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今天我们一起研究人工智能在线下门店洞察方面的应用。因为业余时间有限,所以每一篇文章很难满足所有订阅者的层次,大家可以举一反三自行研究。

方案介绍

基于深度学习平台、文字识别、人脸识别等技术,实现对快消品牌商、经销商在线下零售门店的货架、货柜及地堆等场景的陈列洞察,推动渠道管理数字化的同时,提升线下店面管理与执行的效率和效果。

货柜、冰柜识别

精准识别出货架、冰柜和端架上陈列商品的数量和种类,为品牌商分析陈列排面占比,重点SKU分销率、缺货率、合格率提供数据支撑。

定制商品检测:训练定制化商品检测模型,平台提供海量预置商品图片,开放基于百度大规模零售数据的预训练模型、及数据增强合成技术,实现低成本获得高精度商品检测AI模型服务;

标准商品检测:无需训练即可直接使用的商品检测API,支持零售商超常见商品品类,接口返回商品名称、规格、品类及在图片中的位置。底层模型针对货架合规性检查场景专项调优,适应大型商超、便利店、街边店等多种复杂货架场景;

货架拼接:货架拼接服务支持将多个货架局部图片或视频,组合为完整货架图片。同时支持输出在完整货架图中的商品检测结果,包含SKU的名称和数量,适用于需要在长货架进行商品检测的业务场景;

层数识别:支持识别出商品陈列所在货架层数,货架类型支持普通货架、端架、立式冰柜货架;

商品排面占比统计:支持分别统计定制商品检测模型识别的各类商品总数及占比,针对货架陈列场景,支持统计可识别的商品排面总数及占比、未识别的商品排面总数、空位数和货架利用率;

图片来自百度官网

门店、店招识别

识别线下渠道门店名称并匹配门店信息,以及店招中是否出现品牌商logo信息,同时支持用户创建自己的logo识别库,确保与品牌商logo更新节奏实时同步。

价签识别

在货架、冰柜、堆头等陈列位上判断有没有出现价签,以及输出价签上的金额,辅助判断价签与对应商品价格是否一致。

票据识别

在商品提货单、机打发票、签购单、增值税发票、营业执照等票据/证件中,快速、精准识别出店铺名称、销售日期、商品货号、支付金额等关键信息。同时针对任何单据均支持输出自定义的数据格式。

销售人员拜访考勤识别

实现业代/销售人员的巡店刷脸考勤,验证是否为本人,杜绝作弊现象。

总结

这套解决方案的核心是一个深度学习平台或者有行业称的人工智能平台。平台提供通用预训练模型解决通用识别能力。再通过训练框架实现个性化定制训练,即完成用户可实现的场景。总之新技术是为了节省人力提升效率或者做人类做不到的事情。

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