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机器视觉在零售中的实例和应用

    机器视觉使计算机能够“识别”图像和视频中的对象。借助安全,购物,驾驶等应用程序,普通人可能会熟悉机器视觉用例,例如店内摄像头,自动驾驶汽车和智能手机应用程序,这些应用程序使人们可以拍照并找到产品线上。

   我们在零售领域的AI场景研究表明,实体零售商可获得的AI供应商解决方案中有43%与机器视觉有关。在本文中,我们特别讨论了两个机器视觉示例:

自动结账:

允许客户在商店中取货并离开而无需在收银机或售货亭结账

库存管理:

在需要补货时提醒商店员工

我们将以如何将其用于自动结账的流程来探索零售中的机器视觉。

自动结账:

一些零售商正在尝试使用机器视觉来自动结账,并减少对收银员和结账亭的需求。

自动结账的示例

刷卡输入:

自动存储的一个示例是需要刷卡输入的自动化商店。然后,机器视觉算法将跟踪刷卡者的移动,从而将其身体和移动与该卡相关联。在这种情况下,客户能够拿起他们想购买的物品,并允许商店自动从他们的卡中扣款。

面部识别:

在极少数情况下,商店要求顾客首先在线上向商店注册自己的脸孔。他们的脸也附在存档的信用卡上。然后,他们可以在进入商店之前通过面部识别软件扫描面部。结果,客户可以在商店中取货,与他们一起走走,并自动为他们的卡充值机器视觉机器人在零售业中的应用能够在节省时间的同时降低运营成本、提高运营效率,从而提高客户服务质量,提升客户体验,提高客户留存率及复购率。

库存管理:

零售商店管理中艰难和耗时的工作库存管理必须拥有姓名。要求员工需要及时高效地有完成与库存相关的工作,如搬运、存储、计数和补充库存,以便为客户提供无缝衔接的客户体验。毫无疑问,这一工作过程中任一环节的延迟或错误都会对客户体验产生负面影响。因此,对于此类工作,零售企业应考虑如何正确地使用机器操作来代替人工劳动,具有内置图像处理功能的视觉机器人就是一个很好的选择。

客户服务:

客户是零售业发展的重中之重,因此,零售门店应从客户进店到离店的全过程中,时刻关注他们的需求,然而,要做到照顾每一位客户并为他们提供及时的服务是一项艰巨的工作。但现在,这项工作可以交给机器人来实现。通过机器视觉算法的训练,配备摄像头的机器人可以使用他们的物体识别功能帮助客户找到他们想要寻找的物品,而机器视觉系统的人脸识别功则能帮助机器人发现需要帮助或支持的客户。如此一来,机器人就可在整个购买过程中为客户提供及时的、个性化的引导和服务


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