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零售视觉解決方案指南

概览

在零售门店业务场景下,如何高效的分析门店客流情况并针对客流分析结果进行洞察来指导门店运营提效是一个普遍的痛点。针对此场景构建客流分析系统,结合 ReID 技术对摄像头捕捉到的视频流信息进行处理及分析,统计零售门店实时客流洞察,帮助零售门店进行店面规划。该指南基于 Amazon SagemakerAmazon Panorama 等服务构建。

方案优势

轻松集成

基于亚马逊云科技的技术栈,安全可靠,并可以轻松地与其他系统集成。

快速上手

可以提供准确、高效的预训练模型,从而降低客户上手难度。

保障安全

可以在客户自己的账号中实现所有算法,保障数据安全。

针对性营销策略

可以通过预设分析算法来分析顾客需求和偏好,为零售商提供更具针对性的营销策略。

亚马逊云科技解决方案概述

零售视觉解決方案指南架构图
零售视觉解決方案指南架构图
  1. 本地摄像头将视频流发送到本地部署了 Amazon IoT Greengrass 的设备上,其中视频流会被提取成帧,并由设备上基于 Amazon SageMaker 构建的模型对帧进行处理。同时,视频流也会被发送到 Amazon Kinesis Video Streams 进行实时直播或者供未来回放/搜索,之后编码成视频上传到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
  2. 本地摄像头将视频流发送到 Amazon Kinesis Video Streams。
  3. 将提取出的图像发送到 Amazon S3 进行存储。
  4. 检测到的事件被发送到 Amazon IoT Core,其中 SageMaker 构建的模型会分析事件序列并给出结果。
  5. 结果会被发送到 Amazon DynamoDB
  6. Amazon Lambda 中的函数会定期从 DynamoDB 和 S3 检索图像和异常事件。第三方应用程序或电子邮件也可以用来检索事件。
  7. 一旦检测到违规,可以使用 Amazon OpenSearchAmazon API Gateway 映射用户数据,然后通过 Amazon SNS 自动发送警报消息。
  8. 管理者将通过托管在 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 上的网页接收通知。
  9. 第三方可以与 Amazon OpenSearch、Amazon API Gateway 或 Amazon SNS 集成。

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