为什么越来越多的零售商将计算机视觉加入他们的购物清单

随着假期的临近，我们中的许多人会去我们最喜欢的零售店购物，以表达我们对他人的善意。然而，从这些零售商的角度来看，假日季更像是一场达尔文式的死亡之战。

国际购物中心协会(International Council of Shopping Centers)的数据显示，美国的实体店尤其如此。今年，美国的实体店平均每人需要支撑23平方英尺的店面面积。与英国(5平方英尺)、西班牙(4平方英尺)和德国(2平方英尺)的人均零售面积相比，你就开始理解为什么美国零售业面临洗牌，尽管2019年消费者支出强劲。

为了在这种环境中保持竞争力，零售商开始探索计算机愿景作为降低风险和运营成本的一种方式，并优化店内交通。根据零售信息系统（RIS）技术研究，标题为“零售加速”，只有3％的商品人员今年已经利用了计算机视觉技术，但40％的计划计划在未来12个月内启动或完成技术。

零售商正在利用视觉技术，实现无收银员商店、自动化库存操作、提高安全性、收集有关消费者行为的有价值的情报，并提供新的和独特的客户体验。

通过复杂技术更简单
电子商务巨头亚马逊于2017年收购全食超市(Whole Foods)，首次进入实体零售领域。一年后，亚马逊开始重塑零售体验，在西雅图推出了第一家无收银员的亚马逊Go门店。此后，该公司在西雅图、芝加哥、旧金山和纽约新开了18家门店，并计划到2021年将门店数量扩大到3000家。

去商店的潜在概念是简单的。客户进入商店的客户将Go Smartphone应用程序扫描到转盘以获得访问权限。在里面，他们从货架上采取他们想要的东西，只需再次停止登记或扫描产品。

安装在天花板上的视觉系统可以识别购物者往他们的包里添加了什么产品，并相应地给他们的账户应用程序计费。但要实现如此简单的体验，还需要解决复杂的挑战。其中之一是需要收集来自不同摄像机的信号，所有这些信号都必须根据它们的精确位置进行校准。额外的挑战包括区分相似的产品(例如同一品牌的冰淇淋的不同口味)，正确解释每个购物者的行为(例如，拿一个物体或把它放回货架)，甚至跟踪处于阻塞或“纠缠”状态的人(也就是说，一个挨着一个)。

亚马逊通过定制视觉硬件跟踪购物者的位置和行为，在将每个图像分割成像素、将像素分组成团，并将团标记为人或非人之前，该硬件捕获RGB视频。当人们在商店中导航时，亚马逊的视觉系统能够在多个视频帧中高度可靠地跟踪他们。

当客户靠近架子时，培训的深度学习算法培训以绘制购物者的铰接肢体识别臂朝向架子延伸时识别。培训深入学习软件并不是一个简单的任务，因为可能的姿势姿势造成的卷起，因为相机可能捕获，因为在拥挤的过道中的物品到达物品。亚马逊依靠虚拟客户的模拟器，最初培训其深度学习软件。然而，如果公司按计划迅速开放新商店，则其对培训图像的数据集可能会呈指数增长。与此同时，去商店依靠相机和重量传感器来帮助亚马逊的系统确定何时从架子上取出物品，或者甚至只是简单地推入背面的空间。

优化客户价值
大多数零售行业似乎愿意将无收银员商店技术的先行者优势拱手让给亚马逊。RIS的数据显示，目前只有7%的零售商表示已经有了“抓即走”技术，而另外15%的零售商要么已经部署了无收银员商店，要么计划在未来12个月内开一家。

沃尔玛——亚马逊最大的实体竞争对手——属于后一类。今年早些时候，该公司在达拉斯推出了自己的“抓就走”概念，开设了“现在山姆俱乐部”(Sam’s Club Now)。然而，沃尔玛对视觉技术的使用并不像亚马逊那样精简。这家新店的顾客目前依靠该公司的“扫描与走”智能手机应用程序在取货时付款。但去年夏天，沃尔玛推出了该应用的测试版，利用智能手机的摄像头根据图像扫描产品。

与此同时，沃尔玛(Walmart)正将计算机视觉应用于其1000多家门店的一项更广泛的试点项目。在那里，嵌入式摄像头监控自助结账亭和传统的收银台，以减少盗窃和意外误扫描。并非只有该公司如此。视觉技术和商店监控就像塑料和信用卡一样密不可分，应用程序和竞争对手不胜枚举。

也许更重要的是，视觉正在超越预防损失，引入关于消费者行为和购物模式的新情报来源，使零售商能够优化他们的商店布局，更好地定位促销活动，并改善客户体验。

例如，RetailNext的商业智能平台允许商店整合来自传统模拟摄像头和IP摄像头或其专有立体视频设备的数据，以了解商店的流量或哪个显示器更吸引眼球。该公司的软件甚至可以让视觉系统对一天内浏览商店的每位购物者提供全路径分析。

面部认可正在成为商业智能和独特客户体验的另一个来源。更简单的应用程序可以动态地改变店内促销，以使附近客户的人口统计和/或从客户对广告的响应中收集情绪分析。通过客户选择选择，面部识别进一步允许特殊的VIP或忠诚度程序，可自动个性化购物体验。例如，当Lolli＆Pops的忠诚度计划的成员进入Chain的糖果商店时，面部识别算法警报商店人员可以访问客户的品味配置文件并应用分析软件，为他们提供个性化建议。

自动化库存
优化库存管理和成本可能不会让顾客惊叹，但对零售商来说，保持竞争力甚至偿债能力至关重要。根据RIS的“零售加速”报告，今年投资分析技术的零售商中，有45%是为了优化库存。具有视觉功能的机器人在获得这些投资的回报方面发挥着越来越大的作用。

沃尔玛再次成为这一趋势的一部分。今年4月，该公司宣布，作为试点项目，它已在50家门店部署了博萨诺瓦机器人公司(Bossa Nova Robotics)的视觉机器人。该移动系统采用智能摄像头、高亮度光源和精密光学设备，通过提醒工人任何问题，确保货架保持完整、整洁和无差错。

Simbe的Tally机器人是另一个在商店中获得牵引的移动检查系统。它捕获来自十几个嵌入式高分辨率相机的图像数据，并将机器学习算法应用于警报员工关于备用产品，损坏的包装或不准确的定价。

盘点大型超市所需的工作通常是一周一次。辛贝声称，塔利可以在不超过两个小时内完成这项工作，而且它设计的机器人每天重复三次任务，准确率超过97%。通过比人工更快、更有效地监控库存，并接管其他日常工作，理货机器人可以让商店员工腾出精力，专注于补充库存和服务客户。

杂货店中西部杂货店最近升级了Tally机器人的部署;从三家商店开始后，它现在将它们用9个115个插座。从印第安纳州到马里兰州的巨型Eagle，从印第安纳州运营470名超市，在其中三个地点采样。

现在要确定视觉机器人给零售商带来的潜在投资回报还为时过早。但行业分析师IHL Group的研究指出，缺货可能给零售商造成近1万亿美元的年销售额损失，而消费者认为货架空空空也和员工缺勤是他们放弃寻找商品的主要原因。

这对零售商进行了令人信服的案例，以便在启用视觉的机器人上库存，以帮助降低地板的运营成本。和视觉技术也有助于通过引入收银员的商店，改善商业智能和优化的客户体验来帮助提高天花板。随着消费者注意力的竞争在行业中加热，视觉技术的案例只会在救命零售商中生长。