新零售---简述

什么是新零售?

2016年10月的阿里云栖大会上,马云在演讲中第一次提出了“新零售”概念,“新零售”立时炙手可热,引发街谈巷议。但是“新零售”只停留在望文生义的阶段,并没有谁能够给出准确的定义和解释,无论媒体人还是业内专家,都是自己解读、自己发挥。

马云挖的这个坑,终于在今年3月份被阿里研究院填平了,阿里研究院正式发布了《新零售研究报告》,对新零售的概念和方法论进行了系统的解读。阿里研究院副院长杨健表示,新零售的核心是重构,产生全新的商业业态,不是简单现有的零售场景和业态的相加。

报告指出,“新零售就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态”,核心价值是最大程度提升全社会流通零售业的运转效率。报告还归纳,新零售具备三大特征,一是以心为本,消费者体验为中心,重构人货场;二是零售二重性,完全数据化;三是零售物种大爆发,催生更多服务形态。


新零售和传统零售的区别

阿里研究院这样描述了新零售在2017年~2020年的场景:商业元素数据化、重构人货场、内生零售形态、产生新零售物种、C2B生产等,并认为2046的远景将实现“任何时间、任何空间、任何主题、任何内容”。从这些描述中,我们可以总结出新零售和传统零售的本质区别:数据化、去中间化、个性化和全场景化。

一、数据化

新零售业态中,“人货场”这三要素将被完全数据化。比如传统实体零售商,并不能有效收集、监控消费者行为,用户多是匿名的,比如某个忠实用户已经产生了1000次点购买行为,零售商也不知道他是谁,甚至也关心他是谁。对于同时开展电商业务的零售商,他们的线上和线下的数据通常是割裂开的,也造成绝大部分顾客的消费行为数据严重缺失,更不用提用户画像的构建了。

二、去中间化

传统零售业的商品从工厂到用户手中,隔着非常多的环节,批发、分销、物流等都增加了非常多的成本,所以B2C的模式将会成为未来主流模式,也是新零售的一种常态。同时,传统零售业在发展过程中以商业地产租金、联营扣点方式赚取高额利润的方式将不可持续,最终零售业的利润还将回归到商品和服务的增值中,而不是信息差利润。

三、个性化

随着新零售的提出,红领西服迅速成为市场焦点,因为他是个性化定制的典型案例。传统零售行业一般都是批量生产,所以无法或者很难识别消费者多变、多样的需求,他们的步伐总比市场慢半拍。新零售不再如此,为了制造个性化,他们必须关注市场、关注消费者需求,及时调整产品策略。

四、全场景化

新零售模式下,消费场景无处不在,应用数字化技术实现实体、虚拟的深度结合,将传统零售的人、货、场在空间和时间维度上得到最大延伸,消费者不再受区域、时段、店面的限制,商品的内容也不受形式、种类和数量的限制,消费者的体验和商品交付的形式不受物理形态的制约。

传统零售商该怎么办?

站在互联网+和大数据时代的双重风口,传统零售商该怎么办呢?阿里研究院给了新零售的知识框架,如下图所示,分为后台、中台、前台三大块,后台是基础设施,包含硬件和软件系统,为中台的运营和前台的服务提供技术支持。中台则强调运营管理,如何追踪市场动态,确定生产策略,精细化营销策略,以及如何优化流通链条,关注企业运营。前台则强调用户所感所受,如何让消费者体验高质量的服务和体验。


实现从传统模式到新零售模式下的转变,关键是大数据,传统零售商需要从原有到商品驱动销售转化为数据驱动销售,将数据视为企业的重要资产并且利用,在去中间化、个性化以及识别用户应用大数据做支撑。

一、要有定力

新零售是美好的愿景,或者大势所趋,但并不是每个企业都适用的,绝对不可以为了新零售而新零售,毕竟经营模式只是为了更好的盈利,是为企业服务的,马云提出新零售也是为了给广大零售企业一条再发展的出路。所以,企业必须要有定力,敢于取舍,比如B2C模式。

二、要有系统的思维

要有系统的思维,实质是围绕企业战略,分解战略目标,确定重点事务,然后分目标、分策略的系统实现。CIO们必须要认清企业需要自己做什么,是希望自己成为可信任的运营者,还是变革驱动者,抑或是业务的共同创建者。比如想追踪多渠道化的客户,系统化的方法是需要整理、总结所有客户与企业之间的接触点,在建立统一客户视图的过程中,还需要注意从优先级高的客户或客户群开始做客户唤醒和商品推荐。

三、要多从业内汲取养分

新零售是一种形态,还未成型,大家都在摸着石头试探水深,还没有几家过河的企业。笔者接触过不少零售企业,他们对新零售的概念甚至都不统一,更不用讲如何晋级了。幸好现在是知识共享时代,多听,多看,多学,多从业内汲取养分十分重要,5月18日有一场“2017年中国零售行业IT价值峰会”,大家可以参加,或许别人不经意的几句话,或者几页PPT展示,就能带来你无穷的灵感。

四、尽快行动

数据是资产,早收集早受益。消费者数据是数据的核心,零售企业应该尽早构建围绕消费者的数据采集和分析系统,无论线上电商还是线下实体,数据化运营永远都是真理。获取数据时,要应用系统化思维,做到有舍有得,充分应用二八理论,可以设计流程和埋点,可以购买第三方数据如淘宝数据。而建设分析系统时,指标和分析维度是关键,一般指标包含用户画像指标、流量指标、交易指标、商品指标等。

<think>首先,用户的问题是关于“点对点计数与重识别计数的区别和实现方法”。用户提到“计数方法或算法的对比”,所以我需要解释这两种计数方法的区别,并讨论它们的实现方法。 从引用中,我看到一些相关信息: -引用[1]讨论了身份损失和图像分类,用于重识别(ReID)。-引用[2]是关于车辆重识别的论文。-引用[3]是关于行人重识别的无监督显着性学习。 -引用[4]解释了ReID全称是Re-identification,是目标重识别的意思,涉及在图像集中检索特定目标。所以,用户的问题涉及计数方法:点对点计数和重识别计数。我需要基于这些引用和一般知识来回答。**理解术语:**- **点对点计数(Point-to-Point Counting)**:这可能指的是在固定点之间计数对象,比如在视频监控中计数通过特定点的行人或车辆。例如,在入口和出口点计数。- **重识别计数(Re-identification Counting)**:这涉及使用重识别技术来计数对象,特别是当对象在多个摄像头或场景中出现时。ReID用于识别和跟踪对象,从而计数它们在不同位置的出现。**区别:** 1. **目的和范围**:-点对点计数:焦点在特定位置计数对象,如计数通过某个门的行人。它通常更简单,只关心计数而不关心对象身份。-重识别计数:焦点在识别和计数对象在不同时间或位置的实例,如计数一个行人从入口到出口的路径。它涉及对象识别和跟踪。2.**实现方法**:-点对点计数:可能使用简单的运动检测、背景减除或基于区域的计数。不需要复杂的识别算法。-重识别计数:使用ReID算法,包括特征提取、相似度度量等,以匹配对象在不同图像或视频帧中。 3. **复杂性**:-点对点计数:相对简单,计算成本低。-重识别计数:更复杂,需要处理视角变化、光照变化等,使用深度学习模型。**实现方法:**- **点对点计数实现**:-使用计算机视觉技术:如OpenCV中的背景减除、运动检测。-例如:设置虚拟线或区域,当对象穿过时计数。-伪代码或简单描述。- **重识别计数实现**:-基于引用:ReID涉及特征提取(如使用CNN)、损失函数(如交叉熵损失)、匹配策略。-例如:在行人重识别中,提取特征向量,计算相似度以匹配对象。-引用中提到的方法:如使用softmax、交叉熵损失(引用[1]),无监督学习(引用[3])。**回答结构:** -先解释两种计数方法的区别。-然后讨论各自的实现方法。 -使用中文回答,因为用户指定了。-结构清晰:分点或分段。 -添加引用标识:在相关部分末尾添加[^n]。-生成相关问题:在最后添加相关问题。**生成相关问题:** 基于内容,问题如:1.点对点计数在哪些场景中应用?2.重识别计数的主要挑战是什么?3.如何优化重识别计数的准确性? **引用使用:**-引用[4]定义了ReID。-引用[1]和[3]讨论了ReID的实现细节。-自然地添加引用标识,例如在提到ReID时加[^4]。**最终回答框架:**1.**介绍**:简述两种计数方法。2.**区别**:对比目的、范围、实现复杂度等。3.**实现方法**:-点对点计数:简单描述。-重识别计数:基于引用,详细描述。4.**相关问题**。</think>### 点对点计数与重识别计数的区别和实现方法 在计算机视觉领域,点对点计数和重识别计数是两种常见的对象计数方法,主要用于视频监控、交通管理等场景。它们各有侧重,适用于不同需求。以下我将逐步解释它们的区别和实现方法,确保内容清晰可靠。基于您提供的引用(尤其是引用[4]关于ReID的定义),我将结合相关知识进行说明。 #### 1. **点对点计数与重识别计数的区别** 点对点计数(Point-to-Point Counting)和重识别计数(Re-identification Counting)的核心区别在于计数对象的方式和目的: - **点对点计数**: - **目的**:专注于在特定位置(如入口、出口或虚拟检测线)计数对象的通过数量,而不关心对象的身份或轨迹。例如,统计通过某个门的行人总数或车辆流量。 - **范围**:适用于固定点之间的简单计数,计算效率高,但无法处理对象在多个位置的重现。 - **复杂度**:相对简单,主要依赖运动检测或区域触发,计算成本低。 - **重识别计数**: - **目的**:基于对象身份进行计数,通过识别和匹配同一对象在不同时间或位置的出现,实现跨场景的精确计数。例如,统计一个行人从商场入口到出口的完整路径,或在多摄像头系统中跟踪车辆[^4]。 - **范围**:适用于动态环境,能处理视角变化、遮挡等问题,但计算更复杂。 - **复杂度**:较高,需要特征提取和相似度匹配,常使用深度学习模型(如ReID算法)来处理对象重识别问题[^1][^3]。 **关键区别总结**: - **身份处理**:点对点计数忽略对象身份,只计数事件;重识别计数强调身份一致性,用于实例级检索。 - **适用场景**:点对点计数适合简单流量统计(如十字路口车流);重识别计数适合复杂场景(如商场客流分析或跨摄像头跟踪)。 - **技术深度**:点对点计数基于低级视觉特征;重识别计数依赖高级特征学习和匹配算法,如引用[1]中提到的交叉熵损失或引用[3]的无监督显着性学习。 #### 2. **实现方法** 两种方法的实现依赖于计算机视觉技术,点对点计数较简单,而重识别计数涉及更复杂的ReID算法。以下基于引用和实际应用,描述核心实现步骤。 ##### **点对点计数的实现方法** 点对点计数通常使用运动检测或区域触发,无需对象识别: - **核心步骤**: 1. **设置检测区域**:在视频帧中定义虚拟线或区域(如入口线)。 2. **对象检测**:使用背景减除(如OpenCV的MOG2算法)或光流法检测运动对象。 3. **触发计数**:当对象进入或离开检测区域时,计数器增加。 4. **后处理**:应用滤波(如Kalman滤波)减少误检。 - **示例代码(Python/OpenCV)**: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture("video.mp4") count = 0 line_y = 300 # 虚拟检测线位置 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 简化示例:使用背景减除检测运动 fg_mask = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(frame) contours, _ = cv2.findContours(fg_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) > 500: # 过滤小噪声 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if y < line_y and y + h > line_y: # 对象穿过检测线 count += 1 cv2.line(frame, (0, line_y), (frame.shape[1], line_y), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f"Count: {count}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("Frame", frame) if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` - **优势与局限**:实现简单、实时性好,但易受遮挡或重叠对象影响,无法区分个体身份。 ##### **重识别计数的实现方法** 重识别计数(ReID-based Counting)基于目标重识别技术(ReID),通过特征提取和匹配实现对象跟踪和计数。引用[1]和[3]提到的方法(如交叉熵损失和无监督显着性学习)是关键组成部分: - **核心步骤**: 1. **特征提取**:使用卷积神经网络(CNN)提取对象的区分性特征。例如,引用[1]中采用softmax函数和交叉熵损失训练模型,将每个对象视为一个类别($p(y_i | x_i)$表示输入图像$x_i$被识别为类别$y_i$的概率)[^1]。 2. **对象匹配**:计算特征相似度(如余弦距离),匹配不同帧或摄像头中的同一对象。引用[3]提出无监督显着性学习,通过补丁匹配处理视点变化,增强可靠性[^3]。 3. **计数逻辑**:当对象首次出现时分配ID,后续匹配成功时更新计数;跨场景时使用全局计数器。 4. **优化**:引入度量学习(如Triplet Loss)或时空约束提升准确性。 - **示例流程(基于行人ReID)**: - **训练阶段**:使用数据集(如VIPeR或ETHZ)训练ReID模型,优化身份损失(引用[1]的交叉熵公式:$\mathcal{L}_{id} = -\sum y_i \log(p(y_i | x_i))$)。 - **推理阶段**:对新视频帧检测对象,提取特征向量,匹配数据库中的特征。 - **代码框架(PyTorch示例)**: ```python import torch import torchvision.models as models from torch.nn import CrossEntropyLoss # 定义ReID模型(简化) class ReIDModel(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() self.backbone = models.resnet50(pretrained=True) self.fc = torch.nn.Linear(2048, num_classes) # 输出类别数(对象ID) def forward(self, x): features = self.backbone(x) return self.fc(features) # 训练(示例) model = ReIDModel(num_classes=100) # 假设100个对象ID criterion = CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 模拟数据:输入图像和标签 inputs = torch.randn(10, 3, 256, 128) # 批处理图像 labels = torch.randint(0, 100, (10,)) # 对象ID标签 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 计数实现:在视频中提取特征并匹配 def count_objects(video_frames, model): object_db = {} # 存储特征和ID count = 0 for frame in video_frames: features = extract_features(model, frame) # 特征提取函数 matched_id = match_features(features, object_db) # 相似度匹配 if matched_id is None: count += 1 # 新对象 object_db[count] = features return count ``` - **优势与局限**:能处理复杂场景(如多摄像头),但依赖高质量数据和算力,易受视角或光照变化影响(引用[3]强调显着性学习的重要性)[^3]。 #### 3. **总结对比** - **性能**:点对点计数高效但粗粒度;重识别计数精确但资源密集。 - **应用场景**:点对点计数用于简单流量监测;重识别计数用于安防追踪或智能零售(如顾客路径分析)[^4]。 - **改进方向**:点对点计数可结合简单ReID元素减少误检;重识别计数可引用[3]的无监督方法降低标注依赖[^3]。
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