全新推出的AI零售合輯中得到答案。此次，推出的是AI零售合輯第一季共上線三講。第一講從總體入手，講解應(yīng)用在零售門店的計算機視覺及其在終端部署的解決思路。接下來的兩講，重點講解在收銀結(jié)算和貨架巡檢這兩個場景下，商品識別和目標檢測存在的難點、解決方法和落地方案。
本季合輯我們邀請到悠絡(luò)客產(chǎn)品總監(jiān)劉承鑫、織點智能AI研究室負責人劉思偉、品覽數(shù)據(jù)技術(shù)合伙人魏勛等三位大牛，深入講解實體零售場景中計算機視覺的應(yīng)用與實踐。
5月25日，悠絡(luò)客產(chǎn)品總監(jiān)劉承鑫將以《AI如何賦能零售門店》為主題，從零售門店的趨勢與困境展開，講解實現(xiàn)門店降本增效的計算機視覺、終端部署的難點與解決思路、應(yīng)用案例。
6月1日，織點智能AI研究室負責人劉思偉將以《商品識別算法在收銀結(jié)算場景的應(yīng)用與落地》為主題，從收銀結(jié)算場景下商品識別的難點、模型選擇、自助收銀機上部署的方法、工程化落地的步驟與應(yīng)用實踐等方面帶來深入講解。
6月8日，品覽數(shù)據(jù)技術(shù)合伙人魏勛將以《圖像識別與目標檢測在貨架快消商品智能巡檢中的應(yīng)用》為主題，從圖像識別與目標檢測的發(fā)展歷史出發(fā)、講解實現(xiàn)準確商品檢測與識別的方法及在貨架巡檢的應(yīng)用。
AI零售合輯之后將持續(xù)更新，敬請期待更多講解。
合輯詳情
第一講
主題：AI如何賦能零售門店
提綱：
1、零售門店的趨勢與困境
2、實現(xiàn)門店降本增效的計算機視覺技術(shù)解讀
3、在攝像監(jiān)控終端部署的難點與解決思路
4、應(yīng)用案例分析
課程時間：5月25日
講師：劉承鑫，悠絡(luò)客產(chǎn)品總監(jiān)，7年AI產(chǎn)品經(jīng)驗，曾主導(dǎo)多款智慧零售、餐飲產(chǎn)品從0到N落地，為零售頭部商戶設(shè)計提供全流程數(shù)字化解決方案，創(chuàng)造千萬級增收。
第二講
主題：商品識別算法在收銀結(jié)算場景的應(yīng)用與落地
提綱：
1、收銀結(jié)算場景下商品識別的難點
2、商品識別算法的模型選擇
3、在CVPOS自助收銀機上實現(xiàn)端到端部署的方法
4、商品識別算法工程化落地的步驟與應(yīng)用實踐
課程時間：6月1日
講師：劉思偉，任織點智能AI研究室負責人；2017年9月，加入織點智能，任算法工程師和AI研究室負責人，致力于AI+零售的變革，研發(fā)國內(nèi)首個落地的基于計算機視覺的商品結(jié)算系統(tǒng)，以及適應(yīng)零售行業(yè)高效運營的商品訓練運維平臺；研發(fā)和落地基于計算機視覺的“拿了就走”無感購物店，成為國內(nèi)前三落地產(chǎn)品的公司。
第三講
主題：圖像識別與目標檢測在貨架快消商品智能巡檢中的應(yīng)用
提綱：
1、圖像識別與目標檢測的發(fā)展歷史
2、如何實現(xiàn)商品檢測精度與速度并存
3、商品識別的難點與解決方法
4、貨架巡檢應(yīng)用實例
課程時間：6月8日
講師：魏勛，品覽數(shù)據(jù)技術(shù)合伙人，十年算法經(jīng)驗，深耕計算機視覺在快消，物流，地產(chǎn)等領(lǐng)域的落地，具備深厚的理論背景和豐富的工程落地經(jīng)驗。
直播地點
智東西公開課小程序
適合人群
1、零售行業(yè)的技術(shù)開發(fā)者、產(chǎn)品人員與公司中高層
2、計算機視覺相關(guān)算法工程師
3、從事計算機視覺、深度學習的科研人員、老師、學生
4、智能終端設(shè)備開發(fā)者、工程師
報名方式
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