Sử dụng Ultralytics YOLO11 và thị giác máy tính trong siêu thị

Các siêu thị liên tục tìm cách cải thiện hiệu quả, giảm chi phí hoạt động và tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch. Tuy nhiên, các hoạt động bán lẻ truyền thống thường gặp khó khăn với các lỗi quản lý hàng tồn kho, sự kém hiệu quả trong thanh toán và các rủi ro về an ninh, tất cả đều có thể ảnh hưởng đến doanh thu và sự hài lòng của khách hàng. Mặc dù các siêu thị đang phải đối mặt với tình trạng thiếu lao động và chi phí gia tăng, nhưng họ đang tìm ra những cách sáng tạo để duy trì lợi nhuận trong khi vẫn cung cấp dịch vụ tuyệt vời.

Đặc biệt, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể giúp các siêu thị tự động hóa các hoạt động của cửa hàng, tối ưu hóa quy trình làm việc và cải thiện an ninh. Bằng cách tận dụng phát hiện đối tượng, theo dõi và phân loại theo thời gian thực, các siêu thị có thể phân tích hành vi của khách hàng, hợp lý hóa việc thanh toán, theo dõi mức tồn kho và ngăn chặn trộm cắp. Các hệ thống hỗ trợ bởi AI này mang lại tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cho môi trường bán lẻ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính và YOLO11 có thể giúp cải thiện hoạt động của siêu thị đồng thời xem xét một số ứng dụng thực tế của hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI trong bán lẻ.

Những thách thức trong hoạt động của siêu thị

Mặc dù tự động hóa bán lẻ đã mang lại những hiệu quả nhất định, nhưng các siêu thị vẫn phải đối mặt với những thách thức liên tục ảnh hưởng đến lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ: làm thế nào họ có thể cải thiện quản lý hàng tồn kho, rút ngắn thời gian chờ thanh toán và tăng cường an ninh mà không làm tăng chi phí hoạt động? Cân bằng giữa tự động hóa và hiệu quả hàng ngày vẫn là một mối quan tâm chính, vì các vấn đề nhỏ trong vận hành tiếp tục ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của cửa hàng.

Một lĩnh vực quan trọng cần cải thiện là theo dõi hàng tồn kho, nơi mà việc thiếu thông tin chi tiết theo thời gian thực có thể dẫn đến tình trạng thừa hàng, hết hàng và hao hụt sản phẩm, ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu và lòng tin của khách hàng. Trong khi đó, tại quầy thanh toán, thời gian chờ đợi lâu vẫn là một vấn đề gây khó chịu phổ biến, vì ngay cả các hệ thống tự thanh toán cũng yêu cầu quét thủ công và có thể gây ra sự chậm trễ. Thêm vào đó, những hiểu biết hạn chế về hành vi của khách hàng gây khó khăn cho các nhà bán lẻ trong việc tối ưu hóa bố cục cửa hàng, cải thiện vị trí sản phẩm và phân tích hiệu quả giờ mua sắm cao điểm.

An ninh có thể là một mối quan tâm lớn khác. Trộm cắp bán lẻ và các mối đe dọa an ninh, từ trộm cắp vặt đến trả hàng gian lận, có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận. Trong một số trường hợp, các cửa hàng thậm chí phải giải quyết nguy cơ xảy ra các vụ bạo lực, làm nổi bật sự cần thiết của các hệ thống giám sát được cải thiện. 

Cuối cùng, chi phí vận hành ngày càng tăng do các công việc tốn nhiều nhân công như bổ sung hàng hóa, xử lý thanh toán và giám sát an ninh gây áp lực lên ngân sách của siêu thị.

Để giải quyết những thách thức này, các siêu thị đang nhanh chóng áp dụng các giải pháp thị giác máy tính có thể cho phép tự động hóa, xử lý dữ liệu theo thời gian thực và tăng cường giám sát an ninh. 

Bằng cách tích hợp các giải pháp hỗ trợ bởi AI này, các cửa hàng có thể hợp lý hóa hoạt động, cải thiện trải nghiệm mua sắm và giảm sự kém hiệu quả.

Cách thị giác máy tính có thể tăng cường hoạt động của siêu thị

Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 cung cấp thông tin chi tiết tự động, dựa trên dữ liệu, giúp cải thiện quản lý cửa hàng, tăng hiệu quả và tăng cường an ninh. Bằng cách xử lý dữ liệu trực quan theo thời gian thực từ camera trong cửa hàng, các mô hình này có thể được huấn luyện để phát hiện đối tượng, theo dõi chuyển động và tối ưu hóa hoạt động.

Ví dụ: bản đồ nhiệt của khách hàng được hỗ trợ bởi Vision AI có thể giúp phân tích xu hướng mua sắm, hệ thống thanh toán không cần thu ngân được trang bị các mô hình thị giác máy tính được triển khai trên camera có thể nhận dạng sản phẩm theo thời gian thực và hệ thống theo dõi hàng tồn kho có thể phát hiện các mặt hàng còn ít hàng. Ngoài ra, hệ thống giám sát hỗ trợ bởi AI có thể ngăn chặn hành vi trộm cắp và phát hiện các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn.

Dưới đây là cách các mô hình thị giác máy tính có thể được tích hợp vào môi trường siêu thị:

• Thu thập dữ liệu: Thu thập hình ảnh về các lối đi trong cửa hàng, trạm thanh toán và các khu vực có rủi ro cao để huấn luyện bộ dữ liệu.
  ‍
• Gán nhãn dữ liệu: Gán nhãn các danh mục sản phẩm, hành vi của người mua sắm và các mối đe dọa tiềm ẩn như truy cập trái phép hoặc các mặt hàng bị che giấu.
  ‍
• Huấn luyện mô hình: Huấn luyện các mô hình computer vision trên các tập dữ liệu này để nhận diện mức tồn kho, phát hiện các đối tượng trong giỏ hàng và xác định các hoạt động bất thường.
  ‍
• Kiểm định và thử nghiệm: Đánh giá độ chính xác của mô hình trên các điều kiện ánh sáng và bố cục cửa hàng khác nhau trước khi triển khai.
  ‍
• Triển khai trên camera trong cửa hàng: Sau khi được kiểm định, các mô hình computer vision có thể được triển khai trên camera và tích hợp vào hệ thống an ninh, kệ thông minh và trạm thanh toán để giám sát theo thời gian thực.

Bằng cách huấn luyện các mô hình computer vision cho các ứng dụng cụ thể của siêu thị, các nhà bán lẻ có thể giới thiệu các hệ thống thị giác hỗ trợ bởi AI, giúp tăng cường hoạt động của cửa hàng, tối ưu hóa an ninh và cải thiện trải nghiệm mua sắm nói chung.

Các ứng dụng thực tế của computer vision trong siêu thị

Bây giờ chúng ta đã khám phá những thách thức trong hoạt động của siêu thị và cách computer vision có thể giúp ích, bạn có thể tự hỏi - chính xác thì những hệ thống hỗ trợ bởi AI này có thể cải thiện hiệu quả hoạt động của cửa hàng như thế nào?

Bằng cách cho phép theo dõi hàng tồn kho theo thời gian thực, tự động hóa quy trình thanh toán và tăng cường an ninh, computer vision có thể hợp lý hóa quy trình làm việc của siêu thị. Hãy xem xét kỹ hơn các ứng dụng thực tế của nó.

Bản đồ nhiệt khách hàng để hiểu hành vi

Hiểu cách khách hàng di chuyển trong một cửa hàng có thể giúp các siêu thị tối ưu hóa vị trí sản phẩm, cách sắp xếp lối đi và các chiến lược quảng cáo. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như quan sát thủ công hoặc máy đếm số người cơ bản, thiếu tính phân tích theo thời gian thực và độ chính xác.

Các mô hình computer vision như YOLO11 phân tích cảnh quay từ camera của cửa hàng để tạo ra bản đồ nhiệt khách hàng, theo dõi các kiểu di chuyển, thời gian dừng lại và mức độ tương tác với các sản phẩm trưng bày.

Bằng cách xác định các khu vực có lưu lượng truy cập cao và các khu vực chưa được sử dụng, các siêu thị có thể điều chỉnh cách sắp xếp kệ hàng, cải thiện vị trí quảng cáo và nâng cao bố cục cửa hàng để tăng doanh số bán hàng.

‍

Ngoài ra, bản đồ nhiệt có thể cung cấp dữ liệu có giá trị về giờ mua sắm cao điểm và các điểm tắc nghẽn, cho phép người quản lý cửa hàng tối ưu hóa việc phân bổ nhân viên. Ví dụ: các siêu thị có thể tăng số lượng nhân viên thu ngân hoặc mở các ki-ốt tự thanh toán trong giờ cao điểm, đảm bảo trải nghiệm mua sắm suôn sẻ hơn cho khách hàng.

Bằng cách tận dụng bản đồ nhiệt, các siêu thị có thể tạo ra bố cục dựa trên dữ liệu, tăng cường sự tiện lợi cho người mua sắm và tối đa hóa tiềm năng bán hàng thông qua việc định vị sản phẩm có mục tiêu.

Hệ thống thanh toán không cần thu ngân

Hàng chờ thanh toán dài là một vấn đề lớn đối với khách hàng và thường dẫn đến việc bỏ giỏ hàng, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Mặc dù ki-ốt tự thanh toán giúp giảm thời gian chờ đợi, nhưng chúng vẫn yêu cầu quét mã vạch thủ công và dễ xảy ra lỗi.

Với các cửa hàng không cần thu ngân được hỗ trợ bởi thị giác máy tính, các mô hình như YOLO11 có thể được triển khai trên camera trên cao hoặc các hệ thống gắn trên xe đẩy để tự động phát hiện và đếm sản phẩm mà không cần quét mã vạch. Bằng cách tích hợp khả năng phát hiện đối tượng và xử lý thanh toán bằng AI, khách hàng có thể lấy hàng và rời khỏi cửa hàng mà không cần xếp hàng chờ đợi. Hệ thống sẽ tự động phát hiện các mặt hàng đã chọn và tính phí khách hàng bằng phương thức kỹ thuật số.

‍

Hệ thống thanh toán không cần thu ngân mang lại nhiều lợi ích cho cả nhà bán lẻ và người mua sắm. Các siêu thị có thể giảm chi phí nhân công, giảm thiểu tắc nghẽn thanh toán và nâng cao hiệu quả hoạt động, trong khi khách hàng được tận hưởng trải nghiệm mua sắm liền mạch, tiết kiệm thời gian.

Với khả năng nhận dạng sản phẩm nhanh chóng, chính xác và các giao dịch liền mạch, các cửa hàng không cần thu ngân do AI điều khiển thể hiện tương lai của tự động hóa siêu thị.

Theo dõi hàng tồn kho và giám sát kệ hàng tự động

Việc theo dõi tình trạng sẵn có của sản phẩm là một thách thức liên tục đối với các siêu thị. Kiểm tra hàng tồn kho thủ công tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi và có thể dẫn đến tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức. Ngoài ra, các mặt hàng bị đặt sai vị trí trên kệ tạo ra sự lộn xộn, ảnh hưởng đến cả doanh số và sự hài lòng của khách hàng.

Camera thị giác máy tính được hỗ trợ bởi YOLO11 có thể giúp phát hiện và đếm sản phẩm trên kệ hàng, cho phép các siêu thị theo dõi mức tồn kho một cách chính xác. Bằng cách nhận dạng các mặt hàng cụ thể và theo dõi số lượng của chúng, các hệ thống do AI điều khiển này giúp các nhà bán lẻ hợp lý hóa việc quản lý hàng tồn kho, giảm kiểm tra hàng tồn kho thủ công và đảm bảo bổ sung kịp thời các sản phẩm thiết yếu.

‍

Ngoài ra, các mô hình thị giác máy tính có thể phát hiện các dấu hiệu hư hỏng ở nông sản tươi sống, xác định các dấu hiệu trực quan như đổi màu, bầm dập hoặc hình thành nấm mốc. Điều này cho phép các siêu thị tự động hóa việc kiểm tra chất lượng, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm tươi sống mới được trưng bày. Bằng cách tận dụng phân tích hình ảnh theo thời gian thực, các nhà bán lẻ có thể giảm lãng phí thực phẩm, tối ưu hóa nỗ lực bổ sung hàng hóa và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

Bằng cách tích hợp khả năng phát hiện và đếm sản phẩm do AI thị giác hỗ trợ, các siêu thị có thể nâng cao độ chính xác của hàng tồn kho, giảm thiểu lỗi do con người và tối ưu hóa tình trạng sẵn có của hàng hóa, đảm bảo các kệ hàng luôn đầy ắp cho khách hàng.

Phòng chống trộm cắp và giám sát an ninh

Trộm cắp bán lẻ là một vấn đề lớn đối với các siêu thị, với những thiệt hại từ trộm cắp vặt, trộm cắp nội bộ và gian lận hàng tồn kho khiến các doanh nghiệp thiệt hại hàng tỷ đô la mỗi năm. Các biện pháp an ninh truyền thống, chẳng hạn như giám sát bằng CCTV, phần lớn dựa vào giám sát thủ công, gây khó khăn cho việc phát hiện các hành vi đáng ngờ trong thời gian thực.

Các mô hình thị giác máy tính có thể tăng cường an ninh bằng cách phát hiện trộm cắp, hoạt động đáng ngờ và truy cập trái phép. Camera hỗ trợ AI có thể theo dõi các chuyển động bất thường, phát hiện xem khách hàng có giấu một món đồ nào đó hay không và thậm chí xác định những đối tượng tái phạm bằng cách phân tích các kiểu hành vi.

Ngoài việc ngăn chặn trộm cắp vặt, Vision AI cũng có thể phát hiện các rủi ro an ninh tiềm ẩn trong cửa hàng. Nếu nó phát hiện ra điều gì đó bất thường hoặc có khả năng gây nguy hiểm, nó có thể ngay lập tức cảnh báo cho đội ngũ an ninh, cho phép họ phản ứng nhanh chóng và giữ cho môi trường an toàn.

Bằng cách tích hợp thị giác máy tính để ngăn chặn trộm cắp và giám sát an ninh, các siêu thị tăng cường nỗ lực ngăn ngừa thất thoát, giảm hao hụt và tạo ra một môi trường mua sắm an toàn hơn cho khách hàng và nhân viên.

Lợi ích của việc sử dụng YOLO11 trong siêu thị

Việc triển khai thị giác máy tính trong các siêu thị mang lại những lợi ích hữu hình về tiết kiệm chi phí, hiệu quả và an ninh:

• Hiệu quả hoạt động cao hơn: Tự động hóa quy trình thanh toán, theo dõi hàng tồn kho và phân tích khách hàng giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của siêu thị.
  ‍
• Giảm chi phí nhân công: Giảm thiểu các tác vụ thủ công trong thanh toán và quản lý hàng tồn kho làm giảm nhu cầu về nhân sự.
  ‍
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Thanh toán nhanh hơn, kệ hàng đầy đủ và tối ưu hóa bố cục cửa hàng tạo ra một hành trình mua sắm suôn sẻ hơn.
  ‍
• Cải thiện phòng chống thất thoát: An ninh hỗ trợ bởi AI giúp giảm trộm cắp, gian lận hàng tồn kho và các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn.
  ‍
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Bản đồ nhiệt của khách hàng và theo dõi sản phẩm cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để tăng cường bố cục cửa hàng và chiến lược tiếp thị.

Khi thị giác máy tính tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với tự động hóa siêu thị sẽ tăng lên, mang lại nhiều cơ hội hơn nữa để nâng cao hiệu quả và sự tương tác của khách hàng.

Những điều cần nhớ

Khi các siêu thị tìm kiếm các giải pháp thông minh hơn để cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho việc thanh toán không cần thu ngân, lập bản đồ nhiệt, theo dõi hàng tồn kho và phòng chống trộm cắp.

Từ việc phân tích các kiểu hành vi của khách hàng đến tự động hóa quy trình thanh toán và quản lý hàng tồn kho, YOLO11 thể hiện tiềm năng của thị giác máy tính trong các hoạt động bán lẻ hiện đại.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá cách các mô hình YOLO đang thúc đẩy những tiến bộ trong các ngành công nghiệp, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn ngay hôm nay.