AI 视频分析在零售分析中扮演着关键角色，它通过处理来自摄像头的视觉数据，提取有关顾客行为、商店运营和库存管理的可操作的见解。它结合了计算机视觉、机器学习和数据处理技术，以实时或回顾性地分析视频流。对于开发者来说，这意味着构建能够检测、跟踪和解释零售空间内的人类运动、物体互动和环境变化的系统。例如，一个系统可以跟踪客流量模式，以识别商店中的高流量区域，或测量特定产品展示的停留时间以评估顾客兴趣。
从技术角度来看，AI 视频分析依赖于对象检测模型（如 YOLO 或 Faster R-CNN）来识别视频帧中的人和物品。姿势估计算法可以分析肢体语言来推断顾客参与度，而卷积神经网络 (CNN) 可以对诸如拿起产品或进入结账队列之类的动作进行分类。开发者通常将这些模型与边缘计算设备（例如，NVIDIA Jetson）集成，以在本地处理视频，从而减少延迟和带宽成本。来自 AWS Rekognition 或 Google Vision 等云提供商的 API 也可用于可扩展的分析，尽管延迟可能会增加。然后，数据管道将结果聚合到仪表板中或触发实时警报，例如在货架需要补货时通知员工。
实际应用包括优化商店布局、减少盗窃和个性化营销。例如，从移动数据生成的热图可以告知在哪里放置热门产品，而异常检测模型可以标记可疑行为，例如在高价值物品附近徘徊。开发者还必须解决诸如隐私合规性（例如，模糊面部以满足 GDPR 要求）和处理视频流中变化的照明条件等挑战。通过将视频分析与其他数据源（如销售点系统）集成，零售商可以将顾客行为与销售数据相关联，从而实现更深入的洞察，例如识别哪些展示实际上推动了购买。