智能零售監控與整合應用方案

利凌企業產品經理蘇桂鋐。

智慧零售需要應用的科技中，影像監控技術也是不可或缺。利凌企業產品經理蘇桂鋐指出，影像監控結合零售業必備的POS，或是店鋪安全控管，加上現在已經相當成熟的智慧影像監測(Intelligent Video Surveillance；IVS)，將可讓零售管理變得更加方便。

事實上，影像監控早已普遍用於零售通路，但早期的影像監控技術如類比訊號+卡式錄影，畫質不佳且儲存影像時間短暫，實際的應用效果有限。但隨著影像監控技術不斷精進，如從卡式錄影進階成硬碟式錄影(影像編碼儲存)，不但改善影像儲存空間的需求，也讓影像搜尋變得更加方便，而網路功能加上數位影像串流技術，更能捕捉到畫質高、更即時的重要影像。

蘇桂鋐指出，影像監控功能的呈現與利用多用於下列三種型式，首先是留下補助證據，如錄影資料、即時影像、即時遠端監控及影像管理等；其次是事件告警功能，如連結感知器、警報通知、監控設備狀態及跨系統整合告警等；最後則是智慧監控，包括動態偵測、物件行為分析、虛擬警戒、人臉辨識及車牌辨識等。

影像資料應用於零售業，首先主要的整合就是與POS的結合應用，如收費員一旦與顧客發生交易糾紛，或是需要進一步確認收銀資訊時，影像資料就可以作為事件處理的輔助證據，管理者也可以利用視訊監控，透過網路視察店鋪，不需要親臨現場，也可以了解店鋪陳設的情形，如果能夠結合巨量資料分析技術，甚至可以依據銷售資訊的行為觀察，針對消費者行為模式進行研究，訂定更為精緻的銷售策略。

以利凌企業的解決方案為例，管理者可以透過影像監控與POS的整合介面，即時看到交易畫面，發票也會回放顯示資訊的畫面，必要時還可以搜尋交易紀錄，或是查詢更詳細的發票資訊。

影像監控若與店舖安全管理結合，可以進一步整合感知器，感知收銀機、電力系統或門窗的各種狀況，還可與店舖警鈴通知或火災等災害通知結合，還可搭配影像與聲音建立緊急通報系統，必要時可進行遠端雙向對談。

以利凌企業的解決方案為例，警報示警的管理介面，可以定義每個感知器與設備的警報內容，同時也可以定義單一或多重警報的發報成立條件以及後續連動，還可以透過Mail、簡訊、手機APP通知，依據不同的警報內容，定義不同的接收對象。

至於智慧監控應用方面，蘇桂鋐以物件行為分析為例指出，目前已可做到分析物件行進與停留移動行為的軌跡偵測，分析哪個區域的物件密集度高低的密度偵測，定義並通報物件遺失或遺留，以及偵測分析物件進出雙向數據。

蘇桂鋐指出，物件行為分析最常被應用於零售領域的就是人流狀況，只要透過影像功能，在店鋪門口或任何地點定義區域或線段，就可以計算出進出的人流，什麼時間有多少人進，有多少人出，都可以透過影像分析，達到來客數統計分析，並利用統計圖表回報管理與策略程面的需求。但蘇桂鋐也指出，影像端的人流計算仍然可能會產生誤差，但可以利用演算法的設定條件來降低誤報率。

而在軌跡偵測方面，可以先將人或物的條件設定好，包括大小尺寸、長度等，確定是否為需要去追蹤的目標，就可以掌握追蹤目標在特定時間所經過的地方，如使用魚眼鏡頭，可以最大範圍的追蹤物件蹤跡，如偵測人流往那個方向前進，那些地方停留最久等。

至於密度偵測，可以在設定區域的人群聚集到一定密度時，自動發出警報，如先定義好不同的零售區域如熟食區、雜貨區、飲料區等，就可以知道每天的哪個時段，在哪個區域的顧客停留數量。

遺留物遺失物偵測方面，假設有人將物品留在店鋪內就離開，智慧監測系統就會發出警報，讓門市可以變得更加安全。智慧影像監測也可以設定虛擬警戒，可以在影像上用電子方式畫出一條虛擬警戒線或是警戒區塊，什麼區域不該進去人，或是不該有人停留或穿越，都可以透過虛擬警戒加以管理。

人臉辨識通常用於已經建立的資料庫，進行臉部偵測，應用於門禁或安防領域，辨別VIP或是黑名單人士。像在沒有資料庫的利用上，也可以透過外觀特徵辨別功能，辨別一些資訊，如性別與年齡等，可以進行一些零售商業化應用，如了解特定年齡或性別對於某些商品的喜好有何差別。

車牌辨識的應用方式，與人臉辨識相當類似，如果已經建立資料庫，就可以根據建立名單進行車牌辨別，多半用於私人停車空間。至於零售賣場的停車管理系統，比較適合使用無資料庫的車牌辨識，主要是用來記錄進出車流，也可用於收費放行或是配合會員集點活動等。

蘇桂鋐指出，只有影像監控或是POS，其實都很難達到智慧零售的應用需求，但如果能夠將其做好整合，就可以發揮許多價值。如錄影資料加上商品資訊，就可建立銷售證據與商品履歷，如網路購物業者在訂單產生時，從調貨開始直到封箱，都可以進行記錄，一旦出現任何商品交易與包裝過程中所產生的消費糾紛，都可以透過錄影系統或是POS系統，快速的將該時間錄影資料導出，用以解決糾紛。

如果能將人臉識別分析搭配銷售商品資訊，就可以用來偵測商品銷售對象範圍，如透過人臉識別分析，去界定商品銷售對象與預計目標接受度，再用已規劃或是分析該商品規劃是否如商品企畫，並將該情報再商業化甚至於販售，用於新商品的銷售測試或活動企畫時，會非常有用，有了基本數據做為參考，再擴大銷售範圍，會更加十拿九穩。

如果能將物件行為分析配合銷售商品資訊，就可用來做為店鋪商品規畫與陳列的參考，藉由物件行為分析軌跡與停留密度等資訊，分析商品的銷售與物件分析的資訊相關性，改善或改變動線或商品擺設。

除了影像技術本身外，後端管理平台也相當重要。以利凌網域雲端管理系統為例，管理人員可利用廠商建立的平台去登錄管理多個監控主機狀態，透過iPhone、iPad、Android、Mac及Windows手機，用來管理查看各個零售店鋪的設備狀況，也可用即時影像作為店鋪巡查的功能等。

而在實際應用案例方面，有寵物店透過影像監測，讓客戶在消費時可以掌握寵物的動態，讓一個商品的銷售也可以有他的溫度與附加效果存在。也有物流業者用來記錄商品包裝資訊，從商品試掃描、商品包裝、成品檢驗及成品入箱，都可以透過搜尋功能，找到所需要的資訊，簡單的搜尋就可以取代過往人力一分一秒檢視，從前所需要的人力，立即可以減少並提升效率。

蘇桂鋐強調，前述應用其實都離不開巨量資料分析，無論是ＰＯＳ或者是影像監控的任何辨識結果都只是一個工具，需要客觀的統計分析，需要專業的資料挖掘團隊，去思考去激盪產生創意的火花，才能將的影像識別功能，融合到智慧零售的應用。