计算机视觉通过实现自动化和增强客户体验,改变了零售业。最具创造性的用途之一是自动结账系统,该系统使用计算机视觉在客户取货时识别产品,从而消除了对传统收银员或条形码扫描仪的需求。Amazon Go商店就是一个很好的例子,顾客走进来,拿起商品,然后就离开了,付款会根据他们选择的商品通过应用程序自动处理。另一个创新的应用是视觉搜索,客户可以拍摄产品的照片,并在商店的库存中搜索类似的物品。这允许无缝的在线到离线购物体验,通过提供更相关的推荐来增强用户体验。库存管理还受益于计算机视觉,其中相机和AI用于跟踪货架上的库存水平。这提高了库存计数的准确性,减少了人为错误,并帮助零售商保持最佳库存水平。零售商还可以使用计算机视觉进行客户行为分析,其中摄像机跟踪客户移动,与产品的交互以及在商店特定区域的停留时间。然后,这些信息可用于优化商店布局、营销策略,并通过预测客户需求来改善客户服务。此外,使用增强现实 (AR) 和计算机视觉的先试后买体验,允许客户在购买前虚拟试穿衣服、化妆品或配饰。
物体跟踪的最新进展是什么?

继续阅读
深度特征是什么?
机器视觉系统是一组硬件和软件,旨在使计算机或机器人能够 “看到” 并解释视觉世界,就像人类如何使用眼睛一样。这些系统通常由相机、镜头、照明和处理硬件或软件组成。相机捕获图像或视频帧,然后由软件处理以提取有用的信息。这可以涉及诸如对象识别、图
基准测试如何比较分布式查询引擎?
基准测试对于比较分布式查询引擎至关重要,因为它们提供了标准化的测试,用于衡量每个引擎在各种工作负载下的性能和效率。通过模拟真实世界的用例,基准测试可以说明不同系统在处理查询执行时间、资源使用和可扩展性等任务方面的表现。例如,使用像 TPC-
在信息检索评估中,混淆矩阵是什么?
知识图通过以结构化的方式组织和表示数据来改进信息检索 (IR),使系统能够理解实体之间的关系。知识图不是将文档视为孤立的信息,而是将人、地点和事件等概念与上下文关系联系起来。这使得能够获得更准确和相关的搜索结果。
例如,当用户使用类似 “



