计算机视觉正在通过可扩展的技术解决方案解决实际问题，从而改变零售业。三种创造性的应用包括自动化结账系统、实时库存管理和个性化购物体验。 每种方法都利用对象检测、图像分类和姿势估计等计算机视觉技术来提高效率和客户参与度。
一个关键的用例是 自动化结账系统，例如亚马逊 Go 商店。 这些系统使用天花板上的摄像头和货架传感器来跟踪顾客拿起的商品，从而无需传统的结账队伍。 当顾客拿起一件商品时，计算机视觉算法会通过预先训练的对象检测模型（例如，YOLO 或 Faster R-CNN）识别产品，并使用面部识别和基于应用程序的身份验证将其与他们的帐户关联。 该系统融合来自多个传感器的数据，以减少错误，例如错误识别外观相似的商品。 对于开发人员来说，挑战包括优化边缘设备上的实时推理，并确保摄像头和后端系统之间的低延迟同步。 解决方案通常涉及轻量级神经网络和分布式计算框架，如 Apache Kafka 用于数据流。
另一个应用是 实时库存管理。 像沃尔玛这样的零售商部署配备摄像头的自主机器人来扫描货架并检测缺货商品。 这些机器人使用语义分割模型来识别产品及其在货架上的确切位置，即使部分被遮挡。 该系统标记货架内容和库存数据库之间的差异，触发补货警报。 开发人员必须通过在多样化的数据集上训练模型并使用多视图 3D 重建来解决诸如不同照明条件和遮挡之类的挑战。 与基于云的库存 API 集成可确保无缝更新。 OpenCV 和 TensorFlow Lite 等开源工具通常用于构建这些系统，而边缘 TPU 或 NVIDIA Jetson 设备处理设备上的处理以减少延迟。
第三个例子是 个性化购物体验。 例如，丝芙兰的 Virtual Artist 应用程序使用面部landmark检测和增强现实 (AR) 来让用户虚拟地试用化妆品。 计算机视觉识别面部特征（眼睛、嘴唇），并使用 ARKit 或 MediaPipe 等框架实时覆盖化妆纹理。 同样，服装店的智能镜子会分析身体姿势和尺寸，以推荐尺码或款式。 从事这些系统的开发人员通常使用预先训练的姿势估计模型（例如，OpenPose）并在特定领域的数据上对其进行微调以提高准确性。 挑战包括处理不同的体型和照明条件，这需要诸如数据增强和自适应标准化层之类的技术。 这些应用程序通常依赖于移动优化的 ML 框架（例如 TensorFlow Lite 或 Core ML）以确保消费者设备上的流畅性能。