Используя модели Ultralytics YOLO, Cali Intelligence сократила очереди на кассах на 43% и повысила эффективность работы персонала благодаря мониторингу и оповещениям в режиме реального времени.
В часы пик в оживленных магазинах очереди на кассах могут быстро расти. По мере увеличения очередей время ожидания растет, сотрудники перегружаются, а покупатели могут бросить корзины, не совершив покупку.
В большинстве магазинов уже установлены системы видеонаблюдения. Однако эти камеры обычно используются только для наблюдения и не предоставляют оперативной аналитики в реальном времени. Это означает, что команды магазинов не могут вовремя заметить скопление людей и отреагировать до того, как очереди станут проблемой.
Cali Intelligence справляется с этими оперативными задачами с помощью мониторинга в розничной торговле на базе ИИ. Обновив существующую инфраструктуру видеонаблюдения с помощью технологии компьютерного зрения, компания превращает потоковое видео в оперативные данные в реальном времени.
Например, используя модели Ultralytics YOLO, ее система может обнаруживать кассовые зоны, определять активные очереди и измерять скопление покупателей. Это помогает сотрудникам магазинов быстро реагировать и предотвращать долгое время ожидания.
Внедрение интеллектуальных технологий в розничные операции в режиме реального времени#
Основанная в 2020 году, компания Cali Intelligence разрабатывает ИИ-решения, специально созданные для физических розничных магазинов. Компания была создана с целью демократизации искусственного интеллекта во французской розничной торговле и помощи ритейлерам в повышении производительности и улучшении качества обслуживания клиентов с помощью computer vision.
Ключевая проблема в физической рознице — ограниченная видимость активности в торговом зале. Непредсказуемые очереди и неравномерное распределение персонала затрудняют быструю реакцию сотрудников, особенно в часы пик, когда очереди на кассах растут очень быстро.
Команды ритейлеров часто вынуждены принимать решения постфактум, вместо того чтобы действовать проактивно. Cali Intelligence устраняет этот разрыв, 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 крупными французскими ритейлерами, такими как Intermarché и Leclerc, поддерживая более эффективные и гибкие операции в магазинах.
Сложность операций в физических розничных магазинах#
Длинные очереди на кассах — одна из главных причин отказа от покупок. Опыт прохождения кассы часто определяет, будет ли покупка завершена или брошена.
Даже когда покупатели уже наполнили корзины, длинные очереди могут ослабить намерение совершить покупку. Это приводит к немедленной потере продаж.
На самом деле последствия выходят за рамки одной транзакции. Повторяющиеся задержки вызывают разочарование у клиентов и могут подтолкнуть их к конкурентам, предлагающим более быстрое обслуживание. Со временем это подрывает лояльность и снижает количество повторных визитов.
Длинные очереди также создают значительное давление на сотрудников магазина. На операционном уровне руководству часто трудно реагировать достаточно быстро.
Во многих случаях сотрудники реагируют только после того, как очереди уже стали большими, открывая дополнительные кассы, когда ситуация становится критической. Такой реактивный подход вынуждает персонал постоянно работать в режиме пожаротушения вместо того, чтобы обеспечивать плавное и стабильное обслуживание.
Управление персоналом добавляет еще один уровень сложности. Без данных об очередях в реальном времени трудно понять, когда и где действительно нужна дополнительная поддержка. Часто магазины оказываются переукомплектованными в часы затишья и недоукомплектованными в часы пик, что ведет к неэффективности с обеих сторон.
Оптимизация касс в розничной торговле с помощью Ultralytics YOLO#
Чтобы улучшить управление магазином и качество обслуживания клиентов, Cali Intelligence автоматизирует мониторинг очередей с использованием computer vision через существующую инфраструктуру камер. Их решение интегрируется напрямую со стандартными системами управления видео (VMS), позволяя менеджерам магазинов получать мгновенные оповещения при превышении пороговых значений длины очереди.
Это позволяет командам открывать дополнительные кассы или перераспределять персонал до того, как очереди станут слишком длинными. В центре этого решения стоят модели Ultralytics YOLO.
Модели Ultralytics YOLO поддерживают ключевые задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, которое определяет покупателей на кадрах видео, и отслеживание объектов, которое следует за этими покупателями по кадрам с течением времени. Эти возможности позволяют системе контролировать зоны касс, считать покупателей и выявлять возникающие очереди.
Рис. 1. Пример использования YOLO для обнаружения людей в очереди. Источник изображения: Ultralytics.
Благодаря обнаружению и отслеживанию 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 реальном времени, решение поддерживает краткосрочное прогнозирование. Оно может предсказывать рост очереди за 15 минут, помогая менеджерам приводить уровень штата в соответствие с ожидаемым потоком покупателей.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO дают Cali Intelligence возможность обеспечивать высокую производительность без необходимости в дорогостоящей облачной инфраструктуре. Модели хорошо обобщаются при разных углах обзора камер и условиях освещения, что способствует быстрому развертыванию в нескольких магазинах с минимальной необходимостью переобучения.
Модели Ultralytics YOLO также поддерживают расширенный object tracking. Вместо того чтобы полагаться только на подсчет количества голов, система может измерять, сколько времени покупатели проводят в очереди. Это улучшает наглядность очередей и способствует точности срабатывания оповещений в реальных условиях более чем на 90%.
Более того, система на базе YOLO оптимизирована для обработки от 3 до 6 видеопотоков с камер при частоте около 3 FPS на поток. Это позволяет поддерживать точность обнаружения при значительном снижении вычислительной нагрузки, обеспечивая эффективные и масштабируемые розничные операции.
Ultralytics YOLO и Cali Intelligence сокращают длину очереди на 43%#
Когда Cali Intelligence развернула решение на базе Ultralytics YOLO на восьми объектах розничной торговли, результат был мгновенным и измеримым. Например, на одной точке средняя длина очереди сократилась с 7 до 4 покупателей — это 43% снижения всего за две недели.
Операционная эффективность повысилась наряду с удовлетворенностью клиентов. В часы затишья система сократила количество ненужных открытий касс на 10%, позволив магазинам более точно согласовывать численность персонала с фактическим спросом и избегать лишних затрат на рабочую силу.
Тем временем производительность обнаружения оставалась стабильной в различных планировках магазинов и условиях освещения, поддерживая уровень пропусков ниже 6%. Высокая точность оповещений вселила в менеджеров уверенность, позволив действовать быстро и принимать обоснованные решения непосредственно в торговом зале.
Преимущества вышли за рамки мониторинга в реальном времени. Первые тесты прогнозной оптимизации труда показали среднюю абсолютную ошибку (MAE) 0,8, позволяя прогнозировать длину очереди с точностью до одного покупателя от фактического количества и обеспечивая более проактивное планирование рабочих смен.
Проще говоря, Cali Intelligence смогла использовать Ultralytics YOLO для преобразования видео из магазина в операционную аналитику в реальном времени, что помогло сократить время ожидания, оптимизировать staffing и повысить общую эффективность розничной торговли.
Развитие более умных розничных операций в масштабе#
По мере дальнейшего роста Cali Intelligence компания планирует продолжать оптимизацию своей производительности на периферии с помощью пакета Ultralytics Python. Этот 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, меняя версию с Medium на Small для повышения эффективности при сохранении высокой точности обнаружения.
В целом Cali Intelligence стимулирует сдвиг в розничных операциях, переводя магазины от реактивного управления к проактивной производительности, основанной на данных.
Хочешь внедрить ИИ в свои процессы? Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше. Изучи ИИ в логистике и компьютерное зрение в здравоохранении. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу.
