如果你手里有零售门店AI无人巡店需求，并且想免费体验这套系统，赶紧去开源社区下载这个项目，开源项目的地址我放在的文章最后。
技术实现：基于轻量级CNN与时序分析的组合识别
思通数科AI视频卫士致力于提供一个轻量、高效、可复用的智能巡店解决方案。本系统并非采用部署成本高昂的通用视觉大模型，而是聚焦于零售场景的特点，采用了一套成熟且资源占用较低的组合算法架构：
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目标检测与跟踪（YOLO/SSD）：
- 利用轻量级CNN模型（如YOLOv5/YOLOv8的P或N系列）实现对“人”、“商品”、“背包”等关键元素的实时、高精度检测。
- 结合多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）算法，在视频流中稳定追踪每个目标ID，确保行为分析的连续性。
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行为时序分析（Temporal Analysis）：
- 系统的核心在于对“行为特征”的建模。我们通过提取连续帧中的姿态关键点（Pose Estimation）和位移向量，并结合一个基于RNN或简单的有限状态机（FSM）的模块，分析动作的时序链。
- 例如，识别“将商品放入背包”，是通过判断商品目标ID与人体关键点（手部）的距离变小，同时商品目标ID在跟踪列表中消失，且背包目标ID的区域发生短暂遮挡等一系列时序信号来确定的。
聚焦零售场景：精准识别高风险可疑行为
我们的算法模型经过了专门的零售店场景数据训练与优化，确保识别结果的高准确率，有效解决传统监控的四大痛点：
| 可疑行为 | 算法如何识别 | 实际应用价值 |
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| 长时间停留/徘徊 | 基于跟踪ID在特定非购物热区（如收银台侧边、高价展示柜前）的累计停留时间进行计数。 | 有效区分正常选购与异常观察环境的潜在风险行为。 |
| 商品藏匿 | 检测到“手部关键点”与“商品目标框”同时靠近“背包或衣物区域”，并在下一帧中商品目标丢失。 | 针对性地识别盗窃企图，减少商品损耗。 |
| 异常弯腰/蹲下 | 通过姿态估计模块，识别头部关键点在特定货架区域长时间低于某一阈值，且动作频率异常。 | 捕捉企图在货架底部或视觉盲区进行操作的行为。 |
系统特性：零成本部署与实用化管理
- 无需改造设备： 系统兼容主流的H.264/H.265编码的IP摄像头，通过标准的RTSP协议即可接入。最大化现有监控设备的利用率。
- 资源占用优化： 模型经过量化和剪枝优化，确保可以在中低配置的边缘计算设备（如Nvidia Jetson系列或工控机）上以实时帧率运行。
- 清晰的告警与追溯： 风险事件触发后，后台记录包含事件类型、发生时间、高亮报警截图以及前后5秒的短视频片段，为管理者提供完整的证据链，便于事后处理和流程优化。
