苏宁图像智能分析平台及实践

苏宁作为国内零售业和O2O互联网模式的龙头企业一直致力于改善用户的购物体验。最近大数据驱动的商业智能分析已经成为公司持续努力的主要方向seo优化技术大数据驱动的商业智能分析已经成为公司持续努力的主要方向并推出了一系列带图片购物的产品所见即所得。该系列产品基于智能图像分析技术准确分析用户的购买意向为用户提供了多种快捷的购物渠道如带图片购物、带图片推荐等从而提升了用户的购买体验。苏宁的图像识别引擎以覆盖各类商品为目标以深度学习技术为基础集成商品本体识别、商品图像检索、商标/物体检测、字符识别等技术利用多层次图像信息获得准确全面的分析结果。

苏宁图像智能分析平台与实践

图像智能分析系统的组成及平台介绍
图像智能分析的应用
技术案例:自动图像标注方法

图像和大数据之间的关联
1.图像是重要的数据载体。
2.随着图像数据的爆炸式增长“图像大数据”成为现实。
3.随着图像分析技术的发展图像大数据挖掘成为可能。

图像智能分析系统的组成及平台介绍

图像智能分析系统的组成

在线应用系统

智能监控系统

离线算法平台

图像智能分析平台
目的:为不同应用需求提供一致的算法接口满足各种图像智能分析需求为内外用户提供智能分析服务。

图像智能分析的应用

照片购买(商品识别):介绍
基于商品识别算法和图像检索系统利用深层神经网络强大的表达能力提取图像中商品的有效特征并结合文本识别结果得到高度相关商品的推荐结果。

功能:
1.支持多种类别的商品识别(今年基本实现全覆盖)。
2.结合文本识别。
3.更快的识别和检索速度更高的相关返回结果。

照片购买(商品识别):算法系统的组成

照片购买(商品标识):使用示例

照片购买(商品识别):优化策略
有用的策略:
1.补充数据。增加有效的真实训练样本提高模型的表达能力提高检索精度。
2.主题检测。它能有效地检测图像中的商品主题减少背景的干扰提高识别准确率。

照片购买(商品识别):优化策略

智能商店监控:简介
实现了对商场监控视频的智能分析SEO排名服务提高识别准确率。

照片购买(商品识别):优化策略

智能商店监控:简介
实现了对商场监控视频的智能分析从而获得准确的客流人数、客流构成、商品热区、客户滞留分析等丰富的业务数据信息为商业智能系统提供数据保障。
功能:
1.能够统计不同环境和不同状态下的乘客数量。
2.它可以检测不同环境中的人脸并分析他们的年龄、性别和其他信息。
3.它可以获取不同商家的商品热区信息。
4.能够分析顾客的滞留进而判断顾客的行为。

智能商店监控:客流统计
方案:
1.使用机顶盒数码相机
2.检测进入该区域的人体
3.跟踪并确认有效客流

智能商店监控:面部分析
特征:特征点跟踪用于有效估计人脸姿态正面人脸用于去重分析。

智能商店监控:顾客行为分析
功能:
1.对于机顶盒或胶印相机可以有效地获得商品的热图。
2.结合滞留分析可以最大限度地抑制销售人员的影响。

文本图像识别:简介
应用:
1.分析丰富的文本载体如价格标签以获得文本内容。
2.识别自然场景中的文本以帮助识别对象。
技术解决方案
1.检测图像中可能的文本区域。
2.验证并更正文本区域。
3.迭代寻找最佳分割和识别结果。
4.语言模型用于校正。

文本图像识别:示例

文本图像识别:价格标签购买的一个例子

标签： 图像商品识别分析