使用视频标注改进零售AI系统

超市正在采用计算机视觉作为降低成本和改善客户体验的一种方式。人工智能摄像头可以防止盗窃，分析店内流量，甚至识别顾客的感受。然而，繁忙的零售环境是充满复杂运动和互动的动态环境。

如果AI模型要发挥最佳功能，就需要使用带标注的视频数据进行训练。视频数据由人工标注者创建，他们将信息添加到每一帧镜头中。这些信息使AI模型能够识别现实世界中的物体和运动。景联文科技提供视频标注服务，可以通过创新工具和内部团队简化视频标注。

视频标注和零售人工智能

视频标注使计算机视觉模型可以识别视频片段。创建视频训练数据，人工标注者逐帧标注和分割视频片段。这个过程非常耗时且劳动强度大。

即使是一小段视频也可能包含数千个单独的帧。然而，带标注的视频数据很重要，因为它可以让零售计算机视觉模型处理运动图像。

基本零售数据用例

带标注的视频训练数据可帮助AI系统解释运动。这意味着它们可以在繁忙的零售环境中很好地工作。

这反过来又启用了一些重要的用例：

情绪分析： 人工智能模型可用于衡量商店展示和优惠的影响。配备人工智能的摄像头可以跟踪购物者的动作，并根据身体动作和面部表情解释他们对产品的反应。这使商店可以更深入地了解哪些产品和交易对购物者有吸引力。

监控店内客流量：人工智能还可以通过跟踪顾客动向来帮助改善商店布局。计算机视觉模型可以捕捉路过的流量并衡量产品参与度。这可以帮助商店经理在经常经过的地方进行促销。

防损：视频标注帮助AI模型防止在自助结账时被盗。通过物体识别，人工智能模型可以看到正在扫描的物品，并在输入错误的物品类型时提醒安全人员。

视频标注技术

上面详述的用例取决于准确的视频标注。

以下标注技术可确保视频数据捕获训练AI模型所需的详细程度：

骨骼：骨骼标注有助于模型理解人体的运动。为了做到这一点，标注者在视频帧中向人体添加线条。这些线条创建了一个简化的形状，可以被AI模型识别。

点：点标注是使用单个点来精确定位重要特征。最常用于面部识别AI模型。点用于构建人工智能模型可以识别的人脸图像。

专业的视频标注提供商

视频标注可能会消耗资源和注意力。这就是为什么许多AI公司选择将视频标注外包给经验丰富的专业人员的原因。景联文科技支持视频标注。

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