相比傳統監控，智慧門店的攝像機有多“能幹”

對於監控，相信大家都不陌生。從小區、學校，到商場、電梯，各種型別的攝像機隨處可見。

 

但是目前大多數監控還處於初級階段，即透過攝像頭實時記錄監控畫面並傳回到顯示器中。雖然隨著科技的進步，傳統監控也在逐步升級，比如很多小區為阻止電瓶車上樓，引入了電瓶車禁入電梯解決方案。只不過，有些方案似乎還不太成熟。

萌娃乘電梯被誤認為電動車

 

相比傳統監控攝像機，智慧門店中的攝像機就要“能幹”多了。透過內建或接入各種演算法，智慧門店的攝像機不僅僅會“看”，還會根據看到的內容作出準確反饋。各種“五花八門”的應用場景，豐富到超出你想象。

 

人形檢測是利用深度學習的相關演算法，檢測圖片中類似人形的區域，檢測模式包括：人頭模式，頭肩模式以及全身模式。這種演算法的應用場景十分豐富，可以在監控範圍內 有人時報警，實現 防盜；可以在監控範圍內 沒人時報警，實現 脫崗巡查；還可以對監控範圍內人的數量、行動軌跡進行統計分析……

 

應用場景1：防盜報警

夜間閉店期間有人進入門店或核心機密區域有人進入，第一時間通知管理人員，確保門店及核心機密區域的安全。

 

應用場景2：收銀防損檢測

透過對收銀臺指定區域內的人形檢測，分析是否真實發生付款和收銀行為，避免虛假交易等違規情況。

 

應用場景3：客流分析

統計門店過店客流、進店客流，從而幫助門店分析進店轉化率、成單率等資訊，為經營決策提供高價值資料依據。

進客流準確統計

過店客流準確統計

 

應用場景4：熱區分析
 

基於AI演算法記錄、分析顧客逛店路線及座標，進而勾勒出店內的熱點區域和駐足時長，幫助門店發現貨架區域、商品與顧客的關聯價值，指導門店針對性地調整商品擺放策略及營銷策略，助力提升銷售轉化。

 

應用場景5：早晚會檢測

基於智慧早會檢測演算法，在預設定的時間範圍內判斷是否有足夠的人站在一起開早會，進而判斷門店是否按規定完成開早會任務。

 

應用場景6：救生員脫崗檢測

檢測身穿指定工作服（支援自定義救生員的工作服）的救生員，根據救生員的離崗時間發出警報，提升游泳池安全保障。該技術也可以用來檢測保安亭、收銀臺等不允許長時間離崗的關鍵崗位。

 

 

物體識別的目的在於從一張影像中判斷目標物是否存在，並確定其在影像中的座標位置。這種物件檢測技術，可以用於消防通道檢測、環境衛生檢查，還可以用於管理貨架等。

 

應用場景1：消防通道障礙物檢測

基於深度學習智慧識別障礙物，過濾非障礙物。在消防通道出現障礙物時及時發出提醒，避免消防通道堵塞，減少安全隱患。

 

應用場景2：貨架缺貨、串貨檢測

檢測貨架是否存在缺貨、串貨等問題，規範貨架物品擺放。

 

應用場景3：綠植檢測與識別

檢測綠植是否按規定擺放，助力門店、4S店等環境衛生管理，提升品牌形象。

 

 

行為分析主要是從影片或者一系列連續影像中自動分析正在進行的行為，查詢和定位目標動作發生的起止時間，同時識別該動作的具體類別。

 

應用場景1：後廚人員操作規範監管

透過分析一段影片中前後關鍵幀之間的畫素變化，來判斷該段影片中是否出現飯勺挖下水道、撓皮膚、彎腰撿東西等目標行為，實現對後廚人員作業行為監管。

 

應用場景2：鋼琴指法檢測與識別演算法

透過AI影片識別，實時檢測鋼琴指法是否正確，發現指法錯誤並實時語音提醒，實現1對1的智慧化輔助鋼琴教學。

 

 

除了以上應用場景，智慧門店攝像機還有許多功能，比如餐飲行業常用的老鼠識別、帽子口罩檢測，汽車後市場行業常用的車牌識別等；另外，我們還可以根據自身需求進行更多AI檢測場景的開發。

文章來源：悠絡客微信公眾號