计算机视觉通过自动化流程、增强客户体验和提高运营效率来改变零售业。 从本质上讲，计算机视觉使用算法来分析来自摄像头或传感器的视觉数据，使零售商能够提取可操作的见解。 这项技术通过实用、可扩展的解决方案来解决库存管理、个性化购物和防损等挑战。 开发人员通过将视觉模型与现有基础设施集成，在实施这些系统中发挥着关键作用。
一个主要的应用程序是库存管理。 零售商使用计算机视觉通过分析货架图像或视频流来实时跟踪库存水平。 例如，安装在商店天花板或机器人上的摄像头可以扫描货架，以检测缺失的商品或不正确的放置。 对象检测等算法（例如，YOLO 或 Mask R-CNN）识别产品并标记差异，从而触发自动补货警报。 这减少了人工检查并最大限度地减少了缺货情况。 例如，沃尔玛已经测试了货架扫描机器人，以提高库存准确性，从而使员工能够专注于客户服务。
另一个领域是客户行为分析。 商店部署视觉系统来监控客流量并优化布局。 通过使用姿势估计或跟踪算法处理视频流，零售商可以绘制客户停留的热点，并相应地调整产品摆放位置。 例如，从摄像头数据生成的热图可以显示表现不佳的通道，从而促使重新设计。 计算机视觉还支持无收银员结账系统，例如 Amazon Go，摄像头和货架传感器跟踪客户拿起的商品，并在客户离开时自动向其帐户收费。 这些系统依赖于卷积神经网络 (CNN) 进行实时对象识别，并且需要与支付网关和数据库紧密集成。
最后，计算机视觉增强了安全性并减少了盗窃。 面部识别系统识别已知的扒手，或提醒工作人员注意可疑行为，例如在高价值商品附近徘徊。 高级模型可以通过分析运动模式来检测异常活动，例如隐藏商品。 例如，克罗格使用基于视觉的分析来监控自助结账通道，从而减少错误和故意盗窃。 开发人员在这些解决方案上工作时，必须平衡准确性与隐私问题，通常使用匿名数据或边缘处理来避免存储敏感信息。 总体而言，计算机视觉的价值在于它能够将原始视觉数据转化为零售商可操作的自动化工作流程。