YOLO Vision 2026:
4 marzo 2026

Cali Intelligence riduce del 43% le code alle casse con Ultralytics YOLO

Scopri come Cali Intelligence utilizza i modelli Ultralytics YOLO per ridurre le code alle casse dei negozi grazie al rilevamento degli oggetti.

Cali Intelligence riduce del 43% le code alle casse con Ultralytics YOLO
Industry
Commercio al dettaglio e all'ingrosso
43%
Code alle casse più brevi nei negozi al dettaglio attivi
0 $
Nuovo hardware, in esecuzione sul sistema CCTV esistente del negozio

Utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, Cali Intelligence ha ridotto del 43% le code alle casse dei punti vendita e migliorato l'efficienza nella gestione del personale grazie al monitoraggio e agli avvisi in tempo reale.

Durante le ore di punta, le code alle casse possono formarsi rapidamente nei punti vendita affollati. Con l'aumentare delle code, i tempi di attesa si allungano, il personale viene sopraffatto e i clienti possono abbandonare il carrello prima di completare l'acquisto.

La maggior parte dei punti vendita dispone già di sistemi CCTV. Tuttavia, queste telecamere vengono generalmente utilizzate solo per la sorveglianza e non forniscono informazioni operative in tempo reale. Di conseguenza, i team dei punti vendita non riescono a rilevare tempestivamente il sovraffollamento né a intervenire prima che le code diventino un problema.

Cali Intelligence affronta queste sfide operative con il monitoraggio dei punti vendita basato sull'AI. Aggiornando l'infrastruttura CCTV esistente con la tecnologia della visione artificiale, trasforma i flussi video in diretta in dati operativi in tempo reale.

Ad esempio, utilizzando i modelli Ultralytics YOLO, il loro sistema può rilevare le corsie delle casse, identificare le code attive e misurare l'accumulo di clienti. Questo aiuta i team dei punti vendita a intervenire rapidamente e a evitare tempi di attesa prolungati.

Portare l'intelligenza in tempo reale nelle operazioni dei punti vendita#

Fondata nel 2020, Cali Intelligence sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale progettate specificamente per i punti vendita fisici. L'azienda è stata creata con l'obiettivo di democratizzare l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio francese e aiutare i retailer a migliorare le prestazioni e l'esperienza dei clienti attraverso la visione artificiale.

Una delle principali sfide del commercio al dettaglio fisico è la visibilità limitata sulle attività all'interno del punto vendita. Code imprevedibili e una distribuzione non uniforme del personale rendono difficile per i team intervenire rapidamente, soprattutto nelle ore di punta, quando le code alle casse crescono rapidamente.

I team dei punti vendita sono spesso costretti a prendere decisioni reattive anziché adottare una gestione proattiva. Cali Intelligence colma questa lacuna permettendo ai retailer di comprendere meglio ciò che accade nei loro punti vendita in tempo reale.

Negli ultimi quattro anni, Cali Intelligence ha ampliato le proprie soluzioni in diversi settori del commercio al dettaglio, tra cui la grande distribuzione, il fai-da-te e il prêt-à-porter. Oggi l'azienda collabora con importanti retailer francesi come Intermarché e Leclerc, supportando operazioni nei punti vendita più efficienti e reattive.

La complessità delle operazioni nei punti vendita fisici#

Le code lunghe alle casse sono una delle principali cause dell'abbandono degli acquisti. L'esperienza del cliente alla cassa spesso determina se una vendita viene completata o abbandonata.

Anche quando i clienti hanno riempito il carrello, le code lunghe possono compromettere l'intenzione di acquisto. Questo comporta una perdita immediata di vendite.

In realtà, l'impatto va oltre la singola transazione. I ritardi ripetuti frustrano i clienti e possono spingerli verso concorrenti che offrono un servizio più rapido. Nel tempo, questo erode la fidelizzazione e riduce le visite ripetute.

Le code lunghe esercitano inoltre una pressione significativa sui team dei punti vendita. A livello operativo, la direzione spesso fatica a intervenire con sufficiente rapidità.

In molti casi, i team intervengono solo quando le code sono già diventate affollate, aprendo casse aggiuntive quando la situazione diventa urgente. Questo approccio reattivo costringe il personale a gestire continuamente le emergenze invece di garantire un servizio fluido e costante.

La gestione del personale aggiunge un ulteriore livello di complessità. Senza dati sulle code in tempo reale, è difficile sapere quando e dove sia davvero necessario un supporto aggiuntivo. Spesso i punti vendita si ritrovano con personale in eccesso nelle ore tranquille e insufficiente nei periodi di punta, con conseguenti inefficienze in entrambi i casi.

Ottimizzare le casse dei punti vendita con Ultralytics YOLO#

Per migliorare la gestione dei punti vendita e l'esperienza dei clienti, Cali Intelligence automatizza il monitoraggio delle casse utilizzando la visione artificiale attraverso l'infrastruttura esistente delle telecamere. La sua soluzione si integra direttamente con i Sistemi di gestione video (VMS) standard, consentendo ai responsabili dei punti vendita di ricevere avvisi istantanei quando vengono superate le soglie delle code.

Questo consente ai team di aprire casse aggiuntive o riassegnare il personale prima che le code diventino troppo lunghe. Al centro di questa soluzione ci sono i modelli Ultralytics YOLO.

I modelli Ultralytics YOLO supportano attività chiave di visione artificiale, come il rilevamento degli oggetti, che identifica i clienti nei fotogrammi video, e il tracciamento degli oggetti, che segue i clienti tra i fotogrammi nel tempo. Queste funzionalità consentono al sistema di monitorare le aree delle casse, contare i clienti e identificare le code in formazione.

Fig. 1. Un esempio dell'utilizzo di YOLO per rilevare le persone in coda. Fonte dell'immagine: Ultralytics.

Rilevando e tracciando le persone nei flussi video in diretta, la soluzione può anche stimare i tempi di attesa e segnalare i colli di bottiglia in formazione. In particolare, il sistema funziona su server compatti in loco, utilizzando un'architettura edge-first. Questo garantisce un funzionamento continuo, mantenendo privati i dati dei clienti.

Oltre al monitoraggio in tempo reale, la soluzione supporta previsioni a breve termine. Può prevedere l'aumento delle code con un anticipo fino a 15 minuti, aiutando i responsabili ad allineare i livelli di personale all'affluenza prevista.

Perché scegliere i modelli Ultralytics YOLO?#

I modelli Ultralytics YOLO permettono a Cali Intelligence di offrire prestazioni elevate senza dover ricorrere a costose infrastrutture cloud. I modelli si generalizzano efficacemente a diverse angolazioni delle telecamere e condizioni di illuminazione, favorendo una rapida implementazione in più punti vendita con un ritraining minimo.

I modelli Ultralytics YOLO supportano anche il tracciamento avanzato degli oggetti. Invece di basarsi esclusivamente sul conteggio delle persone, il sistema può misurare quanto tempo i clienti trascorrono in coda. Questo migliora la visibilità sulle code e contribuisce a un'accuratezza superiore al 90% nell'attivazione degli avvisi nel mondo reale.

Inoltre, il sistema basato su YOLO è ottimizzato per elaborare da 3 a 6 flussi video delle telecamere a circa 3 FPS per flusso. Questo gli consente di mantenere l'accuratezza del rilevamento riducendo significativamente il carico di calcolo e supportando operazioni efficienti e scalabili nei punti vendita.

Ultralytics YOLO e Cali Intelligence riducono del 43% la lunghezza delle code#

Quando Cali Intelligence ha implementato la propria soluzione basata su Ultralytics YOLO in otto punti vendita, l'impatto è stato immediato e misurabile. Ad esempio, in uno dei punti vendita, la lunghezza media della coda è scesa da 7 a 4 clienti, con una riduzione del 43% in sole due settimane.

L'efficienza operativa è migliorata insieme alla soddisfazione dei clienti. Nelle ore non di punta, il sistema ha ridotto fino al 10% le aperture non necessarie delle casse, consentendo ai punti vendita di allineare più precisamente i livelli di personale alla domanda effettiva ed evitare costi di manodopera inutili.

Nel frattempo, le prestazioni di rilevamento sono rimaste stabili in presenza di layout e condizioni di illuminazione diversi, mantenendo un tasso di mancato rilevamento inferiore al 6%. L'elevata accuratezza degli avvisi ha dato ai responsabili la sicurezza necessaria per intervenire rapidamente e prendere decisioni informate nell'area vendita.

I vantaggi si sono estesi anche oltre il monitoraggio in tempo reale. I test iniziali sull'ottimizzazione predittiva della manodopera hanno raggiunto un Errore assoluto medio (MAE) pari a 0,8, prevedendo lunghezze delle code entro un cliente dal conteggio effettivo e consentendo una pianificazione più proattiva della forza lavoro.

In poche parole, Cali Intelligence ha potuto sfruttare Ultralytics YOLO per trasformare i video all'interno dei punti vendita in informazioni operative in tempo reale, contribuendo a ridurre i tempi di attesa, ottimizzare il personale e migliorare le prestazioni complessive dei punti vendita.

Far progredire operazioni nei punti vendita più intelligenti su larga scala#

Mentre Cali Intelligence continua a crescere, l'azienda prevede di ottimizzare ulteriormente le prestazioni edge utilizzando il pacchetto Python di Ultralytics. Il pacchetto offre un flusso di lavoro semplificato per l'addestramento, l'esportazione e l'implementazione dei modelli, facilitando l'applicazione efficiente dei miglioramenti delle prestazioni.

Partendo da questa base, Cali Intelligence sta valutando i formati di esportazione TensorRT e ONNX per ridurre il tempo di inferenza e migliorare l'utilizzo dell'hardware in loco. Il team di Cali Intelligence sta inoltre valutando il passaggio tra le varianti dei modelli Ultralytics YOLO, passando da Medium a Small per migliorare l'efficienza mantenendo un'elevata accuratezza di rilevamento.

Nel complesso, Cali Intelligence sta promuovendo un cambiamento nelle operazioni dei punti vendita, portandoli da una gestione reattiva a prestazioni proattive e basate sui dati.

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Domande frequenti

  • I repository Ultralytics YOLO sono distribuiti per impostazione predefinita con la licenza AGPL-3.0. Questa licenza approvata da OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuove la collaborazione aperta e richiede che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anch'esso open source. Sebbene garantisca trasparenza e favorisca l'innovazione, potrebbe non essere adatta ai casi d'uso commerciali.

    Se il tuo progetto prevede l'integrazione di software e modelli AI Ultralytics in prodotti o servizi commerciali e desideri evitare i requisiti open source dell'AGPL-3.0, una Licenza Enterprise è la soluzione ideale.

    I vantaggi della Licenza Enterprise includono:

    • Flessibilità commerciale: modifica e integra il codice sorgente e i modelli Ultralytics YOLO in prodotti proprietari senza dover rispettare il requisito dell'AGPL-3.0 di rendere il tuo progetto open source.
    • Sviluppo proprietario: ottieni piena libertà di sviluppare e distribuire applicazioni commerciali che includono codice e modelli Ultralytics YOLO.

    Per garantire un'integrazione senza problemi ed evitare i vincoli dell'AGPL-3.0, richiedi una Licenza Enterprise Ultralytics utilizzando il modulo fornito. Il nostro team ti aiuterà a personalizzare la licenza in base alle tue esigenze specifiche.

  • Il modello che scegli dipende dai requisiti del tuo progetto, tra cui prestazioni, accuratezza, destinazione di distribuzione e vincoli hardware. Per la maggior parte dei nuovi progetti, Ultralytics YOLO26 è il punto di partenza consigliato perché offre i miglioramenti più recenti in termini di velocità, accuratezza, esportabilità e supporto multi-task.

    Le precedenti famiglie di modelli YOLO rimangono disponibili per i team con flussi di lavoro esistenti o requisiti di compatibilità.

    Se parti da zero, scegli prima YOLO26, quindi valuta con benchmark le varianti più piccole o più grandi per trovare il giusto equilibrio tra velocità e accuratezza per il tuo ambiente di distribuzione.

  • I modelli Ultralytics YOLO sono una famiglia di modelli di computer vision per attività come rilevamento degli oggetti, segmentazione, classificazione, stima della posa e rilevamento di oggetti orientati. YOLO26 è la versione stabile più recente ed è consigliata per la maggior parte dei nuovi progetti. Le versioni precedenti di YOLO rimangono disponibili per i team con flussi di lavoro esistenti o requisiti di compatibilità.

  • I modelli Ultralytics YOLO sono architetture di computer vision sviluppate per analizzare dati visivi provenienti da immagini e video. Questi modelli possono essere addestrati per attività tra cui rilevamento degli oggetti, classificazione, stima della posa, tracking, segmentazione delle istanze e rilevamento di oggetti orientati.

    L'ultima famiglia di modelli Ultralytics YOLO è YOLO26, mentre le versioni precedenti di YOLO sono disponibili per i flussi di lavoro esistenti.

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