Изучите преимущества компьютерного зрения в розничной торговле, включая автоматизированную кассу, мониторинг полок в режиме реального времени, повышение эффективности работы персонала, прогнозирование спроса и повышение безопасности магазинов.
Помните, когда поход в продуктовый магазин означал необходимость уворачиваться от тележек с товарами и ждать в длинной очереди у кассы? Этот мир быстро меняется.
Сегодня розничная торговля становится все более оптимизированной. Уже не редкость увидеть робота с искусственным интеллектом, который передвигается по проходам и сканирует полки в поисках товаров, которых нет в наличии, еще до того, как покупатели это заметят.
Ключевым фактором, стоящим за этим сдвигом, является компьютерное зрение — отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет системам анализировать визуальные данные из изображений и видео. В розничной торговле компьютерное зрение превращает визуальные данные из магазина в аналитическую информацию в режиме реального времени, помогая ритейлерам понимать, что происходит в торговом зале, не нарушая при этом процесс обслуживания клиентов.
Анализируя видео с существующих камер в магазинах, эти системы могут в режиме реального времени выявлять такие проблемы, как пустые полки, длинные очереди на кассах или переполненные проходы. Это позволяет сотрудникам магазина быстро реагировать на проблемы, а не полагаться на отложенные отчеты или ручные проверки.
В этой статье мы рассмотрим восемь основных преимуществ использования компьютерного зрения в розничной торговле и объясним, как системы на основе компьютерного зрения становятся практической частью повседневной работы магазинов. Приступим!
Компьютерное зрение позволяет машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию из изображений и видео. В розничной торговле это означает анализ изображений с камер в магазине, чтобы в режиме реального времени понимать, что происходит в торговом зале.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics , могут detect идентифицировать товары на полках, распознавать предметы, помещенные в тележки, и track покупатели перемещаются по разным зонам магазина. Вместо простой записи видеоматериалов камеры становятся источником оперативной информации в режиме реального времени.
Выходя за рамки отстающих аналитических данных традиционных точек продаж (POS) и ручных аудитов, компьютерное зрение дает ритейлерам мгновенный обзор операций в магазине. Благодаря недавним достижениям в области пограничных вычислений, видеоданные могут обрабатываться локально, что позволяет командам быстро реагировать на проблемы, сохраняя при этом конфиденциальность данных. Этот сдвиг превращает камеры в розничной торговле из базовых инструментов безопасности в интеллектуальные системы, которые помогают менеджерам выявлять и решать проблемы по мере их возникновения.
Компьютерное зрение — это надежный и масштабируемый инструмент для повышения эффективности розничной торговли, оптимизации всех процессов, от предотвращения потерь и оформления покупок до общего качества обслуживания клиентов. Далее рассмотрим 8 основных преимуществ компьютерного зрения в розничной торговле.
Процесс оформления покупки часто является последней частью процесса покупок, и он также может быть самым неприятным. Ошибки сканирования или длительное ожидание могут замедлить весь процесс. Компьютерное зрение помогает уменьшить эти проблемы, позволяя использовать автоматизированные системы самообслуживания без кассиров, которые мгновенно распознают товары, устраняя необходимость в ручном сканировании штрих-кодов.
С помощью компьютерного зрения ритейлеры могут убедиться, что товары в корзине покупателя соответствуют тому, что указано в чеке. Камеры могут отслеживать зону касс в режиме реального времени и использовать модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, для detect проверки каждого товара по мере его сканирования или упаковки в пакет. Это повышает точность, снижает вероятность человеческой ошибки и помогает покупателям быстрее проходить через кассу.
Компьютерное зрение позволяет розничным продавцам выйти за рамки стандартного видеонаблюдения и перейти к предотвращению потерь в режиме реального времени. Системы компьютерного зрения могут использоваться для detect таких detect , как подозрительное поведение покупателей, задержка в зонах с ограниченным доступом и слишком длительное нахождение товаров на полках без оплаты.
Задачи компьютерного зрения, такие как оценка позы, могут помочь розничным продавцам отслеживать позы и движения тела покупателей, находящихся рядом с полками. Системы могут быть разработаны таким образом, чтобы автоматически detect идентифицировать такое поведение и немедленно отправлять оповещения службам безопасности в розничных магазинах.
Одним из ключевых преимуществ этого подхода является то, что он позволяет сократить количество краж, не нарушая при этом процесс покупок. Например, покупатели не подвергаются дополнительным проверкам, физическим барьерам или навязчивым вмешательствам. Предотвращение потерь становится более незаметным, неинвазивным и менее зависимым от постоянного наблюдения со стороны человека.
Поддержание единого формата выкладки товаров на полках является общей проблемой для многих розничных продавцов, особенно для крупных компаний, имеющих несколько магазинов и точек продаж. Традиционно для определения порядка размещения и группировки товаров на полках используются планограммы, однако их создание и обновление часто требует много времени и трудозатрат.
Даже после установки полок ручная проверка их на наличие ошибок или несоответствий может занимать много времени и все равно не выявить отклонения от первоначального плана.
Недавние исследования показывают, как технология компьютерного зрения может автоматизировать этот процесс путем непрерывного мониторинга полок и их сравнения с цифровыми планограммами. Используя камеры в магазине, модели компьютерного зрения detect на полках и воссоздают полный виртуальный вид полки из нескольких изображений.
Используя эту виртуальную полку, розничные продавцы могут точно определять неправильно размещенные товары, отсутствующие ценники, неправильные группировки и пустые места на полках. Эти автоматические проверки могут выполняться непрерывно или через определенные промежутки времени, чтобы дать розничным продавцам практически в режиме реального времени информацию о состоянии полок.
Понимание того, как покупатели перемещаются по магазину, имеет важное значение для стратегий размещения товаров. Раньше ритейлерам приходилось гадать, какие проходы были популярны, основываясь исключительно на исторических данных о продажах. Сегодня компьютерное зрение позволяет ритейлерам легче преобразовывать перемещения в магазине в структурированные данные о поведении, которые могут дать ценную информацию.
Решения в области компьютерного зрения, которые track движения track и генерируют тепловые карты, могут помочь ритейлерам принимать решения по планировке магазина на основе реального поведения, а не предположений. Отслеживая пути покупателей по проходам, входам и зонам с товарами, эти системы показывают, где покупатели ходят, останавливаются и возвращаются. Когда эти данные собираются в течение определенного времени и анализируются, ритейлеры могут создавать визуальные тепловые карты, которые показывают места с высокой посещаемостью и малопосещаемые зоны.
Эти данные позволяют легче измерить реальное время пребывания в магазине, выявить узкие места и понять, как решения по планировке влияют на поведение покупателей. Такой подход, основанный на данных, позволяет ритейлерам оптимизировать торговую площадь, повысить вовлеченность покупателей и внести изменения в планировку, которые напрямую влияют на эффективность магазина и результаты продаж.
Управление персоналом — одна из самых сложных задач в розничном бизнесе. До появления систем на основе искусственного зрения планирование персонала обычно осуществлялось на основе данных о посещаемости в прошлом, ручных графиков и обучения сотрудников выполнению нескольких функций.
Компьютерное зрение упрощает эту задачу, показывая в режиме реального времени, как покупатели перемещаются и собираются в магазине. Ритейлеры могут видеть, где образуются очереди, какие проходы становятся переполненными и какие зоны требуют большего внимания, а затем корректировать количество персонала по мере необходимости.
Это помогает избежать ситуации, когда в периоды затишья на рабочем месте находится слишком много сотрудников, а в часы пик — слишком мало. Кроме того, это упрощает планирование укомплектованности персоналом на время промоакций, сезонных пиков и других мероприятий с высокой посещаемостью, что позволяет обеспечить более качественную поддержку как сотрудникам, так и клиентам.
Клиентский опыт играет важную роль в успехе розничного магазина. В прошлом розничные продавцы часто полагались на опросы и формы обратной связи, чтобы понять, что думают клиенты, но эти методы могут быть непоследовательными и неполными.
Компьютерное зрение предлагает более надежный подход, измеряя вовлеченность клиентов на основе их реального поведения в магазине, а не на основе их собственных отзывов. Анализируя модели движения и взаимодействия, зафиксированные камерами в магазине, модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, могут быть использованы для определения, какие зоны привлекают внимание, а какие секции покупатели, как правило, пропускают.
Такие данные помогают ритейлерам выявлять зоны повышенного интереса, оценивать эффективность стратегий мерчандайзинга и размещения рекламы, а также понимать, как покупатели естественным образом перемещаются по магазину. Поскольку этот анализ может проводиться непрерывно и в больших масштабах, ритейлеры могут получать последовательные, подкрепленные данными показатели, которые отражают реальное поведение покупателей и их общую удовлетворенность, не прерывая процесс покупок.
Поддержание точных и аккуратных уровней запасов может быть сложной задачей, особенно в крупных магазинах с большим количеством товаров, которые быстро распродаются. Технология компьютерного зрения может помочь розничным продавцам вести активный учет своих запасов путем постоянного мониторинга полок.
Отличным примером является Walmart, многонациональная розничная корпорация с магазинами и гипермаркетами по всему миру. Этот розничный гигант успешно использовал компьютерное зрение в своих канадских магазинах для решения проблем с отсутствием товаров на складе.
Размещая камеры, оснащенные моделями визуального распознавания, в проходах с высокой проходимостью, система обеспечивает постоянный поток данных об уровне запасов. Когда алгоритмы detect запас какого-либо товара подходит к концу, они запускают автоматические оповещения о необходимости пополнения запасов для персонала магазина.
Помимо улучшения управления продажами и запасами, компьютерное зрение способствует обеспечению безопасности и соблюдению нормативных требований в розничной торговле. В оживленных магазинах такие опасности, как разливы, упавшие предметы или заблокированные аварийные выходы, могут легко остаться незамеченными.
Благодаря сочетанию камер в магазине и автоматизированного анализа системы компьютерного зрения могут постоянно отслеживать торговые залы и подсобные помещения на предмет потенциальных рисков. При обнаружении проблемы безопасности сразу же отправляются оповещения, чтобы персонал мог быстро отреагировать и предотвратить обострение ситуации.
Эти системы работают незаметно в фоновом режиме, обеспечивая соблюдение политики магазина и защищая как покупателей, так и сотрудников. Благодаря непрерывному и автоматизированному мониторингу компьютерное зрение может создать более безопасные условия работы, при этом соблюдая конфиденциальность данных.
Компьютерное зрение стало неотъемлемой частью реальных операций в сфере умной розничной торговли. Оно снижает потери, обеспечивает точность заполнения полок и повышает общую эффективность, часто работая незаметно в фоновом режиме, не нарушая процесс обслуживания клиентов. По мере все более широкого внедрения систем реального времени и пограничных систем компьютерное зрение, вероятно, будет и дальше влиять на масштабные рабочие процессы в розничной торговле.
Посетите наше сообщество и репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Посетите наши страницы с решениями, чтобы узнать больше о таких приложениях, как ИИ в логистике и компьютерное зрение в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать свою собственную модель Vision AI.
