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NVIDIA 为零售防窃应用推出 NVIDIA Retail AI ,基於云原生微服务并针对百种容易被偷的商品提供预训练模型

超商、超市的商品偷窃事件层出不穷,零售业饱受偷窃蒙上严重的损失,根据美国零售联合会与防损研究委员会针对美国零售安全的调查,高达 65% 的商品耗损来自窃盗,尤其随着全球民生必需品涨价,偷窃事件也提高了一倍; NVIDIA 锁定零售防窃的商机,推出基於 Metropolis 微服务的 NVDIA Retail AI 云原生服务,借助影像辨识技术减少零售业因偷窃造成的损失。

▲以 NVIDIA Metropolis 微服务为基础提供三项针对零售的视觉云原生微服务应用

NVDIA Retail AI 藉由 Metropolis 微服务作为基础,这是一项建构 AI 应用程式的低语言或无语言方式,透过微服务提供模组化结构,并可快速与标准化系统的 AI 应用程式结合; NVIDIA Retail AI 提供三项与零售领域相关的工作流,包括零售防窃AI 工作流,多镜头追踪 AI 工作流与零售商店分析工作流。

▲针对百种容易遭窃的商品进行模型预训练,并可进一步针对特殊需求进行辨识的客制化

其中零售防损 AI 工作流透过能够分辨百种常遭偷窃的产品,包括肉类、酒精与洗衣精等,使视觉 AI 能分辨这类商品的各种尺寸与形状,并透过 NVIDIA Omniverse 产生的合成数据进行训练,零售业者与软体开发商还能进一步进行特定商品进行客制化模型训练,此项技术将能协助通路辨识被拿取後未依照标准结帐程序被取走的商品。

▲多摄影镜头 AI 追踪技术透过建立每个追踪对象的影像 ID 取代传统生物辨识维护个人隐私

多摄影镜头 AI 追踪工作流是提供多目标、多镜头( MTMC )影像追踪功能,旨在使应用程式开发者可轻松建构商店内多监控镜头的目标追踪镜头,同时能够未摄影机与追踪对象的储存建立关系,将每个独立追踪对象产生独立且唯一的 ID ,并透过视觉嵌入或外观追踪对象方式取代个人生物辨识,进一步维护消费者的个人隐私。

▲透过零售商店分析能够进一步针对店内环境、商品陈列与人流情况进行分析

零售商店分析工作流则是用於分析商店内的各式情境,以机器视觉结合可自定义的设定仪表板,提供包括商店人流趋势分析,持有购物篮的客户分析与走道阻塞情况,能够进一步作为商店物品摆放、通道规划还有购物行为等参考。

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