近日，中国科学院自动化研究所图像与视频分析团队与联想大数据研究部共同研发的针对零售行业视频分析的解决方案——“V-Perceptor”正式发布。V-Perceptor将环境感知技术与智能技术相结合，通过摄像头，实现从物理环境到鲜活的感知体的转变，可帮助企业更好地管理线下店面以及连接顾客。 

　　目前发布的V-Perceptor的功能主要包括以下三个方面：一是店内区域热度图分析，能够分析店内区域人流热度、人流的统计分析（比如年龄，性别等），从而帮助客户知晓店内人流的分布。二是店内顾客的运动轨迹分析，从而对店内布局、商品摆放给出合理性的建议。三是回头客识别，能够识别回头客，提供精细化服务，从而改善服务体验和店面联系客户运营客户的能力。 

　　线下店面具有网络条件有限、分布分散等特点，研发团队面临的最大挑战是如何将系统做到实时，如何实现增量的信息感知。他们在技术方面进行了大量创新，第一是实现类管线分层系统框架，第二是使用GPU加速。基于google开源了的深度学习框架，研发团队在极短的时间里创建了准确可用的识别模型。 

　　不仅如此，V-Perceptor非常便于安装使用，仅需要几个摄像头和一台计算机设备。任何零售店面都可以使用，它可以通过视频分析客流、进店率、顾客在店内的运动路线等信息，并且分析顾客的统计特性，还可以将这些数据和别的系统进行融合。 

　　V-Perceptor已经在联想零售3C店试点使用，并计划在更多的店面进行部署测试。另外联想中国区服务部门已计划在服务站安装V-Perceptor，以实现服务站的数字化，并改善服务站的服务质量，亚太服务BU也有计划进行试点使用V-Perceptor。