Cali Intelligence сокращает очереди на кассах на 43% с помощью Ultralytics YOLO

В часы пик очереди в магазинах могут расти очень быстро. По мере увеличения очередей время ожидания растет, сотрудники перегружаются, а покупатели могут бросать корзины, так и не завершив покупку.

В большинстве магазинов уже установлены системы видеонаблюдения. Однако эти камеры обычно используются только для наблюдения и не предоставляют оперативных данных в режиме реального времени. Это означает, что команды магазина не могут заранее обнаружить скопления людей или отреагировать до того, как очереди станут проблемой.

Cali Intelligence решает эти операционные задачи с помощью мониторинга AI-powered retail. Обновляя существующую инфраструктуру CCTV технологией computer vision, они превращают прямые видеотрансляции в оперативные данные в режиме реального времени.

Например, используя модели Ultralytics YOLO, их система может обнаруживать кассы, выявлять активные очереди и измерять скопление покупателей. Это помогает командам магазинов быстро реагировать и предотвращать длительное ожидание.

Link to this sectionПривносим интеллектуальные технологии в розничные операции в режиме реального времени#

Основанная в 2020 году, компания Cali Intelligence разрабатывает AI-решения, созданные специально для физических розничных магазинов. Компания была создана с целью демократизации искусственного интеллекта во французской рознице и помощи ритейлерам в повышении производительности и улучшении клиентского опыта с помощью computer vision.

Ключевой проблемой в физической рознице является ограниченная видимость активности в торговом зале. Непредсказуемые очереди и неравномерное распределение персонала затрудняют быстрое реагирование команд магазина, особенно в часы пик, когда очереди на кассах быстро растут.

Команды розничных магазинов часто вынуждены принимать решения реактивно, а не проактивно. Cali Intelligence устраняет этот пробел, позволяя ритейлерам лучше понимать, что происходит в их магазинах в режиме реального времени.

За последние четыре года Cali Intelligence расширила свои решения на несколько секторов розничной торговли, включая массовую дистрибуцию, товары для дома и одежду. Сегодня компания работает с крупнейшими французскими ритейлерами, такими как Intermarché и Leclerc, поддерживая более эффективную и оперативную работу магазинов.

Link to this sectionСложность операционной деятельности физических розничных магазинов#

Длинные очереди на кассах — одна из главных причин отказа от покупок. Опыт прохождения кассы часто определяет, будет ли покупка завершена или отменена.

Даже когда покупатели наполнили корзины, длинные очереди могут подорвать их намерение совершить покупку. Это приводит к немедленной потере продаж.

Фактически, влияние выходит за рамки одной транзакции. Повторяющиеся задержки вызывают раздражение у покупателей и могут подтолкнуть их к конкурентам, предлагающим более быстрое обслуживание. Со временем это разрушает лояльность и снижает количество повторных визитов.

Длинные очереди также создают значительное давление на команды магазинов. На оперативном уровне менеджменту часто сложно реагировать достаточно быстро.

Во многих случаях команды реагируют только тогда, когда очереди уже стали большими, открывая дополнительные кассы, как только ситуация становится критической. Такой реактивный подход заставляет персонал постоянно «тушить пожары», вместо того чтобы обеспечить плавное и стабильное обслуживание.

Работа персонала добавляет еще один уровень сложности. Без оперативных данных об очередях трудно понять, когда и где действительно нужна дополнительная поддержка. Часто в магазинах оказывается избыток персонала в тихие часы и нехватка в периоды пиковых нагрузок, что приводит к неэффективности с обеих сторон.

Link to this sectionОптимизация работы касс с помощью Ultralytics YOLO#

Чтобы улучшить управление магазином и клиентский опыт, Cali Intelligence автоматизирует мониторинг касс с использованием computer vision через существующую инфраструктуру камер. Их решение напрямую интегрируется со стандартными системами управления видео (VMS), позволяя менеджерам магазинов получать мгновенные оповещения при превышении порогов длины очереди.

Это позволяет командам открывать дополнительные кассы или перераспределять персонал до того, как очереди станут слишком длинными. В центре этого решения лежат модели Ultralytics YOLO.

Модели Ultralytics YOLO поддерживают ключевые задачи computer vision, такие как детектирование объектов, которое идентифицирует покупателей в видеокадрах, и отслеживание объектов, которое сопровождает этих покупателей между кадрами с течением времени. Эти возможности позволяют системе контролировать зоны касс, подсчитывать покупателей и выявлять возникающие очереди.

Рис. 1. Пример использования YOLO для обнаружения людей в очереди. Источник изображения: Ultralytics.

Детектируя и отслеживая людей в прямых видеопотоках, решение также может оценивать время ожидания и отмечать возникающие «узкие места». В частности, система работает на компактных локальных серверах с использованием архитектуры edge-first. Это обеспечивает круглосуточную работу при сохранении конфиденциальности данных клиентов.

Помимо мониторинга в режиме реального времени, решение поддерживает краткосрочное прогнозирование. Оно может предсказать скопление очереди за 15 минут до события, помогая менеджерам сопоставить уровень укомплектованности персоналом с ожидаемым потоком покупателей.

Link to this sectionПочему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#

Модели Ultralytics YOLO дают Cali Intelligence возможность обеспечивать высокую производительность без необходимости использования дорогостоящей облачной инфраструктуры. Модели хорошо обобщаются при различных углах обзора камер и условиях освещения, что поддерживает быстрое развертывание в нескольких магазинах с минимальной переобученностью.

Модели Ultralytics YOLO также поддерживают расширенное отслеживание объектов. Вместо того чтобы полагаться только на подсчет количества голов, система может измерять, сколько времени покупатели проводят в очереди. Это улучшает видимость очередей и способствует достижению точности более 90% при срабатывании оповещений в реальных условиях.

Более того, YOLO-система оптимизирована для обработки от 3 до 6 видеопотоков с камер при примерно 3 FPS на поток. Это позволяет ей поддерживать точность детектирования при значительном снижении вычислительной нагрузки, поддерживая эффективные и масштабируемые розничные операции.

Link to this sectionUltralytics YOLO и Cali Intelligence сокращают длину очереди на 43%#

Когда Cali Intelligence развернула свое решение на базе Ultralytics YOLO на восьми розничных площадках, эффект был немедленным и измеримым. Например, на одной площадке средняя длина очереди сократилась с 7 до 4 покупателей — это 43% сокращение всего за две недели.

Операционная эффективность улучшилась наряду с удовлетворенностью клиентов. В часы вне пиковой нагрузки система сократила ненужные открытия касс на 10%, позволяя магазинам более точно сопоставлять уровень укомплектованности персоналом с реальным спросом и избегать напрасных трудозатрат.

В то же время производительность детектирования оставалась стабильной в различных планировках магазинов и условиях освещения, поддерживая уровень пропусков ниже 6%. Высокая точность оповещений дала менеджерам уверенность в том, что они могут быстро действовать и принимать обоснованные решения в торговом зале.

Преимущества вышли за рамки простого мониторинга в реальном времени. Раннее тестирование предиктивной оптимизации труда достигло средней абсолютной ошибки (MAE) 0.8, прогнозируя длину очереди с точностью до одного покупателя от реального количества и обеспечивая более проактивное планирование рабочей силы.

Проще говоря, Cali Intelligence смогла использовать Ultralytics YOLO для преобразования видео из магазина в оперативные данные в реальном времени, помогая сократить время ожидания, оптимизировать персонал и улучшить общую производительность ритейла.

Link to this sectionМасштабирование более умных розничных операций#

По мере того как Cali Intelligence продолжает расти, компания планирует продолжать оптимизацию своей edge-производительности с использованием пакета Ultralytics Python. Пакет предоставляет оптимизированный рабочий процесс для обучения, экспорта и развертывания моделей, что упрощает эффективное внедрение улучшений производительности.

Опираясь на этот фундамент, Cali Intelligence изучает форматы экспорта TensorRT и ONNX для сокращения времени вывода и улучшения использования оборудования на местах. Команда Cali Intelligence также оценивает переход между вариантами моделей Ultralytics YOLO, переходя от Medium к Small для повышения эффективности при сохранении высокой точности детектирования.

В целом, Cali Intelligence стимулирует сдвиг в розничных операциях, переводя магазины от реактивного управления к проактивной, основанной на данных производительности.

Хочешь внедрить AI в свои операции? Посети наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше. Изучи AI в логистике и computer vision в здравоохранении. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать.