AI視頻監(jiān)控成商超“福音” 沃爾瑪多門店安裝AI監(jiān)控攝像頭，
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作為零售巨頭沃爾瑪就悄悄上線了一套名叫Missed Scan Detection的AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在該系統(tǒng)投入使用的兩年中，盜竊、庫存損失、欺詐和掃描錯誤的發(fā)生率出現(xiàn)了下降，因此沃爾瑪將其規(guī)?；瘡?fù)制，實現(xiàn)全國范圍內(nèi)商超的貨物安全性。
據(jù)了解，這是一套由融入了視覺AI技術(shù)的相機組成的系統(tǒng)。相機運行時會自動掃描貨架上的商品，如果商品在條碼沒有經(jīng)過掃描的情況離開監(jiān)控區(qū)域時，系統(tǒng)就會向店員發(fā)送警報提醒。不過系統(tǒng)也有誤報的時候，比如顧客忘記掃描商品或收銀員誤操作都會觸發(fā)警報?？傮w而言，這套系統(tǒng)還有待進(jìn)一步優(yōu)化和完善。
除亞馬遜外，阿里安全圖靈實驗室也在積極嘗試?yán)靡曈XAI技術(shù)幫助零售商減少自助收銀帶來的貨損風(fēng)險。阿里的安全圖靈實驗室的視頻識別防盜系統(tǒng)著重關(guān)注三個過程，可疑人員、拿取行為、付款行為等等，通過對這3個流程的監(jiān)控，能夠?qū)崿F(xiàn)最終目的。在可疑人員識別方面通過表情分析等等進(jìn)行行為判定，針對一些慣偷，AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)背后包含了巨大的數(shù)據(jù)庫，能夠?qū)θ藛T的身份信息進(jìn)行比照識別。
AI視頻監(jiān)控雖好，但是往往在復(fù)雜情況的驗證上需要耗費更多的時間，同時也存在不少判定錯誤的情況，這類產(chǎn)品在落地的過程中依然面臨著許多挑戰(zhàn)。想要達(dá)到更好的防盜損效果需要對AI系統(tǒng)進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，同時擴展數(shù)據(jù)集，通過更精細(xì)的分類以及更智能動作判定實現(xiàn)全面監(jiān)控識別，防止盜損現(xiàn)象產(chǎn)生。
商超以外，無人零售店也是AI視頻監(jiān)控技術(shù)的試驗場。從最初的防盜防損，到后來的支持零售精細(xì)化管理，到零售基礎(chǔ)設(shè)施可塑化、智能化和協(xié)同化新目標(biāo)，都是以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖像智能分析技術(shù)、生物特征識別技術(shù)在原有防盜防損的基礎(chǔ)上的新應(yīng)用、新延伸。
作為一個整體利潤率偏低的行業(yè)，零售業(yè)對于成本非常敏感。基于視頻識別的防盜損系統(tǒng)初期投入巨大；為了平衡投入與產(chǎn)出，業(yè)內(nèi)常用的做法是復(fù)用商場內(nèi)已有的監(jiān)控攝像機。這種做法存在一定的缺陷：普通監(jiān)控攝像頭的特點是視角大，分辨率低，獲取的圖像質(zhì)量不高，給人臉識別算法提出了極其嚴(yán)峻的考驗。
攝像頭更準(zhǔn)確地洞察消費者需求：在高速發(fā)展計算機視覺領(lǐng)域，監(jiān)控系統(tǒng)市場擁抱人工智能，攝像機智能化已是大勢所趨。如何考慮成本與效益的平衡，如何正確考量AI視頻監(jiān)控的效果還需要眾多商家認(rèn)真考慮AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)投入應(yīng)用場景的真實情況。對于科技企業(yè)來說，如何優(yōu)化算法以及實現(xiàn)AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)?；瘡?fù)制是實現(xiàn)技術(shù)落地的重要過程考慮。