Используя модели Ultralytics YOLO, Cali Intelligence сократила очереди на кассах в розничных магазинах на 43% и повысила эффективность распределения персонала благодаря мониторингу и оповещениям в реальном времени.
В часы пик очереди на кассах в загруженных розничных магазинах могут быстро увеличиваться. По мере роста очередей увеличивается время ожидания, сотрудники перегружаются, а покупатели могут бросить корзины, не завершив покупку.
В большинстве магазинов уже установлены системы видеонаблюдения. Однако обычно эти камеры используются только для наблюдения и не предоставляют оперативную информацию в реальном времени. В результате сотрудники магазина не могут заранее обнаружить скопление людей или принять меры до того, как очереди станут проблемой.
Cali Intelligence решает эти операционные задачи с помощью мониторинга розничной торговли на базе AI. Модернизируя существующую инфраструктуру видеонаблюдения с помощью технологии компьютерного зрения, компания превращает видеопотоки в реальном времени в оперативные данные.
Например, используя модели Ultralytics YOLO, система может обнаруживать кассовые линии, определять активные очереди и измерять скопление покупателей. Это помогает сотрудникам магазина быстро реагировать и предотвращать длительное ожидание.
Оперативная аналитика в реальном времени для розничной торговли#
Основанная в 2020 году Cali Intelligence разрабатывает решения на базе AI, специально предназначенные для обычных розничных магазинов. Компания создана с целью сделать искусственный интеллект доступнее во французской розничной торговле и помочь ритейлерам повысить эффективность и улучшить клиентский опыт с помощью компьютерного зрения.
Одной из ключевых проблем обычной розничной торговли является ограниченная видимость происходящего в торговом зале. Непредсказуемые очереди и неравномерное распределение персонала затрудняют быструю реакцию сотрудников магазина, особенно в часы пик, когда очереди на кассах быстро растут.
Сотрудникам розничных магазинов часто приходится принимать решения постфактум, а не управлять ситуацией на опережение. Cali Intelligence устраняет этот пробел, помогая ритейлерам лучше понимать, что происходит внутри их магазинов, в реальном времени.
За последние четыре года Cali Intelligence расширила свои решения на несколько секторов розничной торговли, включая массовую дистрибуцию, DIY и продажу готовой одежды. Сегодня компания работает с крупными французскими ритейлерами, такими как Intermarché и Leclerc, помогая сделать работу магазинов более эффективной и оперативной.
Сложности управления обычными розничными магазинами#
Длинные очереди на кассах — одна из главных причин, по которым покупатели отказываются от покупок. Опыт покупателя на кассе часто определяет, будет ли продажа завершена или прервана.
Даже если покупатели уже набрали товары в корзины, длинные очереди могут снизить их намерение совершить покупку. Это приводит к немедленной потере продаж.
На самом деле последствия выходят за рамки одной транзакции. Постоянные задержки раздражают покупателей и могут заставить их перейти к конкурентам, предлагающим более быстрое обслуживание. Со временем это ослабляет лояльность и сокращает число повторных посещений.
Длинные очереди также создают значительную нагрузку на сотрудников магазина. На операционном уровне руководству часто сложно реагировать достаточно быстро.
Во многих случаях сотрудники начинают действовать только после того, как очереди уже становятся большими, открывая дополнительные кассы лишь при обострении ситуации. Такой реактивный подход вынуждает персонал постоянно устранять возникающие проблемы вместо того, чтобы обеспечивать плавное и стабильное обслуживание.
Планирование численности персонала добавляет ещё один уровень сложности. Без данных об очередях в реальном времени трудно понять, когда и где действительно требуется дополнительная поддержка. В результате в спокойные часы в магазинах часто оказывается слишком много сотрудников, а в периоды пиковой нагрузки — слишком мало, что приводит к неэффективности в обоих случаях.
Оптимизация работы касс в розничной торговле с помощью Ultralytics YOLO#
Чтобы улучшить управление магазином и клиентский опыт, Cali Intelligence автоматизирует мониторинг касс с помощью компьютерного зрения и существующей инфраструктуры камер. Решение напрямую интегрируется со стандартными системами управления видео (VMS), позволяя управляющим магазинов мгновенно получать оповещения при превышении пороговых значений длины очереди.
Это позволяет сотрудникам открывать дополнительные кассы или перераспределять персонал до того, как очереди станут слишком длинными. В основе этого решения лежат модели Ultralytics YOLO.
Модели Ultralytics YOLO поддерживают такие ключевые задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов, которое позволяет находить покупателей на видеокадрах, и отслеживание объектов, которое отслеживает этих покупателей на последовательных кадрах во времени. Благодаря этим возможностям система может контролировать зоны касс, подсчитывать покупателей и выявлять формирующиеся очереди.
Рис. 1. Пример использования YOLO для обнаружения людей в очереди. Источник изображения: Ultralytics.
Обнаруживая и отслеживая людей в видеопотоках в реальном времени, решение также может оценивать время ожидания и выявлять формирующиеся узкие места. В частности, система работает на компактных локальных серверах с использованием архитектуры, ориентированной на периферийные устройства. Это обеспечивает круглосуточную работу и одновременно сохраняет конфиденциальность данных покупателей.
Помимо мониторинга в реальном времени, решение поддерживает краткосрочное прогнозирование. Оно может предсказывать рост очереди за 15 минут, помогая управляющим соотносить численность персонала с ожидаемым потоком покупателей.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO позволяют Cali Intelligence обеспечивать высокую производительность без дорогостоящей облачной инфраструктуры. Модели хорошо обобщаются на разные ракурсы камер и условия освещения, что помогает быстро развертывать решение в нескольких магазинах с минимальным дополнительным обучением.
Модели Ultralytics YOLO также поддерживают расширенное отслеживание объектов. Вместо того чтобы полагаться только на подсчёт людей, система может измерять, сколько времени покупатели проводят в очереди. Это повышает наглядность ситуации с очередями и обеспечивает точность более 90% при срабатывании оповещений в реальных условиях.
Кроме того, система на базе YOLO оптимизирована для обработки даже от 3 до 6 потоков с камер примерно при 3 FPS на поток. Это позволяет сохранять точность обнаружения и одновременно значительно снижать вычислительную нагрузку, обеспечивая эффективную и масштабируемую работу магазинов.
Ultralytics YOLO и Cali Intelligence сокращают длину очередей на 43%#
После внедрения решения Cali Intelligence на базе Ultralytics YOLO в восьми розничных магазинах эффект оказался немедленным и измеримым. Например, в одном из магазинов средняя длина очереди сократилась с 7 до 4 покупателей — на 43% всего за две недели.
Операционная эффективность повысилась одновременно с удовлетворённостью покупателей. В непиковые часы система сократила количество ненужных открытий касс до 10%, помогая магазинам точнее соотносить численность персонала с фактическим спросом и избегать неоправданных затрат на оплату труда.
При этом эффективность обнаружения оставалась стабильной при разных планировках магазинов и условиях освещения, а доля пропусков не превышала 6%. Высокая точность оповещений позволила управляющим уверенно и быстро действовать, принимая обоснованные решения в торговом зале.
Преимущества вышли за рамки мониторинга в реальном времени. На раннем этапе тестирования прогнозной оптимизации трудовых ресурсов средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 0,8: прогнозируемая длина очереди отличалась от фактического значения не более чем на одного покупателя, что позволяло более проактивно планировать работу персонала.
Проще говоря, Cali Intelligence смогла использовать Ultralytics YOLO для преобразования видео из магазина в оперативную аналитику в реальном времени, помогая сокращать время ожидания, оптимизировать численность персонала и повышать общую эффективность розничной торговли.
Масштабное развитие более эффективной розничной торговли#
По мере дальнейшего роста Cali Intelligence компания планирует продолжать оптимизацию производительности на периферийных устройствах с помощью пакета Ultralytics для Python. Пакет обеспечивает упрощённый рабочий процесс обучения, экспорта и развертывания моделей, облегчая эффективное внедрение улучшений производительности.
Опираясь на эту основу, Cali Intelligence изучает форматы экспорта TensorRT и ONNX, чтобы сократить время инференса и повысить эффективность использования оборудования на месте. Команда Cali Intelligence также оценивает переход между вариантами моделей Ultralytics YOLO — с Medium на Small, — чтобы повысить эффективность при сохранении высокой точности обнаружения.
В целом Cali Intelligence меняет подход к работе розничных магазинов, переводя их от реактивного управления к проактивной работе на основе данных.
Хочешь внедрить AI в рабочие процессы? Посети наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше. Изучи материалы об AI в логистике и компьютерном зрении в здравоохранении. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу.
