图智慧商超的“数字客流分析师”宜天信达客流统计与热力图分析系统在零售决策优化中的落地实践 - 核心应用场景与视觉资产在现代实体商业零售百货向精细化运营、空间效率优化与数据驱动决策迈进的数字化转型中精准获知顾客在商超内部的真实动线Customer Journey、货架区域的驻留时长Dwell Time以及收银排队的实时长度已成为零售巨头提升平效、优化商品陈列和降本增效的核心痛点。传统的人工计数或单点红外感应不仅采集维度极度单一也无法实现跨摄像头轨迹追踪。而通用的视频分析技术在面对商超内高密度人群重叠遮挡、多目摄像头畸变错位以及多角度光影漂移时轨迹断裂与重复计数屡见不鲜。灵声智库深入一线商超场景开发了一套集鱼眼相机畸变透视校正、跨摄像头 Homography 标定、多目标 Re-ID 与 ByteTrack 轨迹关联、二维高斯热力图渲染于一体的本地边缘端客流智能分析系统为零售商业构筑起最坚实的数字化感知底座。一、 零售客流分析的物理与算法深水区高密度人流、多摄像头重复与物理遮挡实体零售环境是极其考验机器视觉算法鲁棒性的典型“复杂物理空间”。商超在日常及大促期间往往呈现高密度的人流交织状态顾客在狭窄的通道和货架前比肩而立、频繁穿梭导致视频画面中出现大面积、高频率的物理重叠遮挡。在俯视或斜视的摄像头视角下后排顾客的头部、躯干往往会被前排高大顾客完全遮住造成追踪ID的丢失。当被遮挡顾客重新露出时传统的多目标追踪MOT算法极易为其分配一个新的 ID从而产生严重的“客流量虚高误报”和轨迹断裂直接降低了数据挖掘的可信度。其次多摄像头视场重叠区域的“同源人流去重与轨迹连续”是行业公认的技术泥潭。大型商超为了消灭视觉盲区通常在不同货架通道、扶梯口和收银区交错安装数十个监控摄像头。当一名顾客从 A 摄像头的画面边缘走向 B 摄像头时如果两个镜头的视角差大、色彩饱和度存在物理漂移算法将极难判定这是否为同一个人。传统的基于外观特征的重识别Re-ID模型在面对商超内服装相似的顾客例如穿统一校服的学生或黑白工作服的人员时极易发生特征向量碰撞导致轨迹张冠李戴使得跨区域顾客购买链路分析彻底失效。再者宽视角鱼眼镜头带来的图像畸变也给几何计算设下了重重关卡。为了用最少数量的硬件覆盖最大的物理面积零售店面通常采用 360 度圆周鱼眼镜头或大广角监控器。但鱼眼图像存在严重的径向拉伸与几何畸变图像中心的物体比例正常而边缘的顾客身体被严重扭曲、拉长甚至折叠这也导致通用的行人检测框变形质心坐标计算出现剧烈偏移。如果系统不进行精准的畸变标定与坐标透视纠正那么在物理地面投影时边缘区域的客流密度和停留时间热力就会出现畸形扩散导致数据彻底偏离物理真实。在数据隐私与本地算力平衡上智慧零售系统面临着极高的数据安全防御红线。根据国家数据安全法和顾客隐私保护条例商超视频涉及海量顾客的肖像隐私严禁将未脱敏的视频流上传到公有云。所有涉及到行人检测、人脸模糊处理、Re-ID 匹配和热力图计算的动作必须在门店本地的超紧凑边缘工控小盒内离线闭环消化。这不仅要求算法模型在有限的本地算力如中低端显卡或嵌入式边缘 NPU下维持 30fps 的高帧率流式计算更要防范任何形式的外网数据泄露风险。二、 畸变鱼眼校正与同源 Homography 标定还原真实的商超空间坐标为了将畸变严重的视频源转化为准确的空间坐标我们团队引入了“基于等距投影模型的鱼眼畸变实时校正算法”。系统在初始化配置时通过标定程序计算摄像头的内参矩阵与畸变系数。在实时处理视频流时我们的校正算子重构了 GPU 显存纹理映射Texture Mapping将鱼眼图像中被扭曲的弧面像素重投影到标准的透视平面上最大程度还原了顾客正常的物理比例。这使得边缘畸变区域的行人检测率Recall物理提升了 18.2%且将顾客头肩检测质心坐标的物理误差从 50 厘米级压缩至 3 厘米以内为后续精准的空间点轨迹定位扫清了光学障碍。针对跨摄像头多目图像重叠区域的识别我们算法工程组部署了一套“联合同源平面Homography几何对齐与多目空间拓扑网格模型”。我们在门店的二维平面图上进行虚拟多目相机联合标定确定各视角与物理地面的 Homography 矩阵。当一名顾客走到两个相机的重叠视野时算法自动将其在两个画面的二维像素底盘坐标投影到商超平面的统一物理网格Unified Local Space中。在这一网格上算法结合投影位置、运动速度和方向向量进行联合概率判定确保在重合视区内同一个人只保留一个 ID彻底消除了由摄像头视场交叉引发的客流重复计数痛点。图零售客流分析系统的畸变鱼眼畸变纠正、跨摄像头Homography标定与多目标轨迹追踪流式处理图三、 跨相机 Re-ID 关联与二维高斯热力图渲染挖掘顾客真实的商业偏好解决了几何对齐后系统利用 ByteTrack 算法实现动态的多目标轨迹跟踪。ByteTrack 的核心优势在于对低置信度检测框的合理利用它不会像传统追踪器那样直接丢弃由于遮挡而变暗或残缺的检测框而是利用卡尔曼滤波Kalman Filter估算前一帧轨迹在当前帧的预测位置将其与被遮挡顾客的残缺框进行二次关联。这使得顾客在被货架、立柱或同行人群短暂遮挡 1-2 秒甚至多达 30 帧时其 ID 状态依然维持稳定直到其完全走离摄像头视场极大地解决了商超高密场景下轨迹断裂的顽疾。在顾客跨越无交叉视角的盲区时系统必须依靠特征检索完成跨相机的长程 ID 关联。我们商业感知实验室开发了一套“基于注意力解耦的轻量化跨相机 Re-ID 匹配网络”。为了在本地低配显卡上实现千人级特征的毫秒级比对我们将 ResNet 骨架进行了极致裁剪并在训练时引入了“特征局部掩膜Part-based Masking”算法。这使得网络在提取行人特征向量时能够主动剥离光影漂移和类似衣着的全局干扰聚焦于鞋子颜色、包袋样式、发型等不易改变的局部特征描述子。即使顾客从一楼扶梯走到二楼深处系统依然能通过本地近邻检索KNN重新认出并连接起其完整的商超逛线图谱。与此同时停留时间与客流密度的可视化是商超管理者进行货架平效评估的直观依据。我们算法组引入了“基于动态累加的二维高斯核密度热力图渲染技术”。当顾客的 ByteTrack 轨迹质心在某一货架前发生驻留速度低于 0.2m/s时系统在物理地平面坐标的对应位置上叠加一个二维高斯核函数。驻留时间越长高斯核函数的权值逐步累积上升。我们将多达数千名顾客的驻留权重进行叠加并在视频画面或门店平面图上渲染出经典的假彩色热力图层红色代表停留时间超长的热门死角蓝色代表走马观花的冷门通道直观透视店内的商品热度分布。为了打通端侧设备的高并发吞吐我们团队将行人检测、Re-ID 特征提取与 ByteTrack 跟踪三个模块合成为一个“单主干多分支联合推理网络”JDE, Joint Detection and Embedding。共享同一个主干 Backbone 网络能够将多次重复的特征提取计算直接砍掉 65% 以上。随后利用 OpenVINO 或 TensorRT 对网络进行 INT8 混合精度量化。在我们的商超工控小盒内即使同时输入 8 路 1080P/30fps 的路监控高清码流整套系统的 CPU/GPU 占用率也稳稳保持在 60% 以下单路推理延时控制在 12 毫秒内为零售端提供了低功耗、长效稳定运行的超高工业一致性。四、 收银排队密度估算、店员智能调配与数字化新零售的 ROI 溢价除了顾客偏好分析宜天信达视觉系统还能实时监控收银台的排队拥拥堵状况直接关系到顾客的最终离店体验。我们在收银区上方斜置的摄像头中部署了“排队区域人员密度与队列长度估算模型”。算法自动设定收银通道的虚拟电子围栏。当围栏内检测到的行人数量超过设定阈值例如单通道排队超过 5 人且客流质心在队列中的移动速度均值低于 0.05m/s、持续时间超过 3 分钟时边缘端引擎会立即判定当前排队严重并将警告信号打包发送至商超内控系统。这一判定结果通过本地局域网总线无缝对接商超的钉钉、企业微信或店员广播系统。店面经理的移动终端在 2 秒内就会收到高亮弹窗告警“收银 3 号通道发生严重排队预计等待时间 8 分钟请立刻调配后勤员工增开 4 号收银台”。整个流程无需经理人工环顾店面实现了闭环的数字化人力调配将顾客因为排队时间长而放弃购买、丢弃购物车商品的商损事件降低了 94%极大程度筑牢了服务质量防线。这套智慧商超客流与热力图分析系统在某大型新零售旗舰店部署后展现出了惊人的商业赋能与平效飞跃。店面管理者根据系统输出的二维高斯热力图敏锐发现原本被视为“死角”的内侧货架其实有着极高的驻留频次于是将利润最高的新品糖果与母婴辅食移至该处并撤除了长期占用通道却无停留的滞销陈列架。调整后仅仅两个月该旗舰店的单店坪效每平米销售额飙升了 19.4%顾客在收银区的平均排队等待时间由 6.2 分钟缩短至 2.4 分钟。由于实现了 100% 本地闭环整个部署周期内没有发生过一起肖像数据外泄事件真正做到了安全合规与商业回报的极致双赢。宜天信达Vision事业部将持续用顶尖的边缘视觉与多目标追踪算子解码实体零售空间的数据奥秘为数字商业打造最硬核的智能感知底座。