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开发具有计算机视觉的POS系统的自动零售结帐
销售点（POS）是一种计算机化的硬件和软件系统，可用于完成销售交易。在处理总计之前，在常规POS设置中，收银员手动扫描单个产品条形码。此手动程序很费力，通常会导致长期排队和等待时间，尤其是在高峰时段，最终影响了客户体验和保留。这项工作旨在通过计算机视觉方法自动化产品扫描程序，从而加快了销售流程。在马来西亚零售店中发现的常见产品的自定义数据集上训练了一个有效的Yolov4对象检测模型。最初获取了550张图像，并将80:20分为培训和验证组；进一步的增强培训组的大小增加了1,320张图像。以0.0013的学习率进行了10,000个时期的训练。在训练期间，该模型获得了99.19％的地图，平均IOU的87.42％，平均损失为0.40。随后，该模型被部署在运行事务通知程序的低功率单板计算机上。为了评估其性能，使用该系统处理了10种具有随机产品组合的购物车实例。系统通过其视频供稿自动识别和量化了所有产品，并实时生成逐项账单。以0.9置信度阈值固定，系统在所有对象类中产生98％的平均精度。在短短14秒内处理了从产品检测到将逐项账单交付给系统管理员的交易。此POS系统具有与无人商店集成的潜力，可提供无缝的购物体验。
AI和计算机视觉加速自我检查
手动称重过程依靠员工来准确地识别从桃子到西瓜的多种类型的商品，并找到相应的产品代码。不熟练的员工可能会遇到诸如输入错误的代码或花费太长时间之类的问题。这会导致称重和标记过程的重大延迟。在高峰零售时间里，客户可能必须等待特别长的队列。
人工智能和计算机视觉加速自助结账
手动称重过程需要工作人员准确识别多种商品（从桃子到西瓜）并找到相应的产品代码。不熟练的工作人员可能会遇到输入错误代码或花费太长时间查找代码等问题。这会导致称重和贴标过程严重延迟。在零售高峰时段，顾客可能需要排很长的队。
利用人工智能自动购物实现零售结账便利性的新阶段
与 Dell Technologies 和 NVIDIA 环境中的客户跟踪相结合的视频也可用于动态促销，以改善客户体验并促进销售。链接到附近产品的沉浸式视频可用于告知客户促销优惠。内容可以随着特定客户与产品的距离的变化而动态更新，随着购物者的靠近，从一般广告变为更具信息量的概览。货架上的定价信息也可以动态更新以反映价格变化，而无需员工费力地更新每个价格标签。由于是电子产品，零售商可以选择包含比大多数传统标签更详细的产品信息。数字内容屏幕可以根据当前店内顾客的人口统计、一天中的时间甚至店外的天气进行定制。例如，当天气符合这一标准时，可以触发针对寒冷天气的商品促销。