Х5 Retail Group报告了一项基于神经网络和人工智能的实验，利用视频分析和计算机视觉技术监控货架商品摆放规范与数量、跟踪排队人数、识别热门区域及顾客面部特征（性别、年龄、情绪）。
最终，X5选择了最具成本效益的应用方式：监控货架库存与陈列、评估排队人数及防盗。此外，该技术还提升了收银台服务质量。
简要结果
“全视之眼”系统将计划图审核速度提升数十倍，未购物离店顾客比例减少10%，商店损耗降低20%。这些改进显著促进了销售额增长，实时运行模式下效果尤佳。
X5成功应用了斯科尔科沃IT集群企业Intelligence Retail的技术，在莫斯科地区5家“Perky Cross”和“Pyaterochka”超市进行测试。系统可识别约1500种商品，准确率达93.7%，并在缺货时自动向员工发送补货信号。
借助视频分析技术，试点门店盗窃案件数量减少了一半。
实施进展
目前，“Karussel”大型超市已开始部署该技术；莫斯科20家“Perekrestok”超市正测试排队识别功能，当排队超5人时自动通知管理层增开收银台。
“今年，X5将在数十家门店扩大测试范围，将计算机视觉集成至实际业务流程和IT系统中。据初步评估，视频分析和计算机视觉已能为约60%的门店带来效益。”该公司表示。