零售业中的计算机视觉使计算机能够看到和分析关键数据，并从中获得理解。当应用于零售过程时，它可以在传统零售业的工作方式中产生范式转变。
如果说人工智能使计算机能够思考，那么计算机视觉则使计算机能够看到、分析和理解。作为人工智能的一个子集，计算机视觉允许计算机和系统从数字化图像、视频和任何其他视觉辅助工具中提取有意义的信息。
它根据得到的数据提供建议并采取某些行动。由于其革命性的解决方案，预计到2027年，全球计算机视觉市场预计将达到737亿美元。近年来，越来越多的零售企业计划将计算机视觉纳入其运营。
到2028年，人工智能在全球零售业的市场规模预计将达到311.8亿美元。从分析消费者行为到监控店内健康状况，零售业中的计算机视觉，可以帮助提高零售商的收入和客户的整体购物体验。
计算机视觉在零售中的优势
零售业中的计算机视觉有潜力通过改善顾客的整体购物体验和零售商的投资回报率来改变这个行业。
1.零售业中的热图映射
热图是数据的图形表示，通过不同的颜色表示不同的值。它可以帮助可视化密度。在零售业，热图将帮助用户确定和理解消费者行为和商店的功能。零售业的热图技术提供实时成像，以帮助监控活动，并为每层楼或区域的消费者流量分配不同的颜色。丝芙兰、新秀丽、ATU免税店等行业巨头已经在其门店中部署了热图，以测试新的销售策略，试验布局，并了解顾客在店内的活动。
2.虚拟镜像
虚拟镜子是一个双向镜子，在玻璃后面显示电子显示屏。这些镜子大多配备了计算机视觉，可以监控和分析视觉模式。虚拟镜子利用传感器、配备计算机视觉的摄像头和显示器，根据当前趋势和收集的数据为客户提供不同的服装建议。
为购物者提供查看和虚拟试穿几件衣服的选项，有助于节省他们的时间，不必排队等候，并提高整体购物体验。计算机视觉部署的摄像头将有助于捕捉用户的形状和尺寸，并以此为基础，根据时尚趋势为他们提供各种选择。在零售商店中实施虚拟镜像有助于减少销售人员的工作量，还可以增强品牌体验。
3.店内流量检测
用于客户分析的计算机视觉摄像头和传感器有助于检测和识别店内流量和数据模式。这允许将整个商店中的买家路线分开，并捕获路过的流量率。这有助于零售商确定哪些促销活动提高了用户参与度，哪些促销活动做得不好。
人工智能零售分析还包括员工和客户的互动，并不局限于观察购物者的购买行为。它提供实时可见性，以了解店内服务参与度，并帮助推动个性化消息传递和营销活动。
例如三星利用计算机视觉来帮助量化顾客的店内行为。它使用了几台店内摄像头和先进的计算机视觉算法来收集流量、人口统计和停留时间数据，让他们清楚地了解商店的业绩和业绩的初步衡量标准。
4.防止损失
计算机视觉被称为计算机的眼睛，因此在防止零售商店的盗窃损失方面至关重要。计算机视觉中的机器学习算法有助于观察客户的行为，检测和识别模式，并根据这些输入做出所需的决策。这有助于识别购物者的任何可疑活动。
在实现计算机视觉后，员工向他们认识的人赠送免费或打折产品等问题已经减少。由于这项技术可以识别结账区中的每一件物品，并将其与交易联系起来，计算机视觉可以帮助防止员工试图窃取物品的任何企图。
5.图像识别
计算机视觉驱动的图像识别技术正被零售和电子商务企业广泛应用。这对消费者和零售商都有好处。通过在图像识别中使用深度学习，它可以通过提供个性化搜索、客户或购物者分析、假冒检测、时尚趋势分析等功能来帮助零售商。
通过图像识别收集的数据，零售商可以实施它，设计有效的营销活动，并提高投资回报。它还可以增强店内体验，因为这项技术可以帮助零售商从喜欢通过智能手机，或其他设备在线比较价格的客户那里保留销售额。
6.加强库存管理
零售业的库存管理系统是为了满足客户的需求，在不储存过多产品的情况下供应产品，这些产品最终可能会过期或在仓库中浪费，或者相反，会耗尽库存。
货架上产品的可用性是指其在正确的地点、时间和价格为客户提供的货架上的可见性。货架上的可用性管理不善会导致每一方的损失，因为客户可以离开特定的零售店，前往另一家零售店，这会导致客户忠诚度和销售额的长期损失。
使用计算机视觉和机器学习可以通过随时查看库存来监控和授予机会，从而有助于遏制货架上的可用性管理不善。计算机视觉通过从放置在仓库和货架上的手机、机器人和/或固定摄像头收集的视频和图像提供实时数据收集。借助计算机视觉的软件有助于检测标签错误物品的缺陷，跟踪库存，预测特定产品的非高峰和高峰需求，并向供应商提供订单。
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