极视科技货架商品陈列审计视觉开发服务介绍

商超货架陈列的规范性直接影响销售效率与顾客体验，但传统人工巡检存在效率低、误差率高、数据滞后等问题。极视科技基于计算机视觉与多模态感知技术，为商超巡检机器人开发了一套高精度、实时性、抗干扰的货架商品陈列审计系统，可自动识别缺货、错放、价格标签错误，助力商超提升运营效率5倍以上，减少销售损失30%。

一、算法介绍：多任务联合学习的智能识别框架

1. 商品检测与定位算法

• 采用YOLOv8-3D与CenterPoint融合模型，在2D图像与3D点云中同步识别商品边界框，结合货架坐标系实现厘米级定位（误差＜2cm）；

• 通过商品SKU数据库（包含尺寸、颜色、包装特征）进行匹配，识别错放商品（如将饮料放在零食区），准确率＞98%。

2. 价格标签识别算法

• 基于PaddleOCR++模型优化倾斜、模糊、遮挡标签的识别能力，支持中英文混合、多行文本提取；

• 结合NLP语义分析比对标签价格与系统售价，检测价格错误（如标价￥9.9但系统售价￥12.9），召回率＞95%。

3. 缺货检测算法

• 融合时序数据分析（连续3次巡检无商品）与重力传感数据（层板重量无变化），双重验证缺货状态；

• 对接超市ERP系统，实时同步库存数据，若库存为0且货架无商品，触发缺货预警（响应时间＜1分钟）。

二、核心技术：端-边-云协同的感知计算体系

1. 多模态传感器融合

• 集成3D结构光相机（扫描货架层板生成点云）、RGB-D相机（捕捉商品图像与标签）、RFID读写器（可选，验证商品身份），实现数据互补；

• 通过传感器校准算法统一多源数据坐标系，消除视角偏差导致的定位误差。

2. 边缘计算与模型轻量化

• 在机器人端部署TensorRT加速的YOLOv8-Tiny模型，推理速度＜50ms/帧（NVIDIA Jetson AGX Orin平台），满足实时检测需求；

• 采用知识蒸馏技术将大模型（如ResNet-101）压缩为轻量模型（MobileNetV3），减少计算资源占用。

3. 动态环境自适应技术

• 针对货架灯光变化（如LED频闪）、商品反光、顾客遮挡等干扰，开发自适应曝光控制算法与遮挡恢复模型；

• 通过在线学习机制持续更新模型参数，适应新商品上市或季节性包装变更。

三、挑战：复杂零售场景下的技术攻坚

1. 商品多样性挑战

• 商超商品SKU超10万种，包装形态各异（透明瓶、金属罐、软包装），需构建超大规模商品数据集（百万级标注样本）训练泛化模型；

• 解决方案：采用合成数据生成技术（如NVIDIA Omniverse）模拟稀有商品，结合小样本学习（Few-shot Learning）快速适配新品类。

2. 实时性与算力平衡挑战

• 机器人需在移动中同时处理检测、定位、识别任务，对算力与功耗要求极高；

• 解决方案：优化模型量化（FP32→INT8）与硬件加速（GPU+NPU协同计算），在保证精度的前提下降低功耗30%。

3. 数据安全与隐私挑战

• 商品图像可能包含顾客面部信息，需符合GDPR等数据隐私法规；

• 解决方案：在机器人端部署匿名化处理模块（如模糊化人脸区域），数据传输采用AES-256加密，确保合规性。

四、应用场景：全零售业态的智能化升级

1. 连锁超市

• 实时监测货架缺货率、错放率、价格错误率，生成热力图定位高频问题区域（如生鲜区缺货率比日用品区高30%）；

• 对接补货系统，自动触发AGV机器人或员工工单，实现“检测-补货”闭环。

2. 精品便利店

• 针对高单价商品（如进口零食、化妆品），通过RFID+视觉双重验证防止盗换标签（如将￥50商品标签换成￥20）；

• 结合动态定价系统，根据库存与保质期自动调整价格标签（如临近保质期商品8折）。

3. 仓储式会员店

• 检测托盘商品堆叠是否符合安全规范（如重物是否压碎轻物），避免货损；

• 通过多光谱相机检测生鲜商品新鲜度（如肉类色泽、果蔬水分），辅助下架决策。

五、合作方式：灵活定制的交付模式

1. 标准产品交付

• 提供预训练模型、SDK开发包与硬件选型指南，客户可快速集成至自有机器人；

• 适用场景：已有机器人平台，需快速升级视觉功能。

2. 联合研发合作

• 极视科技与客户共同定义需求，定制算法与传感器方案，提供从数据采集到模型部署的全流程支持；

• 适用场景：特殊货架结构（如弧形、旋转货架）或特殊商品类型（如珠宝、药品）。

3. SaaS服务模式

• 客户无需购买硬件，通过云端平台上传货架图像/视频，极视科技提供在线检测服务并返回结果；

• 适用场景：中小商超、临时促销活动（如节日货架陈列检查）。