Архитектура поведенческой аналитики розничной торговли на базе искусственного интеллекта Физическая среда розничной торговли ежедневно генерирует огромные объемы поведенческих данных. Каждый вход, выход, путь движения и взаимодействие создают небольшое событие данных. Задача, которую я...
Архитектура поведенческой аналитики розничной торговли на базе искусственного интеллекта
Физическая среда розничной торговли ежедневно генерирует огромные объемы поведенческих данных.
Каждый вход, выход, путь движения и взаимодействие создают небольшое событие данных.
Задача не в сборе этих событий.
Задача состоит в том, чтобы превратить их в значимую информацию.
Традиционные системы розничной торговли обычно останавливаются на простой метрике:
«Сколько человек вошло в магазин?»
С инженерной точки зрения это очень ограниченный вывод данных.
Современная система розничной аналитики должна обрабатывать несколько уровней информации:
Обнаружение событий
Отслеживание объектов
Фильтрация данных
Поведенческое моделирование
Аналитика в реальном времени
Целью является не просто подсчет предметов.
Цель – понимание закономерностей.
Архитектура интеллектуальной розничной аналитики
Платформу розничной аналитики на базе искусственного интеллекта можно рассматривать как распределенную систему обработки данных.
Типичная архитектура содержит четыре основных уровня.
1. Уровень восприятия: фиксация событий реального мира
Первая задача — преобразовать физическое движение в структурированные данные.
Общие аппаратные технологии включают в себя:
Камеры стереовидения
Датчики времени полета
Инфракрасные датчики
Край А