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數位顯示器

人工智慧與電腦視覺加速自助結帳

自助結賬

這是一個星期六下午,雜貨店內滿是購物者。與週末任何其他繁忙的店鋪一樣,等候結賬的隊伍很長。最好的辦法是直接去自助結帳通道。

為什麼?自助服務收銀機讓結帳處理更簡單,等候隊伍移動更快。您可以在掃描物品的時候檢視物品價格。您可以按照喜歡的方式包裝貨物。這就像是日常辦事中的一場小小勝利。

但遇到水果和蔬菜等未包裝物件時,自助結賬就變得令人頭疼。您必須在螢幕上搜索物品名稱,或者找到產品上的貼紙然後手動輸入進系統中。而如果系統無法辨識物品,或是您在輸入代碼的時候輸錯了,會有什麼後果呢?您大概率會需要等待協助。

這就是為什麼聰明的零售商們會利用創新解決方案來改善自助結帳。人工智慧、電腦視覺和雲端技術共同協作,可協助解決購物者面臨的小麻煩,大幅度提升店內購物體驗。

得益於智慧零售解決方案供應商中科英泰(Wintec)等公司,這個可能可以成為現實。

「自助服務結賬是一個很好的選擇。許多購物者喜歡使用自助結賬,因為它可以節省時間——購物者可以自行處理每件事。然而,現有系統仍然有缺陷,這讓消費者不願使用這個選項。」中科英泰人工智慧部門總經理 Lu Xuefeng 如是說道。

結帳過程中的手動稱重

手動稱重程序依託於員工來準確地辨識各類貨物類型——從桃子到西瓜——然後找到相應的產品代碼。不熟練的員工可能會遇見輸入錯誤代碼或花費大量時間尋找代碼等問題。這會大幅度延遲稱重和貼標籤的過程。在零售高峰時段,消費者可能需要在長隊中排隊等候。

此外,使用手動稱重意味著需要在一開始以及商店上架新產品時花時間訓練員工。由於產品的季節性或市場的不同,對訓練的需求可能很高。而隨著勞動成本持續提高,營運成本也會增加。

結帳過程的這個方面對員工來說很難,對消費者來說就更難了。如今,電腦視覺和人工智慧正在提高收銀台的影像辨識能力——提供更優異的消費者體驗,降低零售商成本。

雲端邊緣人工智慧架構讓自助結帳更智慧

專為協助零售店實現影像辨識和預先包裝食品的自動稱重而創造,中科英泰的智慧稱重解決方案能辨識、稱重和打印物品價格標籤。通過持續的電腦視覺模型訓練,它還能提供高偵測準確度。

解決方案通過強大的推論和即時資料處理邊緣計算來實現增強影像辨識,同時配合利用 YOLOv3 演算法實現的雲端影像模型訓練。該演算法通過將任務轉換為迴歸問題來實現新鮮食物影像的目標辨識。

在隨後的篩選程序中,將選取合適的週框方塊。透過將物件偵測與物件定位整合進單一的 one-stage 網路,YOLOv3 大幅提高偵測速度。

Xuefeng 說「我們創建這個解決方案來解決手動輸入非包裝物件資訊的麻煩。但我們並不只專注於這一點。」「我們希望創造一種東西,能夠隨著接收到更多的資料而持續變得更智慧。我們也希望能將資料提供給零售商,讓零售商能為他們整體的營運獲得有用的方法。」

舉例來說,解決方案將稱重功能整合至支付終端,讓消費者無需去稱重站就能結賬。擺脫對條碼讀取器的需求有助於降低維護和更換設備帶來的勞動成本和支出。

智慧零售解決方案的強大硬體

中科英泰的智慧稱重解決方案依託於 Intel® 處理器,後者能以低電耗提供強大的運算效能、安全度與可靠度。這些功能對與運行邊緣人工智慧工作負載來說至關重要。系統同樣使用 Intel® OpenVINO 工具組來協助優化影像識別應用程式。

這讓零售商獲得將整個業務——從商品挑選到稱重結賬——自動化的能力,非常有用。此外,即時資料處理提供了在結賬以外的作業領域告知和簡化業務決策的可執行解析。

智慧零售的未來

透過零售業的轉型性技術與解決方案,可能性幾乎無窮無盡。

隨著人工智慧和電腦視覺持續演進,它們也可被部署在超市和雜貨店以外的零售市場區隔中。由於格式和應用情景的不同,需求也會有所差異,訂製人工智慧解決方案有著巨大的潛力。

雜貨店和其他零售企業正在經歷數碼轉型。智慧結帳僅僅是零售商能夠提高消費者滿意度、提高競爭力並增加利潤的方式之一。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。

作者簡介

Leila helped guide our editorial strategy–staying on the pulse of what’s happening with the latest AI trends and thought leadership through her industry and SEO expertise. Previously, she worked as an independent content consultant and writer. She earned a B.A. in Mass Media and Visual Arts Communications from Brooklyn College. Follow her LinkedIn.

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