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如何通过AI视觉技术让实体零售店搭上数字化快车?

如何通过AI视觉技术让实体零售店搭上数字化快车?

2018-11-02 01:00

#计算机视觉 #深度学习


 

当您在电商平台购买跑鞋时,它们通常能够精确了解您在其网站上浏览了多少秒。不过,实体零售商在测量客流量方面就相形见绌了。一家名叫motionloft的旧金山初创公司 想让实体店赶上网店的步伐。

 

该公司提供一种设备,内置专业视频“超级传感器”和 nvidia jetson 驱动的 ai,可用于监控行人、车辆和自行车的交通情况。它可支持实体店跟踪现实交通情况。

 

motionloft 于八年前成立,其客户可以分析他们的零售店客流量及车辆数,并了解顾客或车辆会在一个地点停留多久。这些分析数据能够深入了解作为线上营销数据标准的独特线下指标。

 

motionloft 使用的是 nvidia 从端到云的 metropolis 平台,它通过将视频转变成有价值的分析,来轻松创建智慧城市应用程序。

 

“我们专注于车辆和人如何在世界上移动。我们记录现实世界并将其转化为数字化数据。“nvidia 初创加速计划成员之一 motionloft 的首席执行官 joyce reitman 说道。

 

实体经营模式的“圣杯”

 

 

这些智慧城市数据对于营销人员、零售商、房地产公司和城市规划者而言是梦寐以求的。

 

餐厅可以运用这些数据了解以何种速度服务排队等待的顾客,以便衡量服务质量和人手需求。快餐店可以了解如何在就餐高峰更好地调配人手,以免大排长龙,导致想吃个快餐的顾客扫兴而归。

 

房地产投资者可以在购置房产前运用这些数据研究客流量。城市规划者可以研究城市需求。拉斯维加斯正使用 motionloft 测量车辆、自行车和行人活动的相关数据,并向有兴趣投资经济发展项目的人士提供这些数据。

 

这有望给线上到线下的营销人员带来福音:企业可以使用这些客流量指标衡量数字化营销活动的效果。

 

在美国、加拿大、日本等国家,已有 1500 多个地点安装了 motionloft 设备。

 

 

超级传感器和nvidia jetson

 

 

motionloft 设备内置 vimo“超级传感器”,使用两台摄像机和 nvidia jetson ai 计算机接收并处理图像信息。通过使用 motionloft 图像识别算法,软件可以识别汽车和人的活动并测量相关数据,以及提供“热图”、“停留时长”和“路径跟踪”。

 

“我们通过基于 jetson 技术的传感器做到这一点。我们设计并制造这种传感器,”reitman 说道。“它就是强强联合的产物。”

 

所有个人数据均经过匿名化处理,并且软件并不存储原始影像,而是将其转换为元数据,并利用颜色编码直观表现客流量和类似指标。

 

motionloft 在 aws 云上借助 nvidia gpu 训练其神经网络和原型增强代码,并持续添加更多数据来训练其算法,从而打造出不断进步的产品。

 
 

 

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