人工智能与智慧商圈的运用

文 /徐 飚

非常荣幸有这么一个机会跟大家坐在一起进行交流，趋视科技是做人工智能，生产人工智能相关数据的公司，今天同大家做一些交流和探讨，看趋视是不是可以在未来的商业零售生态里为大家提供更多的数据和参考。

我分四部分，第一部分是讲一下现在商圈初期的智能化应用，可能客流多一点；第二阐述一下新技术的涌现，包括AI技术涌现对商圈产生更丰富多元化的数据；第三介绍一下要产生这样的优秀数据其实是依托于深入的AI底层数据的支撑；最后简单介绍一下公司。

传统客流分析

趋视对客流很关心，可能前几年大家也了解了一些客流的数据，想引入客流，了解我的商圈客流量有多少，包括每一层每一楼，包括每个铺位来了多少人，这个是原来大家关注的，但是目前看来，简单的来了多少人的客流数据并不是很有价值的商业数据，它很单一，并不能充分地对商圈和对未来的建设提供多元化的数据参考。同时，很多客流分析的安装就是一个摄像头，它各方面的应用上也不丰富，还存在很多数据的不准确性，来了一万人数成五千人这些等等，单纯早期的客流在商圈的应用，我们认为也到了一个升级换代的时候。

顾客属性识别

第二部分我们看一下新的AI在商圈中有那些应用。第一，精准的客流数据，对客流要进行细分，这里面的细分包括来的人是谁，是不是你关注的人，初步来说，定义一个人到商店来有几种，一种是店员，把它归到客流里意义不大，因为他不是你所关注的。第二部分是VIP或者会员，这部分是大家关心的。第三部分既不是店员也不是会员，可能就是一个普通顾客，但是他昨天来过今天又来了，或者上个月来过，今天来过，这个人是不是有价值，这个数据获取之后对后面的精准营销可能会有帮助。对顾客的深度识别或者属性化的识别，我们认为是对整个商圈数据挖掘的重要步骤。

当你拿到一个数据的时候，你可能看到的不仅仅是一个单纯的数据，而是要细分，会员、店员、回头客，这些数据的细分可能对营销会更有价值。这是线上展现的应用，通过摄像头把这个人的基本属性摘取出来，会记录每次陌生人进入的时间和地点。这是刚才说的不同场景下面，我们最终捕获的三个数据，这个数据带来的可能是一个数据支撑，给未来智慧商业应用提供更多的数据可分析，分析你的顾客回头率有多高。

柜台热力分析

另外柜台的热力图，热力图是一种热闹程度，经常来的柜台热力值自然就高，除了热力图之外，还有我们站在这里，我待的时间是不是足够长，我对这个商品是不是关注了10分钟以上，那对这个柜台或者这个商品的定义就不一样，或者来的人数很高，但是进来之后30秒就走了，我们对客户的行为分析也很重要，包括热力图数据可能是看的拥挤度，而且看的时间又很长，这两个数据很重要。摄像头数据确定顾客的滞留时间，同时我们也可以用视频数据做一个防盗。

动态人脸识别与行为分析算法

人脸的捕获，可能一个人一个颜色代表是唯一一个人，这个人在这过程中可能有一张最好的人脸，我只关注他最好的人脸来识别他是谁，第一步的技术是准确的捕获每一张人脸，这是人员的跟踪，对一个人的整体行为，他在画面中的坐标在哪里，轨迹怎么走的，每个人都会被完整的解释出来，会被持续的跟踪。也可以看到怎样跟踪到一个人，不管你摄像头怎么架设，角度如何，都可以识别和跟踪每个人的状态。

这是综合利用了现有在商圈和零售业里面的视频资源，充分利用这些摄像机能够产生多元化数据，人看摄像机已经没有多大意义，而让机器帮你去看摄像机，了解画面中你想要的东西，白天的数据可能是客流的分析数据包括轨迹数据，到夜间可能是监控数据或者报警数据，这些数据归到上一层数据平台，产生更多的数据交集。

最后讲一下趋视科技，20年专注于人工智能核心技术的研发，致力于通过视觉行为分析技术与人脸识别应用，洞察消费者行为，为决策者提供精准而全面的商业信息，助力决策。