每个商家都能用得起的客流统计系统,中科每时每客助力线下零售

中科爱讯针对零售行业提供一套智慧解决方案,包括即插即用的智慧采集硬件、基于线下数据的客流统计分析系统以及融合第三方数据打造的丰富用户画像,助力中小商家实现数字化经营。

随着移动互联网、电商、市场的变化,越来越多的线下实体店铺发现过去所做的粗放式经理已经不能有效的提升效率和增加店铺客户,因此众多的中小商家都在找寻更多的智能化营销工具来实现店铺的数字化、精细化经营。

中科每时每客客流系统,要让每一个中小商家用的起用的好

天虹、万达等大型购物商城可以花百万级的费用去采购成熟客流系统,以完善经营数据的不足。然而众多的中小商家一是没有那么多的费用支撑,二是没有专业的人员分析数据。如何帮助体量庞大中小商家的实现数据化的经营,成为中科爱讯的主要研发方向。

基于零售行业的需求,中科爱讯不仅仅在硬件设备及技术上有所突破,而且为零售行业众多中小商家提供成熟稳定的大数据分析。这些突破主要分为3个层面

1、 为商家提供即插即用的智慧采集硬件

中科爱讯为中小商家打造了一套智能无感知WiFi解决方案,有放置在店铺的智慧数据采集硬件和云端的每时每客管理平台组成。其中智慧数据采集硬件小巧可自助式安装,内置WiFi探针模块,帮助商家收集客流数据,从而全方位地预测、评估店铺经营情况。

中科爱讯的智慧数据采集系统的工作原理为:消费者进入店铺,当WiFi为打开状态,智能硬件能够在消费者无感知的情况下探测到用户的手机MAC地址,随后采集的数据通过WiFi网络上传到云端,由人工智能分析平台进行数据的清洗及分析,得出用户行为数据。

中科每时每客客流系统,要让每一个中小商家用的起用的好

2、 基于线下数据的客流统计和分析

基于采集的顾客数据,中科爱讯推出智能云平台“每时每客”客流系统,以帮助商家更加深入了解店铺的客流情况。系统拥有友好的界面,将商家重点关注的数据以图表形式展现,同时依据丈量得到的数据深度分析得到店铺的关键字指标。每时每客实现了人流客流量统计、新老顾客统计、驻店时长、提袋率、进店率、跳出量、单个顾客行为数据等多项核心数据的统计。

商家有了这些数据,可以进行营销活动效果评估、人员排班、选址等系列经营决策,同时对运营管理、财务管理、店铺管理、市场管理、产品管理提供必要的数据支撑。

中科每时每客客流系统,要让每一个中小商家用的起用的好

3、 融合第三方数据,打造丰富的用户画像

用户标签、画像在以往只能通过线上数据打造,中科爱讯通过融合第三方数据,为商户提供丰富的线下用户画像。线下画像的打造关键在于融合多放数据,如商家的支付数据、会员数据、大数据公司的线上画像,并将这些数据与门店采集的全量数据结合,为商户提供顾客的消费数据、兴趣偏好、基本特性、购买能力等多维度的标签及画像。

目前中科爱讯已经实现了当客户进店,店内店员可以第一时间知晓顾客信息,针对客户的消费喜好,人性、精准的推销产品,提高成单的效率。

中科每时每客客流系统,要让每一个中小商家用的起用的好

为让产品覆盖更多的商户,针对小商户采用单个零售的策略,仅仅需要支付百元左右的年费,即可使用完善的客流系统;针对中型连锁商户采用系统授权形式,授权所有功能及开发功能接口;针对大型商户采用系统定制化,提供完整的客流解决方案,满足大型商户的各种个性化的功能需求。

### BEV 鸟瞰图在自车运动过程中的生成机制 在自动驾驶系统中,BEV(Bird’s Eye View,鸟瞰图)是一种将多视角摄像头或其他传感器数据映射到统一的俯视空间表示的技术。在自车运动过程中,BEV 鸟瞰图的生成是一个动态、实时的过程,通常依赖于 Transformer 架构中的注意力机制,尤其是可变形注意力(Deformable Attention)[^1]。 BEV 的生成首先依赖于多视角摄像头采集的图像特征。这些图像特征通过卷积神经网络(CNN)提取后,作为输入传递给 Transformer 模块。在这一过程中,一组可学习的 BEV 查询向量(BEV Queries)被用于从图像特征中提取与 BEV 空间对齐的语义信息。这些查询向量能够动态地从图像特征中采样关键点,并通过注意力机制进行加权融合,从而生成 BEV 空间下的特征表示[^1]。 ```python # 示例:BEV 查询向量与图像特征的交互 import torch from torch import nn class BEVGenerator(nn.Module): def __init__(self, bev_h, bev_w, embed_dim, num_heads, num_points): super().__init__() self.bev_queries = nn.Parameter(torch.randn(bev_h * bev_w, embed_dim)) self.deform_attn = DeformableAttention(embed_dim, num_heads, num_points) def forward(self, image_features): B, N, C, H, W = image_features.shape queries = self.bev_queries.expand(B, -1, -1) key = image_features.view(B, N, C, H*W).permute(0, 1, 3, 2) value = key bev_features = self.deform_attn(queries, key, value) return bev_features ``` 在自车运动过程中,BEV 鸟瞰图是**持续生成**的。由于自动驾驶系统需要实时感知周围环境,BEV 的生成频率通常与摄像头的帧率保持一致,例如每秒 30 帧。每一帧图像都会触发一次 BEV 空间的更新,以反映当前时刻的道路场景状态。这一过程不仅包括静态障碍物(如车道线、交通标志)的识别,还包括动态目标(如车辆、行人)的检测与跟踪。通过将多个时刻的 BEV 特征进行时序融合,系统可以增强对场景变化的感知能力,提升对运动目标的预测精度[^1]。 此外,BEV 的生成机制还结合了占用栅格网络(Occupancy Networks),用于增强 3D 空间感知能力。Occupancy 模块能够建模空间中每个体素(Voxel)是否被物体占据的状态,从而提升对边界、遮挡区域的感知能力。这一机制使得 BEV 表示不仅限于二维俯视图,还能扩展到三维空间,进一步提升自动驾驶系统的环境理解能力。 --- ###
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