فعال کردن دوربین‌های نظارت خرده‌فروشی برای تجزیه و تحلیل ویدیویی هوش مصنوعی
تسویه حساب شخصی در سوپرمارکتها و خواربارفروشی‌ها در حال افزایش است. در اینجا نحوه شروع ساده و سریع با استفاده از فناوری ویدئوی هوش مصنوعی را به شما ارائه می‌دهیم.
آمازون اولین سوپرمارکت بدون صندوقدار خود را در سال 2020 افتتاح کرد و راه را برای آینده سلف سرویس هموار کرد. چیزی که بسیاری از خرده فروشان نمی‌دانند این است که می‌توان به راحتی پرداخت خود را آغاز کرد. به سادگی دوربین‌های نظارتی را برای فروشگاه‌های خرده فروشی با استفاده از فناوری هوش مصنوعی از فروشگاه برنامه Azena تقویت کنید.
در فروشگاه جدید آمازون در سیاتل، مشتریان برای ورود به فروشگاه، با یک اپلیکیشن گوشی هوشمند اعلام حضور می‌کنند. دوربین ها و حسگرها آنچه را که از قفسه‌ها گرفته می‌شود را ردیابی می‌کنند. هنگامی که آنها فروشگاه را ترک می‌کنند، اقلام به حساب آمازون آنها شارژ می‌شود. جای تعجب نیست که این مفهوم همچنین در دستور کار فناوری سوپرمارکت‌های زنجیره‌ای بزرگ در سرتاسر جهان رتبه بالایی دارد، زیرا وعده صرفه جویی در منابع و بهبود تجربه خرید را می‌دهد.
آیا فقط سوپرمارکت‌های زنجیره‌ای بزرگ می‌توانند از عهده فروشگاه‌های بدون صندوقدار بر بیایند؟ ما می‌گوییم نه، زیرا فناوری‌ها و زیرساخت‌ها برای پیاده سازی تسویه حساب شخصی لازم نیست مانند آمازون پیچیده باشند. فناوری مورد نیاز برای تسوبه حساب و پرداخت مستقل از قبل وجود دارد. همانطور که دوربین‌های فروشگاه آمازون تشخیص می‌دهند که مشتریان چه محصولاتی را در سبد خرید خود می‌گذارند، دوربین‌های فروشگاه‌های کوچک‌تر نیز می‌توانند در صورت مجهز شدن به برنامه‌های هوش مصنوعی از فروشگاه برنامه Azena به خودکارسازی عملیات کمک کنند.
فعال کردن دوربین‌های خرده فروشی با تجزیه و تحلیل ویدئویی هوش مصنوعی
تنها با چند کلیک، یک دوربین امنیتی معمولی را می‌توان به یک حسگر هوشمند تبدیل کرد که می‌تواند محصولات را تشخیص دهد و بر گردش کار سلف سرویس نظارت کند. Azena زیرساخت کامل مورد نیاز برای فعال کردن سیستم‌های دوربین خرده‌فروشی در فروشگاه را برای تجزیه و تحلیل و کنترل به جای اینکه فقط «دیدن» را انجام دهد، در اختیار شما قرار می‌دهد.
با استفاده از فناوری ویدئوی هوشمند، دیگر نیازی به اسکن شدن اقلام برای افزودن به سبد خرید دیجیتال نیست، چیزی که امروزه اغلب مشتریان را در پرداخت‌های سلف سرویس گیج می‌کند.
مثال: دوربین‌های خرده‌فروشی هوشمند که می‌آموزند میوه‌ها و کالاهای شل را تشخیص دهند
برای اینکه دوربین‌های موجود در سوپرمارکتها و فروشگاه‌های مواد غذایی بتوانند سبد خرید مشتریان را زیر نظر بگیرند، فناوری ویدئویی باید بتواند محصولات فردی را شناسایی کند. این کار برای محصولات بسته‌بندی شده کار سختی نیست. تجزیه و تحلیل ویدئوی هوشمند می‌تواند یاد بگیرد که محصولات را با بسته‌بندی، شکل و اندازه بدون اسکن بارکد تشخیص دهد. با این حال، یادگیری ماشینی پیشرفته حتی می‌تواند برای تمایز بین انواع مختلف میوه‌ها و سایر کالاهای شُل استفاده شود.
دوربین‌های موجود در فروشگاه شما به سادگی می‌توانند با استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی از فروشگاه برنامه Azena، محصولات را شناسایی کرده و فرآیندهای فروش را نظارت کنند. برای پیاده‌سازی یک سیستم اولیه بدون صندوقدار، عملکردهای مختلف باید ادغام شده و گام به گام به هم متصل شوند. با این حال، ما فقط می‌توانیم یک طرح کلی از این موضوع را در اینجا ارائه دهیم.
چگونه می‌توانید قدم به قدم به تسویه‌حساب بدون صندوقدار برسید؟
هدف این است که یک اکوسیستم IoT منعطف بسازیم که به اجزای آن امکان اضافه شدن و جایگزینی انعطاف‌پذیر و آسان را بدهد. کلید موفقیت این است که بزرگ فکر کنید و کوچک شروع کنید. ما توصیه می‌کنیم سیستم را گام به گام توسعه دهید.
مرحله 1: دوربین‌ها را با تجزیه و تحلیل ویدئویی برای تشخیص اشیا قدرتمند کنید
دوربین‌های خرده‌فروشی که دوربین سیستم‌عامل Azena را اجرا می‌کنند، می‌توانند به راحتی به برنامه‌هایی برای تجزیه و تحلیل ویدئوی هوش مصنوعی از فروشگاه به این برنامه مجهز شوند. تنها با چند کلیک، برنامه‌های شناسایی محصول را می‌توان اضافه کرد و در صورت نیاز با عملکردهای دیگری مانند تجزیه و تحلیل جریان مشتری و نقشه‌برداری حرارتی ترکیب کرد. با استفاده از یادگیری ماشینی، هر دوربین می‌تواند یاد بگیرد که کدام محصولات در مجموعه موجود است.
مرحله 2: دوربین‌های هوشمند را به اکوسیستم خرده فروشی متصل کنید
برای اینکه دوربین‌های مجهز به تجزیه و تحلیل ویدئویی به "چشم" فروش و پرداخت تبدیل شوند، هر دستگاه باید بتواند داده‌ها را با سایر اجزای اکوسیستم خرده فروشی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) به اشتراک بگذارد. برای به حداقل رساندن حجم داده‌های ارسالی، تجزیه و تحلیل ویدئویی در دستگاه‌ها انجام می‌شود، به طوری که فقط نتایج برای پردازش در سیستم‌های دیگر مانند سبد خرید دیجیتال، مدیریت موجودی و غیره منتقل می‌شود.
مرحله 3: پرداخت موبایلی را برای پرداخت بدون صندوقدار یکپارچه کنید
مانند مدیریت سبد خرید، پرداخت را می‌توان به طور گسترده با استفاده از راه‌حل‌های سخت افزاری و نرم افزاری که از قبل در صندوق‌های سلف سرویس در سوپرمارکت‌های بزرگ استفاده می‌شود، خودکار کرد. همراه با سیستم‌های پرداخت کلاسیک با استفاده از پول نقد یا کارت‌های اعتباری، پرداخت موبایلی از طریق اپلیکیشن گوشی هوشمند در حال افزایش است. اینکه کدام راه حل در هر مورد فردی بهترین است، عمدتاً به ترجیحات مشتری و زیرساخت دیجیتال موجود بستگی دارد.
Azena به شما این امکان را می‌دهد که دوربین‌های خود را نه تنها به یک عملکرد مجهز کنید، بلکه به شما امکان می‌دهد قابلیت های مختلف را برای پوشش هر چه بیشتر برنامه‌های کاری تجاری ترکیب کنید.
فناوری ویدئوی هوشمند برای کسب و کار شما چه کاری می‌تواند انجام دهد
• افزایش میانگین زمان اقامت در فروشگاه: تجزیه و تحلیل و کنترل الگوهای حرکت مشتری با استفاده از تشخیص رفتاری و نقشه برداری حرارتی.
• افزایش میانگین اندازه سبد و میانگین اندازه برچسب: با تبلیغات سفارشی شده در فروشگاه بر اساس جمعیت و رفتار مشتری، فروش را افزایش دهید.
• اجتناب از وقفه در موجودی قفسه‌ها: قفسه‌ها را همیشه با استفاده از تشخیص اشیا مبتنی بر ویدیو، پر و مرتب نگه دارید.
• اجتناب از ضایعات ناشی از کالاهای بسته بندی نشده منقضی شده: سبزیجات و میوه‌های کهنه را قبل از اینکه عجیب به نظر برسند با استفاده از تشخیص شیء هوش مصنوعی شناسایی کنید.
• اجتناب از زمان‌های انتظار و صف‌ها در صندوق‌ها: ازدحام و جریان مشتری را در فروشگاه‌ها کنترل کنید تا صف‌ها را زود تشخیص دهید و اقدامات لازم را انجام دهید.
• از مقررات COVID پیروی کنید: با استفاده از کنترل ورود خودکار و نظارت هوشمند در فروشگاه، ازدحام مشتری و فاصله‌گذاری اجتماعی را کنترل کنید.
• و سایر موارد...
راه‌های زیادی برای ارتقاء مدیریت به سطح بعدی و افزایش فروش خرده‌فروشی با استفاده از فناوری ویدیوی هوشمند وجود دارد. کافی است با کارشناسان ما در شرکت فناوران دانش هوش مصنوعی هیوا در ارتباط باشید. ما به شما راه‌های مناسب جهت هوشمند‌سازی فروشگاه‌ها و کسب و کارتان ارائه می‌دهیم. هم اکنون تماس بگیرید.
