码隆科技AI商品识别助力新零售应用场景 - 安防知识网

码隆科技正积极展开AI新零售布局。目前,AI商品识别技术在新零售主要有两部分应用

日前,艾瑞咨询发布了《2017年中国计算机视觉行业研究报告》,对相关技术热点及整体产业做了概述性介绍,并基于此对典型应用的具体使用场景进行了分领域论述。其中,作为首个提出人工智能商品识别概念的AI公司,码隆科技的观点、技术、解决方案被纳入报告中,成为商品识别领域的行业论据和典型案例,对同行企业和商业客户起到了良好的引导作用。

　　自1966年建立计算机视觉学科以来,尽管在感知与认知智能方向至今仍有大量尚待探索的问题,但得益于深度学习算法的成熟应用,侧重于感知智能的图像分类技术正在工业界逐步实现商用价值。这也助力了金融、安防、互联网、手机、医疗、工业等领域智能升级。2017年,中国计算机视觉行业市场规模约为40亿元,凭借安防领域的爆发性增长,预期2020年将增长至725亿元。

2017年,码隆科技、商汤科技、云从科技、旷视科技等公司也成为技术圈层内拥有算法、产品、解决方案的高关注度企业。值得一提的是,码隆科技所倡导的“商品识别”逐渐成为人脸识别、语音语义识别、自动驾驶之外创新的识别应用研究方向。

　　码隆科技专注于深度学习和计算机视觉技术创新,为行业提供了先进的智能商品识别服务,并最早应用到了纺织与时尚领域。目前,码隆科技的商业场景已广泛应用在纺织面料、时尚、电商、零售、版权等多个领域,拥有光明网、中国纺织信息中心、卷皮、穿衣助手、蒙牛、唯品会、三福百货等知名企业客户。码隆科技核心产品ProductAI为合作客户提供商品属性识别、海量商品图像检索等服务,将视觉技术应用到设计、生产、采购、销售、结算等整个产业链。值得关注的是,码隆科技正积极展开AI新零售布局。目前,AI商品识别技术在新零售主要有两部分应用:

　　一、无人零售中的无人结算。在现实结账场景中,即便购物车内的商品有堆积和遮挡,ProductAI的识别技术也可以准确识别商品个体与数量,进行结算。这种解决方案在中小型零售场景中可以有效减少人工成本,而对于大型或超大型的商超场景,则可实现“无需排队”的快速结算智慧体验。目前,码隆科技正积极与国际零售龙头企业和各垂直行业电商平台合作,联合开发更深入的新零售解决方案。

　　二、线下智能门店升级。通过人工智能,可实现“人脸识别签到”与“客流分析”功能。除了能高效实现身份信息核实与人员管理等功能,更可针对人流、性别、年龄和穿着特征进行消费者画像分析,并生成可视化报告。人工智能可以利用大数据,打通线下门店与线上数据,连接商品库,形成线下+线上体验融合的新模式,辅助导购员和商家进行决策,为企业客户提供更高效、更高质、更安全的商品识别解决方案。目前,码隆科技与三福百货合作的人脸识别智能签到及客流分析项目已落地,商家可通过人工智能与大数据,多维度分析潜在客户,优化线下门店资源配置。

　　谈到AI商品识别在传统行业的应用,在与时尚纺织行业深度合作的过程中,码隆科技与中国纺织信息中心、国家纺织产品开发中心合作,共同推出了全球首款人工智能时尚色彩分析产品——AI Color Trend。它不仅能通过对色彩趋势的分析和呈现,为服装设计师等从业者提供更精确的流行趋势指南,还能通过大数据和人工智能算法,将Gucci、Dior、Chanel和Burberry等知名品牌以及巴黎、米兰、伦敦、纽约国际时装周每季的色彩搭配等进行数据化分析,帮助服装设计师们更好地预测国际流行色彩趋势。

　　计算机视觉发展方兴未艾,技术逐渐由表层认知向深层认知演进。虽然前方道阻且长,但伴随深度学习算法的加速迭代,以“商品识别”为核心的人工智能解决方案将逐渐为各领域商业赋能。