Kunstig intelligens (AI) bruges i detailbranchen til at forbedre kundeoplevelsen og strømline driften. Fra at anbefale produkter til styring af lager og logistik i forsyningskæden spiller AI en stadig vigtigere rolle i detailhandlen. En måde at forbedre ydeevnen af detail-AI-systemer på er ved at bruge videoannotering. Flere typer videoannoteringer kan bruges til at forbedre detail-AI-systemer.
- Følelsesanalyse involverer for eksempel mærkning af videodata for at identificere kundernes følelsesmæssige tilstand, såsom lykke, tristhed eller frustration. Dette kan være nyttigt til at identificere tendenser i kundetilfredshed og skræddersy indkøbsoplevelsen til at opfylde deres behov.
- Videoannotering kan træne AI-systemer til tabsforebyggelse ved at mærke videoer af potentielt tyveri og svigagtig aktivitet, hvilket giver AI'en mulighed for at lære at identificere sådan adfærd og advare butikspersonale i realtid.
- Skeletannotering, som involverer mærkning af leddene og knoglerne i en persons krop, kan bruges til at spore kundernes bevægelser og handlinger i en detailhandel.
- Punktannotering er en anden type videoannotering, der involverer mærkning af specifikke punkter eller objekter i en video. Dette kan hjælpe med at træne AI-systemer til at genkende og spore specifikke genstande ved hjælp af prikker, såsom produkter på en hylde.
Samlet set er videoannotering et kraftfuldt værktøj til at forbedre nøjagtigheden og ydeevnen af detail-AI-systemer. Ved at forsyne AI-systemer med store mængder mærkede data kan virksomheder træne deres systemer til bedre at forstå kundeadfærd og forbedre indkøbsoplevelsen for deres kunder.
Læs hele artiklen her:
