基于AI的新零售商铺人流密度监测系统设计

• 作者: 张珣 薛云哲
• 来源期刊: 软件导刊
• 关键词: AI 新零售 人流密度监测 反向传播网络 深度学习网络
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 软件设计、开发与应用
• 页码范围: 149-154
• 页数: 6页
• 分类号: TP303
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.202011

摘要

随着传统零售商超规模不断增大、服务质量不断提升,各种大型用电设备的电能过度消耗成为商铺运营期间不可避免的问题.传统零售商铺机械式的定时开关电源无法有效控制电能的过度消耗,智能零售商铺的关键技术是智能组网,可利用深度学习网络构建人流密度预测与分析模型,并通过智能人流统计算法对各大型耗电设备进行智能自动调控.相比传统零售商铺,基于深度学习与智能组网的新零售商铺可降低电力资源的过度损耗,节省人力资源.