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以展现案例看为什么零售业须要高效能的边际运算基础建设,以及 NVIDIA EGX 怎样辅佐伶俐零售

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在 MWC LA 的 NVIDIA 展台, NVIDIA 与合力同伴下属了几项针对零售的 EGX 平台运用案例,包括小型的无人化市肆,市肆主顾行动与动线追踪体系,以及借由机械视觉辅佐消费者运用过磅装备购置零星食材,这些运用案例都应用了 NVIDIA 的 Tesla T4 加速器,以其省电但高效率的 AI 功用,辅佐这些以机械视觉的零售运用。

以展现案例看为什么零售业须要高效能的边际运算基础建设,以及 NVIDIA EGX 怎样辅佐伶俐零售 第1张

▲因为顾及 GDPR , AiFi 的无人市肆体系仅保有非敏感性材料作为客户行动剖析

由 AiFi 所计划的无人市肆体系的设想理念是连系消费者购置与结帐平台,因为体系须要透过摄影机追踪消费者在市肆中的购置行动与举行购入商品的辨认,且考虑到 GDPR 律例,所追踪的影象资讯与个人材料都是采用一次性,仅会保存不包括敏感资讯的基础材料作为主顾购置行动剖析运用,在此运用案例当中, 透过 NVIDIA Jetson 平台举行基础的影象治理追踪,然后把处置惩罚后的影象资讯汇入建构在市肆中的 EGX 平台举行进阶的影象辨识。

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▲消费者的 app 透过注册信用卡举行付出,并会发生一次性 QR Code 供入场运用

在展现类型中,消费者透过 AiFi 的 app 发生 QR Code 作为确认入场的凭证,应用 QR Code 翻开市肆闸门后,影象辨识体系即最先举行人物追踪,一旦消费者举行商品拿取的行动,也会辨识消费者所拿的商品,而终究在消费者进场前将消费者所购置的商品透过 app 举行扣款,将来仅会保存入场运用者的入场时候、岁数、性别、购置的商品种别等材料作为后续的客户行动剖析,而主顾因素与在市肆中的影象都不再保存,确保不侵占个人隐私。

▲ AnyVision 的主顾市肆行动剖析平台透过机械视觉剖析市肆空间被运用的状况

AnyVision 则是应用 NGX 搭配摄影机举行市肆内的运用者动线与行动剖析,这套体系可借由机械视觉延续追踪主顾在市肆内的停止行动发生可视化图表,并可从体系中除了不管性别外,亦可针对男性或是女性在店内的停止行动举行剖析,一方面可针对店内商品货架与动线举行调解,另一方面亦可针对经常性停止的位置摆放重点商品吸收消费者眼光,因为这套体系是针对单一市肆举行长时候的追踪,故运用边际运算会比起将大批影象材料传输到云端平台后处置惩罚更合理。

以展现案例看为什么零售业须要高效能的边际运算基础建设,以及 NVIDIA EGX 怎样辅佐伶俐零售 第2张

▲因为 RetailAI 运用基于 AI 手艺的影象剖析,纵然将生果装在塑胶袋仍能辨识

关于在大卖场购置散装食材如蔬菜、生果或是稻米时,每每须要举行过磅后贴上价钱,但关于消费者以至伙计生怕也记不得每一项食材的每公斤价钱,购置的品种一多又更轻易搞混, RetailAI 则应用基于 EGX 的 AI 影象剖析手艺,将消费者放上磅秤的食材辨识出来,同时在过磅后显现零售价钱,且因为具有 AI 手艺,纵然是装在塑胶袋中的食材也能准确区分,有助消费者在商场购置零星食材时可以疾速得知售价。

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