智能零售监控与整合应用方案

利凌企业产品经理苏桂鋐。

智能零售需要应用的科技中，影像监控技术也是不可或缺。利凌企业产品经理苏桂鋐指出，影像监控结合零售业必备的POS，或是店铺安全控管，加上现在已经相当成熟的智能影像监测(Intelligent Video Surveillance；IVS)，将可让零售管理变得更加方便。

事实上，影像监控早已普遍用于零售代理，但早期的影像监控技术如类比信号+卡式录影，画质不佳且储存影像时间短暂，实际的应用效果有限。但随着影像监控技术不断精进，如从卡式录影进阶成硬盘式录影(影像编码储存)，不但改善影像储存空间的需求，也让影像查找变得更加方便，而网络功能加上数码影像串流技术，更能捕捉到画质高、更实时的重要影像。

苏桂鋐指出，影像监控功能的呈现与利用多用于下列三种型式，首先是留下补助证据，如录影数据、实时影像、实时线上监控及影像管理等；其次是事件告警功能，如连结感知器、警报通知、监控设备状态及跨系统整合告警等；最后则是智能监控，包括动态侦测、物件行为分析、虚拟警戒、人脸识别及车牌识别等。

影像数据应用于零售业，首先主要的整合就是与POS的结合应用，如收费员一旦与顾客发生交易纠纷，或是需要进一步确认收银信息时，影像数据就可以作为事件处理的辅助证据，管理者也可以利用视讯监控，透过网络视察店铺，不需要亲临现场，也可以了解店铺陈设的情形，如果能够结合巨量数据分析技术，甚至可以依据销售信息的行为观察，针对消费者行为模式进行研究，订定更为精致的销售策略。

以利凌企业的解决方案为例，管理者可以透过影像监控与POS的整合界面，实时看到交易画面，发票也会回放显示信息的画面，必要时还可以查找交易纪录，或是查询更详细的发票信息。

影像监控若与店舖安全管理结合，可以进一步整合感知器，感知收银机、电力系统或门窗的各种状况，还可与店舖警铃通知或火灾等灾害通知结合，还可搭配影像与声音建立紧急通报系统，必要时可进行线上双向对谈。

以利凌企业的解决方案为例，警报示警的管理界面，可以定义每个感知器与设备的警报内容，同时也可以定义单一或多重警报的发报成立条件以及后续连动，还可以透过Mail、简讯、手机APP通知，依据不同的警报内容，定义不同的接收对象。

至于智能监控应用方面，苏桂鋐以物件行为分析为例指出，目前已可做到分析物件行进与停留移动行为的轨迹侦测，分析哪个区域的物件密集度高低的密度侦测，定义并通报物件遗失或遗留，以及侦测分析物件进出双向数据。

苏桂鋐指出，物件行为分析最常被应用于零售领域的就是人流状况，只要透过影像功能，在店铺门口或任何地点定义区域或线段，就可以计算出进出的人流，什麽时间有多少人进，有多少人出，都可以透过影像分析，达到来客数统计分析，并利用统计图表回报管理与策略程面的需求。但苏桂鋐也指出，影像端的人流计算仍然可能会产生误差，但可以利用演算法的设定条件来降低误报率。

而在轨迹侦测方面，可以先将人或物的条件设定好，包括大小尺寸、长度等，确定是否为需要去追踪的目标，就可以掌握追踪目标在特定时间所经过的地方，如使用鱼眼镜头，可以最大范围的追踪物件踪迹，如侦测人流往那个方向前进，那些地方停留最久等。

至于密度侦测，可以在设定区域的人群聚集到一定密度时，自动发出警报，如先定义好不同的零售区域如熟食区、杂货区、饮料区等，就可以知道每天的哪个时段，在哪个区域的顾客停留数量。

遗留物遗失物侦测方面，假设有人将物品留在店铺内就离开，智能监测系统就会发出警报，让门市可以变得更加安全。智能影像监测也可以设定虚拟警戒，可以在影像上用电子方式画出一条虚拟警戒线或是警戒区块，什麽区域不该进去人，或是不该有人停留或穿越，都可以透过虚拟警戒加以管理。

人脸识别通常用于已经建立的数据库，进行脸部侦测，应用于门禁或安防领域，辨别VIP或是黑名单人士。像在没有数据库的利用上，也可以透过外观特徵辨别功能，辨别一些信息，如性别与年龄等，可以进行一些零售商业化应用，如了解特定年龄或性别对于某些商品的喜好有何差别。

车牌识别的应用方式，与人脸识别相当类似，如果已经建立数据库，就可以根据建立名单进行车牌辨别，多半用于私人停车空间。至于零售卖场的停车管理系统，比较适合使用无数据库的车牌识别，主要是用来记录进出车流，也可用于收费放行或是配合会员集点活动等。

苏桂鋐指出，只有影像监控或是POS，其实都很难达到智能零售的应用需求，但如果能够将其做好整合，就可以发挥许多价值。如录影数据加上商品信息，就可建立销售证据与商品履历，如网络购物业者在订单产生时，从调货开始直到封箱，都可以进行记录，一旦出现任何商品交易与包装过程中所产生的消费纠纷，都可以透过录影系统或是POS系统，快速的将该时间录影数据导出，用以解决纠纷。

如果能将人脸识别分析搭配销售商品信息，就可以用来侦测商品销售对象范围，如透过人脸识别分析，去界定商品销售对象与预计目标接受度，再用已规划或是分析该商品规划是否如商品企画，并将该情报再商业化甚至于贩售，用于新商品的销售测试或活动企画时，会非常有用，有了基本数据做为参考，再扩大销售范围，会更加十拿九稳。

如果能将物件行为分析配合销售商品信息，就可用来做为店铺商品规划与陈列的参考，藉由物件行为分析轨迹与停留密度等信息，分析商品的销售与物件分析的信息相关性，改善或改变动线或商品摆设。

除了影像技术本身外，后端管理平台也相当重要。以利凌网域云端管理系统为例，管理人员可利用厂商建立的平台去登录管理多个监控主机状态，透过iPhone、iPad、Android、Mac及Windows手机，用来管理查看各个零售店铺的设备状况，也可用实时影像作为店铺巡查的功能等。

而在实际应用案例方面，有宠物店透过影像监测，让客户在消费时可以掌握宠物的动态，让一个商品的销售也可以有他的温度与附加效果存在。也有物流业者用来记录商品包装信息，从商品试扫描、商品包装、成品检验及成品入箱，都可以透过查找功能，找到所需要的信息，简单的查找就可以取代过往人力一分一秒检视，从前所需要的人力，立即可以减少并提升效率。

苏桂鋐强调，前述应用其实都离不开巨量数据分析，无论是ＰＯＳ或者是影像监控的任何识别结果都只是一个工具，需要客观的统计分析，需要专业的数据挖掘团队，去思考去激荡产生创意的火花，才能将的影像识别功能，融合到智能零售的应用。