作为零售巨头沃尔玛就悄悄上线了一套名叫Missed Scan Detection的AI视频监控系统,在该系统投入使用的两年中,盗窃、库存损失、欺诈和扫描错误的发生率出现了下降,因此沃尔玛将其规模化复制,实现全国范围内商超的货物安全性。
据了解,这是一套由融入了视觉AI技术的相机组成的系统。相机运行时会自动扫描货架上的商品,如果商品在条码没有经过扫描的情况离开监控区域时,系统就会向店员发送警报提醒。不过系统也有误报的时候,比如顾客忘记扫描商品或收银员误操作都会触发警报。总体而言,这套系统还有待进一步优化和完善。
除亚马逊外,阿里安全图灵实验室也在积极尝试利用视觉AI技术帮助零售商减少自助收银带来的货损风险。阿里的安全图灵实验室的视频识别防盗系统着重关注三个过程,可疑人员、拿取行为、付款行为等等,通过对这3个流程的监控,能够实现最终目的。在可疑人员识别方面通过表情分析等等进行行为判定,针对一些惯偷,AI视频监控系统背后包含了巨大的数据库,能够对人员的身份信息进行比照识别。
AI视频监控虽好,但是往往在复杂情况的验证上需要耗费更多的时间,同时也存在不少判定错误的情况,这类产品在落地的过程中依然面临着许多挑战。想要达到更好的防盗损效果需要对AI系统进行模型调优,同时扩展数据集,通过更精细的分类以及更智能动作判定实现全面监控识别,防止盗损现象产生。
商超以外,无人零售店也是AI视频监控技术的试验场。从最初的防盗防损,到后来的支持零售精细化管理,到零售基础设施可塑化、智能化和协同化新目标,都是以物联网技术、图像智能分析技术、生物特征识别技术在原有防盗防损的基础上的新应用、新延伸。
作为一个整体利润率偏低的行业,零售业对于成本非常敏感。基于视频识别的防盗损系统初期投入巨大;为了平衡投入与产出,业内常用的做法是复用商场内已有的监控摄像机。这种做法存在一定的缺陷:普通监控摄像头的特点是视角大,分辨率低,获取的图像质量不高,给人脸识别算法提出了极其严峻的考验。
摄像头更准确地洞察消费者需求:在高速发展计算机视觉领域,监控系统市场拥抱人工智能,摄像机智能化已是大势所趋。如何考虑成本与效益的平衡,如何正确考量AI视频监控的效果还需要众多商家认真考虑AI视频监控系统投入应用场景的真实情况。对于科技企业来说,如何优化算法以及实现AI视频监控系统的规模化复制是实现技术落地的重要过程考虑。