看这个方向也有十年了，不妨总结一下。当然了，零售场景也不应该只是店内，结合安全、忠诚度管理、更好的顾客体验，理应将范围扩展到店外，包括停车场、店门口、马路边等。
零售业是计算机视觉技术应用最活跃的领域之一，它能显著提升效率、优化体验、增强安全并驱动商业决策。以下总结了涵盖店外和店内场景的主要应用：
核心目标： 提升运营效率、优化顾客体验、减少损耗、增强安全、驱动精准营销与决策。
一、 店外场景
- 停车场管理：
- 车位检测与引导： 识别空闲车位，通过显示屏引导顾客快速停车，减少寻找车位时间。
- 车牌识别： 用于会员车辆自动识别、停车时长计算、缴费管理、VIP车位管理等。车牌识别同时也可以提前将顾客到店的信息通知到AI后台，后台可以提前准备备货（到店提货）、营销策略等等。
- 违规停车检测： 识别占用消防通道、残疾人车位等违规行为。
- 人流/车流计数： 统计进入停车场的车辆和人数，预测门店客流量。
- 入口区域：
- 人流量统计： 精确统计进出店人数（入店率、离店率），计算客流量峰值，用于排班、促销活动效果评估。
- 顾客属性初步分析： (需谨慎处理隐私) 大致识别顾客性别、年龄段（如成人/儿童/老人），用于客群画像和营销策略调整。
- 排队监测： 检测入口处排队长度和等待时间，及时调配人员或引导顾客。
- 异常行为预警： 检测入口区域的可疑滞留、徘徊、聚集等行为，提升安防等级。
二、 店内场景
- 顾客行为与动线分析：
- 热力图： 追踪顾客在店内的移动轨迹和聚集区域，可视化展示热门和冷门区域，优化商品布局、货架摆放和促销位选择。
- 动线追踪： 分析顾客的行走路径，了解购物习惯，优化店面设计以减少死角。
- 停留时间分析： 统计顾客在不同区域、货架前的停留时长，识别高关注度商品，评估促销效果。
- 客流密度监测： 实时监控店内各区域拥挤程度，进行人流疏导、限流或优化收银通道开放。
- 拿取/放回行为识别： 识别顾客拿起、查看、放回商品的动作，分析商品吸引力、试穿率（服装）等。
- 购物篮/推车分析： 识别顾客使用的购物工具（篮、车）及大致商品种类，用于服务需求预测。
- 智能货架与商品管理：
- SKU识别与货架审计： 自动识别货架上商品的种类、品牌、规格，检查陈列是否符合计划，替代人工巡检。
- 缺货检测： 实时监控货架商品数量，在缺货或低库存时自动告警，提升补货效率，减少销售损失。
- 错放商品检测： 识别被顾客放错位置的商品，便于及时归位。
- 价格标签比对： 检查电子价签或纸质价签显示的价格是否与系统一致。
- 促销执行监控： 检查促销商品的陈列位置、堆头状态、海报悬挂是否符合要求。
- Planogram合规性检查： 自动比对货架实际陈列与预设的陈列图是否一致。
- 自助结账与防损：
- 商品自动识别： 在自助收银台快速准确地识别商品（尤其是生鲜、无条码商品），提高结账速度。
- 扫描动作验证： 确保顾客在扫码时确实将商品对准了扫描区域。
- 防损监控：
- 未扫码商品检测： 识别顾客是否有商品未经过扫码直接放入购物袋。
- 商品调换检测： 识别低价商品条码覆盖高价商品的行为。
- 购物袋/购物车底部检测： 检查顾客是否将商品藏匿在袋底或车底。
- 异常行为识别： 检测顾客在收银区的可疑行为（如长时间遮挡、频繁操作失误等）。
- 运营效率与员工管理：
- 员工行为合规性： (需谨慎处理) 监测员工是否按规定流程操作（如收银流程、食品安全操作）、是否在岗等。
- 清洁度检查： 自动检测地面是否有垃圾、水渍、污迹，提醒清洁。
- 设备状态监控： 监测冷藏柜门是否关闭、设备运行指示灯状态等。更进一步，可以识别店内设施的使用情况，比如购物车（有人/无人/错误放置堵路/损坏等）
- 安全与安防：
- 跌倒检测： 自动识别顾客或员工意外跌倒，及时报警救助。
- 异常行为识别： 检测店内打架斗殴、偷窃行为（配合商品检测）、可疑物品遗留、人员异常聚集等。
- 禁区闯入报警： 监控仓库、员工区等限制区域是否有未经授权人员进入。
- 消防通道堵塞检测： 确保安全通道畅通。
- 增强顾客体验：
- 智能试衣镜： 虚拟试穿、尺寸推荐、搭配建议。
- 互动信息屏： 通过手势或人脸识别（可选）触发商品信息、促销活动展示。
- 无感支付/Just Walk Out： (结合传感器融合) 顾客选取商品后直接离店，系统自动识别商品并扣款（如Amazon Go）。
三、 数据整合与决策支持
- 将上述不同场景采集的视觉数据（脱敏后）与其他业务系统（POS、CRM、库存系统）数据整合。
- 进行深度分析，生成洞察报告：客流量预测、商品关联性分析、促销效果评估、门店布局优化建议、损耗分析、人力需求预测等。
- 驱动精准营销：基于顾客店内行为（停留区域、关注商品）推送个性化优惠券或信息。
关键技术与挑战
- 技术： 深度学习（目标检测、图像分类、姿态估计、行为识别）、多目标跟踪、传感器融合（结合重量传感器、RFID）、边缘计算。
- 挑战： 隐私保护（数据脱敏、合规性）、算法鲁棒性（光照变化、遮挡）、系统部署与维护成本、不同场景算法的泛化能力、数据整合与分析能力。
总结
计算机视觉正在深刻重塑零售业的每一个环节。从店外的流量引导和安防，到店内的顾客行为洞察、智能货架管理、高效自助结账、精细化运营和主动安防，它提供了前所未有的数据维度和自动化能力。随着技术的不断成熟和成本的降低，CV应用将更加普及和深入，成为未来智慧零售不可或缺的核心基础设施，持续推动零售业向更智能、高效、个性化和安全的方向发展。