当前位置: 首页 > news >正文

基于AI边缘计算盒子的智慧零售场景智能监控解决方案

一、方案背景

随着零售业的快速发展,传统零售模式面临着诸多挑战,如人力成本高、管理效率低、顾客体验不佳等。智慧零售借助人工智能、物联网等技术手段,实现对零售场景的全面感知和智能管理。AI边缘计算盒子作为智慧零售的关键技术之一,能够在本地实时处理数据,减少数据传输和延迟,提高系统的响应速度和可靠性。

 二、系统架构

1. 感知层:包括摄像头、传感器等设备,用于采集零售场景中的图像、视频、声音等数据。摄像头可覆盖不同区域,如货架、收银台、入口等,获取高分辨率的图像和视频信息。传感器可以检测商品的位置、温度、湿度等信息。
2. 边缘计算层:AI边缘计算盒子部署在本地边缘设备上,具备强大的计算能力和智能算法。它能够对感知层采集的数据进行实时分析和处理,识别出各种行为和事件,如顾客行为、商品异常、安全隐患等。边缘计算盒子还可以进行目标检测、识别和跟踪,对特定目标进行实时监测。
3. 云端服务层:云端服务器存储和管理边缘计算盒子上传的数据,并提供数据分析和挖掘功能。通过云端平台,用户可以对零售场景进行远程监控和管理,实时查看系统运行状态和统计数据。云端还可以与其他业务系统进行集成,实现数据共享和业务协同。
4. 应用层:根据不同的业务需求,开发各种智能监控应用程序,如智能预警、顾客行为分析、商品管理、安全监控等。这些应用程序可以通过手机、电脑等终端设备进行访问和操作,为用户提供便捷的服务和决策支持。

 三、功能实现

1. 实时监控:通过摄像头实时采集零售场景中的图像和视频信息,边缘计算盒子对其进行实时分析和处理。当检测到异常行为或事件时,系统立即发出警报,并通知相关人员进行处理。例如,当顾客在货架前徘徊、拿取商品时,系统可以自动识别并记录其行为,为商家提供参考。
2. 目标检测和识别:边缘计算盒子利用深度学习算法对摄像头采集的图像进行目标检测和识别,准确识别出商品、顾客、员工等对象。通过对目标的识别和跟踪,实现对零售场景的全面监控和管理。例如,当顾客在货架前拿起商品时,系统可以自动识别商品的种类和数量,并记录其行为。
3. 行为分析:边缘计算盒子对顾客的行为进行分析,包括顾客的行走轨迹、停留时间、购物偏好等。通过对顾客行为的分析,商家可以了解顾客的需求和偏好,优化商品陈列和营销策略。例如,当顾客在某个区域停留时间较长时,系统可以自动推荐相关商品。
4. 安全监控:边缘计算盒子对零售场景中的安全隐患进行实时监测,如火灾、盗窃、烟雾等。当检测到异常情况时,系统立即发出警报,并通知相关人员进行处理。例如,当烟雾传感器检测到烟雾时,系统可以自动启动火灾报警系统。
5. 数据分析和挖掘:云端服务器对边缘计算盒子上传的数据进行分析和挖掘,提取有价值的信息和知识。通过对数据的分析和挖掘,商家可以了解顾客的需求和行为模式,优化商品管理和营销策略。例如,通过对销售数据的分析,商家可以了解商品的销售趋势和热门商品。

 四、优势

1. 实时性强:AI边缘计算盒子能够在本地实时处理数据,减少数据传输和延迟,提高系统的响应速度和可靠性。
2. 隐私保护:边缘计算盒子在本地处理数据,避免了数据传输和存储过程中的隐私泄露问题。同时,系统可以对敏感信息进行加密处理,保护用户的隐私安全。
3. 成本低:边缘计算盒子不需要大量的计算资源和网络带宽,降低了系统的成本和能耗。同时,系统可以根据实际需求进行灵活配置和扩展,提高系统的性价比。
4. 可靠性高:边缘计算盒子采用分布式架构,具有较强的容错能力和可靠性。系统可以自动检测和修复故障,保证系统的正常运行。
5. 智能性强:边缘计算盒子具备强大的智能算法和深度学习模型,能够对零售场景中的各种行为和事件进行智能分析和处理。系统可以根据用户需求和业务场景进行定制化开发,提高系统的智能化水平和应用价值。

 五、应用案例

1. 智能货架管理:通过摄像头和传感器对货架上的商品进行实时监测和管理,实现商品的自动补货、库存预警等功能。当商品数量不足时,系统自动通知商家进行补货。
2. 顾客行为分析:通过摄像头对顾客的行为进行分析,了解顾客的需求和偏好,为商家提供个性化的服务和营销。例如,当顾客在某个区域停留时间较长时,系统自动推荐相关商品。
3. 安全监控:对零售场景中的安全隐患进行实时监测和预警,保障顾客和商家的安全。例如,当烟雾传感器检测到烟雾时,系统自动启动火灾报警系统。
4. 智能收银系统:通过摄像头和传感器对收银台进行实时监控和管理,实现自动识别商品、结算金额等功能。当顾客付款时,系统自动识别商品并进行结算,提高收银效率和准确性。

 六、总结

万物纵横科技通过使用AI边缘计算盒子的实时监控、目标检测、行为分析、安全监控等功能,实现对零售场景的全面感知和智能管理,提高零售企业的运营效率和服务质量。同时,该方案具有实时性强、隐私保护、成本低、可靠性高、智能性强等优势,为零售企业提供了一种高效、便捷、安全的解决方案。想了解具体方案内容,欢迎联系万物纵横科技(www.iotdt.com)!
 

相关文章:

基于AI边缘计算盒子的智慧零售场景智能监控解决方案

一、方案背景 随着零售业的快速发展,传统零售模式面临着诸多挑战,如人力成本高、管理效率低、顾客体验不佳等。智慧零售借助人工智能、物联网等技术手段,实现对零售场景的全面感知和智能管理。AI边缘计算盒子作为智慧零售的关键技术之一&…...

STM32G431收发CAN

1.硬件连接 PB8作为CAN_RX,PB9作为CAN_TX,连接一个CAN收发器TJA1051T/3 2. CubeMX里配置CAN 设置连接FDCAN1的参数,使用1个标准过滤器,波特率位500K 使能FDCAN1的中断 3 自动生成代码 3.1 初始化 static void MX_FDCAN1_In…...

如何得到深度学习模型的参数量和计算复杂度

1.准备好网络模型代码 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim# BP_36: 输入2个节点,中间层36个节点,输出25个节点 class BP_36(nn.Module):def __init__(self):super(BP_36, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(2, 36) # …...

2025年股指期货每月什么时候交割?

股指期货交割日是指期货合约到期时,买卖双方根据合约规定的指数价值进行现金结算的日期。在中国市场中,股指期货的交割日通常是合约到期月份的第三个星期五。这一规律适用于所有股指期货合约,无论是当月、下月合约,还是季度月合约…...

自从学会Git,感觉打开了一扇新大门

“同事让我用 Git 提交代码,我居然直接把项目文件压缩发过去了……”相信很多初学者都经历过类似的窘境。而当你真正掌握 Git 时,才会发现它就像一本魔法书,轻松解决代码管理的种种难题。 为什么 Git 能成为程序员的标配工具?它究…...

Ansys Discovery 中的网格划分方法:探索模式

本篇博客文章将介绍 Ansys Discovery 中可用于在探索模式下进行分析的网格划分方法。我们将在下一篇博客中介绍 Refine 模式下的网格划分技术。 了解 Discovery Explore 模式下的网格划分 网格划分是将几何模型划分为小单元以模拟系统在不同条件下的行为的过程。这是通过创建…...

关于 AWTK 和 Weston 在旋转屏幕时的资源消耗问题

关于 AWTK 和 Weston 在旋转屏幕时的资源消耗问题,首先需要理解这两者旋转的本质区别及其资源开销。 AWTK的屏幕旋转: AWTK旋转的实现方式: AWTK 是一个用户界面工具包,它通过图形渲染系统处理所有控件和窗口的旋转。当你使用 w…...

grouped.get_group((‘B‘, ‘A‘))选择分组

1. df.groupby([team, df.name.str[0]]) df.groupby([team, df.name.str[0]]) 这一部分代码表示对 DataFrame df 按照 两个条件 进行分组: 按照 team 列(即团队)。按照 name 列的 首字母(df.name.str[0])。 df.name.s…...

HTML——66.单选框

<!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"UTF-8"><title>单选框</title></head><body><!--input元素的type属性&#xff1a;(必须要有)--> <!--单选框:&#xff08;如所住省会&#xff0c;性别选择&…...

Couchbase 和数据湖技术的区别、联系和相关性分析

Couchbase 和数据湖技术&#xff08;如 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg&#xff09;分别是两类不同的数据存储与管理系统&#xff0c;但它们也可以在特定场景中结合使用&#xff0c;以下是它们的区别、联系和相关性分析&#xff1a; 区别&#xff1a; 1. 核心用途&a…...

springboot3 性能优化

Spring Boot 3 是基于 Spring Framework 6 的最新版本,支持 Java 17,并引入了多项改进,包括原生镜像支持、性能提升和现代化开发支持。以下是对 Spring Boot 3 应用进行全面优化的详细步骤: 一、开发环境优化 1. 使用最新版本 确保依赖版本为最新: Spring Boot 3.x。 J…...

C++之运算符重载详解篇

1.概念 重载概念&#xff1a; C 允许在同一作用域中的某个函数和运算符指定多个定义&#xff0c;分别称为函数重载和运算符重载。 运算符重载概念&#xff1a;对已有的运算符重新进行定义&#xff0c;赋予其另一种功能&#xff0c;以适应不同的数据类型 这里主要介绍…...

深度学习应用工程化中的节能减排最佳实践

文章大纲 简介为什么要在制造业节能减排能耗估算显卡能耗CPU 能耗树莓派能耗加速卡能耗硬件层面的改进边缘端硬件简介树莓派 + 加速卡软件层面的改进检测逻辑的改进算法层面改进深度学习模型训练,推理,量化的优化外网参考参考文献简介 为什么要在制造业节能减排 一、制造业…...

电脑文件msvcp110.d丢失的解决方法

电脑运行故障全解析&#xff1a;从文件丢失到系统报错&#xff0c;打造无忧使用环境 在数字化浪潮中&#xff0c;电脑作为我们工作、学习和娱乐的得力助手&#xff0c;其稳定运行至关重要。然而&#xff0c;在实际使用过程中&#xff0c;我们难免会遇到各种各样的问题&#xf…...

xdoj isbn号码

ISBN 号码 问题描述 每一本正式出版的图书都有一个 ISBN 号码与之对应&#xff0c;ISBN 码包括 9 位数字、1 位识别码和 3 位分隔符&#xff0c;其规定格式如"x-xxx-xxxxx-x"&#xff0c; 其中符号“-”是分隔符&#xff08;键盘上的减号&#xff09;&#xff0c;最…...

qt的utc时间转本地时间

代码如下: #include <QCoreApplication> #include <QDateTime> #include <QDebug>int main(int argc...

mariadb变更数据存放目录

1、停止mariadb服务 # systemctl stop maraidb.server 2、创建数据目录 # mkdir /opt/mysql # chown -R mysql:mysql /opt/mysql 3、配置mariadb 3.1 配置文件说明 # cd /etc/mysql/ && ls -l my.cnf为主配置文件&#xff0c;其他的为子配置&#xff0c;同时配置…...

分布式专题(11)之Zookeeper特性与节点数据类型详解

一、Zookeeper数据结构 Zookeeper数据模型与结构与Unix文件系统很类似&#xff0c;整体上可以看做是一棵树&#xff0c;每个节点称做一个ZNode。 Zookeeper的数据模型是层次模型&#xff0c;层次模型常见于文件系统 。层次模型和Key-Value模型是两种主流的数据模型&#xff0c;…...

Java项目实战II基于小程序的驾校管理系统(开发文档+数据库+源码)

目录 一、前言 二、技术介绍 三、系统实现 四、核心代码 五、源码获取 全栈码农以及毕业设计实战开发&#xff0c;CSDN平台Java领域新星创作者&#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。 一、前言 随着汽车保有量的不断增长&#xff0c;驾驶培训市场日…...

Unity Pico 应用失去焦点后,追踪功能被禁用(原生 UI 界面弹出)

在 Unity 中&#xff0c;如果正在使用新的输入系统&#xff0c;任何触发 OnApplicationFocus(false) 的事件都可能会禁用追踪功能。 负责此功能的组件是附加到主摄像机的 "Tracked Pose Driver (Input System)" 组件。由于非输入系统版本不是新输入系统的一部分&…...

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

DAY 47

三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增&#xff1a;通道注意力模块&#xff08;SE模块&#xff09; class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及&#xff0c;充电桩作为核心配套设施&#xff0c;其安全性与可靠性备受关注。然而&#xff0c;在高温、高负荷运行环境下&#xff0c;充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显&#xff0c;成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

docker 部署发现spring.profiles.active 问题

报错&#xff1a; org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...

android13 app的触摸问题定位分析流程

一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...

【UE5 C++】通过文件对话框获取选择文件的路径

目录 效果 步骤 源码 效果 步骤 1. 在“xxx.Build.cs”中添加需要使用的模块 &#xff0c;这里主要使用“DesktopPlatform”模块 2. 添加后闭UE编辑器&#xff0c;右键点击 .uproject 文件&#xff0c;选择 "Generate Visual Studio project files"&#xff0c;重…...