计算机视觉如何使零售购物更容易，更高效

如今，最有前途和迅速上升的技术之一就是计算机视觉。零售商和购物者都可以从计算机视觉的各种应用中受益。通过计算机视觉系统分析和对图像和视频的理解，它将有助于提供见解，自动化流程并提供沉浸式购物的经验，几年前甚至从未想过。

Computer Vision提供了新的创新零售解决方案，以帮助零售商节省成本，使购物更方便并保持客户的热情。全球计算机愿景市场已经超过200亿美元，预计将以2025年至2030年的惊人复合年增长率超过19.8％。

本文探讨了计算机视觉的当前和近乎未来的应用，这些应用展示了这种开创性技术如何重新定义数字时代的零售。

用计算机视觉简化结帐

长结帐线是每个购物者的祸根。为了帮助客户跳过等待，零售商在计算机视觉开发服务的帮助下推出了计算机视觉系统，以实现快速，无缝的交易。

启用计算机视觉的亚马逊在2018年前往先驱者的概念，使用这些摄像头检测购物者拾取的产品。客户可以在虚拟购物车中添加物品，而是可以在没有并走出去的情况下添加物品。实际上，亚马逊已经在美国大都市主要城市开设了19家GO商店，超过85％的客户声称与传统结帐相比，体验要容易10倍。

类似的抢购技术也将进入全尺寸的超市和大型商店。沃尔玛，7-11和家乐福等零售巨头正在使用高架摄像头试行自己的智能结帐系统，以实时监视购买。尽管仍处于早期测试阶段，但无收银员的结帐有可能在每年24小时内节省平均购物者，目前浪费了排队等待。

计算机视觉也使购买也更容易。移动扫描应用程序可让客户在购物时使用手机来自助扫描物品，然后直接在应用程序中付款。

增强店内运营

计算机视觉简化了重要的店内操作，从库存管理到货架监控分析。这些幕后应用程序自动运行以降低间接费用并保持物理商店有效运行。

对于库存管理，计算机视觉AI可以实时跟踪整个零售地板的库存水平。随着购物者捡起或放回商品时，具有专有零售分析软件的智能摄像机检测库存密度的变化。商店工人会收到移动警报以补货流行产品，因此他们永远不会掉库存。 Trax和RetailNext等公司为零售商提供了精致的计算机视觉平台，这些平台可以识别超过95％精度的产品差距。这些解决方案与现有商店摄像机集成在一起，以最大程度地降低实施成本，同时显着提高库存可见性。

一旦库存达到零售地板，计算机视觉就可以使零售商了解产品放置和促销有效性。货架传感器捕获图像以检测货架空间分配，产品方向以及定价准确性，并确定哪些显示购物者与大多数人互动。这些颗粒状数据可帮助商店经理通过逻辑安排产品，确保定价一致性以及策略性商品的两倍销售。

确保商店并防止盗窃

由于入店行窃，员工盗窃和行政错误，零售收缩（库存损失）每年超过1,120亿美元。计算机视觉为预防损失团队提供了人工智能的提升，以阻止盗窃并迅速捕获入店行窃者。

智能视频分析可以实时自动标记可疑活动。根据可自定义的规则，智能摄像机分析了实时录像，以确定已知威胁，例如重复犯罪者，检测入店行窃尝试并提醒安全人员进行干预。加上面部识别，计算机视觉还可以帮助零售商构建问题客户的数据库，以跟踪过去的罪犯。

在结帐时，计算机视觉提供了额外的预防损失支持。当与POS系统集成时，产品识别算法可以准确验证购买并检测欺诈性替换或跳过的项目扫描。在使用了计算机视觉技术之后，Grabango（无结帐技术的提供商）记录了部分收缩率下降了近60％ - 盗窃和扫描错误造成了损失。这是从合作伙伴商店的37,500个交易研究中得出的。

个性化店内体验

当今的消费者期望专门针对其需求和偏好量身定制的个性化零售体验。经过购物者的许可，计算机视觉使零售商能够识别客户并自定义互动，以获得本地化的一对一购物体验。

店内摄像机可以确定包括年龄范围和性别在内的客户人口统计信息，为不同的购物者细分市场提供目标促销。时尚零售商North Face驾驶的智能镜子，由计算机视觉提供动力，以根据站在他们面前的人的年龄和性别来显示服装建议。

具有面部识别能力，计算机视觉使零售商可以识别贵宾购物者和忠实的回头客。数字标牌会自动以名称向他们打招呼，购物助理会收到警报以提供帮助。

获得颗粒状，计算机视觉的人员计数功能会产生购物者的交通热图，以显示客户旅程模式和停留时间。零售商获得了全面的概述，重点介绍了访问量最高的地区，以优化商品布局和店内路由，以最大程度地提高参与度。

优化电子商务运营

在幕后，计算机视觉简化了电子商务运营，以帮助零售商有效地大规模管理数字库存，在线提供出色的客户体验并降低昂贵的回报。

对于基于Web的库存管理，专有计算机视觉技术（例如相似性检测自动分类产品）基于视觉属性。这使零售商可以轻松地跟踪和组织数百万个SKU，而无需人类手动标记项目或创建一次性产品描述。

计算机视觉还介入以创造身临其境的个性化数字体验。通过增强现实支持的虚拟试验，让在线购物者在自己的脸或身体上可视化产品。截至2024年，仅超过1.1亿美国人正在使用AR； 32％的消费者将AR用于购物。

零售商还依靠计算机愿景的尺寸和合适的建议来减少电子商务收益 - 每年5500亿美元的问题。软件分析图像和身体测量值，以建模消费者的身体形状。然后，购物者会收到最适合其合适的数据支持的产品建议。与服装的平均在线回报率相比，根据购买后的消费者报告，启用计算机视觉匹配的匹配削减率将超过30％。

零售计算机视觉的未来

在此处突出显示的零售应用程序刮擦了计算机视觉增强物理购物的功能。随着Covid的加速零售商的技术采用，专家预测，到2030年，全球零售计算机视觉市场收入将超过450亿美元。

在不久的将来，零售商将通过边缘计算能力解开计算机视觉的全部潜力。通过在智能相机和交互式显示器等设备上本地运行复杂算法，零售商可以启用无缝的实时计算机视觉应用程序。闪电响应时间为开创性创新（例如Muze Project）开放的可能性 - 这是真正的自动商店的概念，不需要现场员工或自我结帐亭。

但是，在将最新的创新带到货架上的比赛中，计算机视觉有可能使购物最奇妙，但难以想象。该技术可帮助零售商为一次性购物者提供优质的体验，从而将他们变成忠实的终身客户。计算机视觉终于是零售未来的一个方面，它比以往任何时候都更加复杂。

结论

实际上，零售世界正在被计算机视觉完全改造。该技术正在发展，它开辟了新的机会，使其更容易，更高效，提供更好的客户体验，并帮助零售商跟上数字时代消费者期望的不断上升。它由基于计算机视觉的创新提供支持，并提供商店运营，电子商务，预防损失和个性化购物的应用程序，这些购物对整个零售范围的各个部分都有价值。