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新零售视野下的无人商店用户体验研究

包装工程 2018年第22期39卷 29-34页

作者：朱琪颖张卓然江南大学设计学院无锡214122

目的基于新零售的时代背景,研究无人零售场景中影响用户体验的关键因素,对优化用户体验进行更为深层的创新思考。方法通过对现有无人商店的调查分析,解构用户需求、行为习惯和期望痛点;分析无人商店的线上线下信息获取浏览、消费行为流... 详细信息

目的基于新零售的时代背景,研究无人零售场景中影响用户体验的关键因素,对优化用户体验进行更为深层的创新思考。方法通过对现有无人商店的调查分析,解构用户需求、行为习惯和期望痛点;分析无人商店的线上线下信息获取浏览、消费行为流程、心理体验感受等各个接触点的用户体验设计。结论总结出目前无人商店用户体验的优势与不足,提出相关的优化策略,便于用户更快更好地体验与接受,进而提升无人零售的市场竞争力。

关键词：新零售无人商店智能技术用户体验

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多摄像头无人商店高效精准定位研究与实现

多摄像头无人商店高效精准定位研究与实现

作者：杨依婕哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着人口红利的退去和社会老龄化会加剧,雇佣人力的成本越来越高,以及疫情影响带来的减少接触的必要,从需求和行业竞争的角度来看,传统便利店都需要转型。因此无人零售的正有着良好的发展前景,国内外的多家研究机构和公司正在研究无人... 详细信息

随着人口红利的退去和社会老龄化会加剧,雇佣人力的成本越来越高,以及疫情影响带来的减少接触的必要,从需求和行业竞争的角度来看,传统便利店都需要转型。因此无人零售的正有着良好的发展前景,国内外的多家研究机构和公司正在研究无人商店的落地以及其涉及的前沿技术。现有的无人商店的主要实现是利用RFID标签技术,需要设置专门的结账台,用户手动把商品在结账区域识别RFID标签,对于用户来说这样的购物体验不够流畅,同时给每个商品都贴上标签也会增加人力和经济成本。因此现有的研究集中在将深度学习的技术应用到无人商店,实现完全基于摄像头的无人商店和基于多传感器融合的无人商店解决方案。多摄像头的行人3D定位是计算机视觉的一个重要研究课题,在基于传感器融合的无人商店的应用中,需要获得顾客的3D坐标,并且与商品的3D坐标计算距离,以此来进行商品和行人的关联。本文设计了一个基于多摄像头的行人定位系统,系统分为三个模块,分别是目标检测与追踪模块、跨视图目标关联模块、行人3D定位与轨迹连续处理模块。目标检测与追踪模块获得单视频下行人的检测框和身份ID,跨试图目标关联模块负责匹配多摄像头中同一个人的ID,由此获得同一个人在多摄像头下的2D坐标。行人3D定位与轨迹连续处理模块负责将多视图下的2D结合计算出行人的3D坐标,最后将3D坐标进行平滑去噪处理获得连续的3D坐标轨迹。最后本文将本系统运用到了基于传感器的无人商店解决方案。重量传感器检测到重量的变化,检测动作事件的类别,通知目标检测模块抓取关键帧检测行人的2D坐标,然后通过跨视图行人关联获取行人的3D坐标,最后与已知的商品3D坐标进行距离计算,将商品信息与顾客的身份关联起来,得到购物清单。本文分别在不同数据集上测试了各模块的准确率,在无人商店的数据集测试了基于传感器融合的无人商店解决方案,结果表明,各模块均满足需求,达到较高的准确率。最后对结果进行了分析,提出了未来可改进的内容。

关键词：无人商店目标检测目标跟踪行人重识别 3D位姿估计

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新零售视角下社区无人商店服务设计研究

创意设计源 2020年第2期 25-33页

作者：王伟杨安中南大学

无人商店是响应供给侧结构性改革和科技赋能的产物,作为零售行业的重要转型方向,它能降低运营成本、提高分销能力和分销效率。然而,无人商店的服务质量和消费体验却不尽人意。基于新零售理念,采用服务设计的分析方法和工具,探讨了消费... 详细信息

无人商店是响应供给侧结构性改革和科技赋能的产物,作为零售行业的重要转型方向,它能降低运营成本、提高分销能力和分销效率。然而,无人商店的服务质量和消费体验却不尽人意。基于新零售理念,采用服务设计的分析方法和工具,探讨了消费者购物前、购物时、购物后的体验触点,分析了影响社区消费者体验的因素和消费诉求,提出了服务设计优化策略和优化模型。

关键词：新零售社区无人商店服务设计人—货—场

消费者对无人商店使用意愿探讨——以台湾省X-store智能型无人商店为例

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生产力研究 2021年第4期 79-83,105页

作者：蔡明典潘中柱百色学院管理科学与工程学院广西百色533000 百色学院工商管理学院广西百色533000

在日新月异的时代,随着人工智能与机器视觉技术逐渐成熟,市场以无人商店为代表的新零售方式开始受到关注。研究过程中以“台湾省X-store智能型无人商店”为例,并以科技接受模型为基础架构,再加上个人因素、科技因素与知觉风险等变项来... 详细信息

在日新月异的时代,随着人工智能与机器视觉技术逐渐成熟,市场以无人商店为代表的新零售方式开始受到关注。研究过程中以“台湾省X-store智能型无人商店”为例,并以科技接受模型为基础架构,再加上个人因素、科技因素与知觉风险等变项来进一步探讨消费者对X-store之使用意愿。研究采用问卷调查法来搜集资料,并将回收之问卷资料以SPSS进行分析,研究结果显示:(1)从科技因素方面得知,无人商店的系统质量、便利性与消费者的知觉风险具有显著负向的影响;(2)个人因素(好奇心、付款偏好、创新接受度)与科技因素(系统质量、便利性)对知觉有用性及知觉易用性具有显著正向的影响;(3)消费者知觉风险的感知程度对X-store之使用意愿具有显著负向影响;(4)知觉有用性及知觉易用性对X-store之使用意愿具有显著正向影响消费者。最后依据研究结果发现,知觉有用性对消费者使用意愿最具有影响,而便利性对知觉有用性具有高度正向的影响;因此研究建议“无人商店”应设法克服需要人力来处理的服务项目,展现更多元、安全及便利之消费环境,藉此提高消费者在生活中的效率,进而增加其使用意愿。

关键词：消费者无人商店使用意愿 X-store

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世界零售业态发展新趋势──无人商店

中国商贸 2001年第7期 62-63页

作者：张韪钺杜小军南开大学日本研究中心

在世界零售业发展史上,自动售货机的出现超越了传统的界限,展示了一种全新的销饵理念.它实现了人类梦寐以求的交易无人化、自动化和便利化.基于这种现念,人们又提出了商店无人化、自动化的设想.20世纪末,继超市之后,一种全新的零售业态... 详细信息

在世界零售业发展史上,自动售货机的出现超越了传统的界限,展示了一种全新的销饵理念.它实现了人类梦寐以求的交易无人化、自动化和便利化.基于这种现念,人们又提出了商店无人化、自动化的设想.20世纪末,继超市之后,一种全新的零售业态——无人商店在西方悄然兴起.

关键词：世界零售业发展趋势无人商店

“无人商店”的现状分析及未来展望-——以苏宁体育Biu店为例

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高考 2018年第2期 166-166,168页

作者：骆欣怡南京市第二十九中学

2017年是'新零售'的元年,代表'新零售'的一个最大现状就是'无人商店'的出现,本篇文章通过对苏宁体育Biu店这个'无人商店'的经营现状进行分析,指出'无人商店'的背后体现的是新技术支撑下所带来的对商品和客户的运营管理能力的挑战和提升。

关键词：新零售无人商店新业态

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基于积极体验的无人商店设计研究

设计 2023年第5期36卷 5-9页

作者：段延君曹恩国江南大学设计学院

探索无人商店体验过程中的用户期望,为提升无人商店的积极体验提供设计建议。调查分析无人商店发展现状及优势,挖掘无人商店的用户体验路径及元素,通过半结构化用户访谈将用户期望转化为可用性、易用性、情感满足、可持续性等四个层次... 详细信息

探索无人商店体验过程中的用户期望,为提升无人商店的积极体验提供设计建议。调查分析无人商店发展现状及优势,挖掘无人商店的用户体验路径及元素,通过半结构化用户访谈将用户期望转化为可用性、易用性、情感满足、可持续性等四个层次的积极体验设计建议。以用户期望为出发点,强调充分调动用户感官,迎合用户习惯,增强科技创新,优化体验流程可以创造更高效、更有人情味的无人商店积极体验。从积极体验的角度出发,为无人商店的体验研究提供全新视角和创新思考。为无人超市的积极体验探索提供了理论支持。

关键词：无人商店积极体验用户期望人-货-场半结构化用户访谈

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基于深度学习的室内监控对象身份识别方法的研究

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基于深度学习的室内监控对象身份识别方法的研究

作者：吴进善上海交通大学

学位级别：硕士

人体目标的身份识别是无人商店应用场景中的一个重要环节,从用户入店时的身份验证,再到店内的用户身份识别,需要同时保证识别的实时性和准确性。首先,相对于传统的目标检测与跟踪的解决思路,借鉴“仅看一眼就知道目标分类”的YOLO目标... 详细信息

人体目标的身份识别是无人商店应用场景中的一个重要环节,从用户入店时的身份验证,再到店内的用户身份识别,需要同时保证识别的实时性和准确性。首先,相对于传统的目标检测与跟踪的解决思路,借鉴“仅看一眼就知道目标分类”的YOLO目标检测思想,以YOLO算法和图像特征识别算法为基础,提出了“仅看一眼就知道是谁”的研究思路,设计了室内监控对象身份识别模型。其次,对VOC数据集进行重新标注,使得标注后的数据集包含人体头部和人体方位标注。对YOLOv3训练模型配置进行改进,改进后的网络模型可以实时检测视频中的人体头部目标和输出人体方位特征。对于人物特征匹配,提出了多方位人体特征提取和分类训练的设计思想,其实现方法是对人体头部的正面、侧面和后面同时进行特征提取,并将提取到的特征向量进行分类训练,同时生成三个方位的人体特征库,其中特征提取采用LBP算法,分类训练采用SVM算法。之所以采用传统的机器学习算法,而不采用识别准确度更高的深度学习算法,主要原因是在无人商店应用场景中,会员在入店前的数据采集和动态分类训练需要保证即时性,需要在秒级中完成数据采集和分类训练,同时又要保证特征匹配的准确度。最后,将视频人体目标检测与多方位特征提取、分类训练与特征匹配相结合,对室内监控对象的身份识别模型进行实验和评价。本文通过改进目标检测训练模型,输出人体头部和人体方位特征和采用多方位人体特征提取和动态训练两个方面取得了一些进展。实验结果表明,在无人店内顾客数量少于五人时,新顾客入店前的分类动态训练时间为0.26秒,满足分类训练的即时性要求。在店内中有五名顾客时,监控视频的人体目标检测和身份识别速度每秒在25帧以上,满足场景目标识别实时性要求。在人物互不遮挡情况下,人体正面和侧面的身份识别准确度在85%以上,人体后面的身份识别准确度在60%以上,通过单摄像头视频采集,该模型可以实时检测室内场景中的人体目标和身份识别,输出会员的身份信息,基本满足模型准确度的设计目标。同时,实验也表明,当人体目标重叠度超出一定值后,单摄像头存在无法识别的盲区,当人体目标外观特征(身高、体型、服装)非常接近时,特征匹配的准确度会降低,这些还需要进一步研究与实验,包括多摄像头多视角目标检测、多特征相融合算法或目标追踪算法等研究方向。

关键词：目标检测 YOLO 神经网络无人商店