稳格科技图像识别算法案例：助力连锁超市实现零售场景智能升级

一、案例背景

全国性连锁超市面临三大运营痛点：

1、商品识别效率低：人工核对商品与条形码耗时（单件商品识别需5秒以上），高峰期收银台排队严重，顾客体验差；

2、客流数据利用薄弱：仅通过传统摄像头统计客流量，无法分析顾客动线、停留热点及商品关注度，陈列优化缺乏数据支撑；

3、库存损耗高：生鲜区因未及时识别过期或破损商品，年损耗成本超200万元。

二、解决方案

稳格科技基于计算机视觉与深度学习技术，定制以下方案： 

1、多任务图像识别算法：

①商品识别：采用改进型YOLOv7目标检测框架，训练覆盖3000+种商品的识别模型，支持多角度、遮挡下的稳定检测；

②客流行为分析：集成轻量级行为识别模型（基于MobileNet-SSD），实时追踪顾客动线、停留区域及商品交互动作（如拿起、放下）；

③生鲜品相检测：通过图像分类算法（ResNet50）识别生鲜商品的新鲜度（如水果腐烂、蔬菜枯萎），自动触发促销或下架提醒。

2、边缘-云端协同架构：

①边缘端（NVIDIA Jetson TX2）部署商品识别与行为分析算法，实现本地实时处理（处理速度>30fps），降低网络延迟；

②云端构建大数据分析平台，基于历史客流数据生成热力图、动线报告及商品关联分析，辅助陈列优化与精准营销。

三、实施过程

1、需求确认：与客户明确商品种类、客流分析指标（如停留时长、动线路径）及库存管理规则（如生鲜保质期阈值）。

2、数据采集与标注：在超市部署50+高清摄像头，采集10万+张商品图像与2000+小时客流视频，标注商品名称、顾客动作及生鲜品相状态。

3、模型训练与优化：

①针对复杂场景（如商品重叠、反光包装）进行数据增强与域适应训练；

②优化小目标检测能力（如小包装零食识别），确保检测准确率达99%以上。

4、系统集成与测试：

①将算法接口与超市现有收银系统（POS）、库存管理系统（ERP）对接，实现自动扣库与促销触发；

②模拟1000+次商品识别与客流分析测试，验证系统响应时间（<0.5秒）与准确率（商品识别准确率99.2%，客流动线分析误差<5%）。

5、交付与培训：提供系统操作手册、API文档及运维培训，确保门店自主管理。

四、成果与价值

1、收银效率提升：商品识别时间缩短至0.3秒，收银效率提升80%，顾客平均排队时间从5分钟降至1分钟；

2、客流数据赋能：生成周/月客流热力图与动线报告，优化高关注度商品陈列位置，相关品类销售额提升25%；

3、库存损耗降低：生鲜品相检测准确率达98%，年损耗成本减少160万元，库存周转率提高30%；

4、顾客体验优化：通过动线分析发现“入口区顾客停留率低”问题，调整陈列后入口区商品销售额增长40%。

结语

稳格科技通过图像识别算法与零售场景的深度融合，成功帮助客户实现从“人工经验驱动”到“数据智能驱动”的转型。我们始终以技术落地为核心，通过多任务算法设计与边缘计算部署，为企业构建实时、精准、可扩展的零售智能管理系统，助力其在数字化转型中提升竞争力。